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Enregistrement W4379055304 · doi:10.1016/j.cles.2023.100073

Techno-economic analysis of a renewable-based hybrid energy system for utility and transportation facilities in a remote community of Northern Alberta

2023· article· en· W4379055304 sur OpenAlexaffabout
Tazrin Jahan Priyanka, Shivam Atre, Md Mashum Billal, Mohammad Arani

Notice bibliographique

RevueCleaner Energy Systems · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueHybrid Renewable Energy Systems
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenewable energyDiesel generatorEnvironmental scienceHybrid systemAutomotive engineeringPrimary energyEnvironmental economicsDiesel fuelEngineeringComputer scienceElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many off-grid communities in Canada are dependent on diesel generators to fulfill their utility and transportation needs, causing destructive environmental impact. This study aims to optimize and investigate the techno-economic feasibility of a hybrid renewable energy system to satisfy the 1.6 MWh/day electricity, 184.2 kWh/day thermal, and 428.38 kg/year hydrogen demand simultaneously, Trout Lake, a remote community of Northern Alberta. A novel hybrid energy system consisting of solar PV, wind turbine, electrolyzer, hydrogen tank, battery, fuel cell, hydrogen boiler, and thermal load controller has been proposed to generate electricity, heat, and hydrogen by renewables which reduce carbon emission utilizing the excess energy (EE). Five different scenarios were developed in HOMER Pro software, and the results were compared to identify the best combination of hybrid renewable energy systems. The results indicate that the fifth scenario is the optimal renewable energy system that provides a lower cost of energy (COE) at $0.675/kWh and can reduce 99.99% carbon emission compared to the diesel-based system. Additionally, the utilization of thermal load controller, battery, and fuel cell improved the system's reliability, increasing renewable fraction (RF) (93.5%) and reducing EE (58.3%) significantly. In comparison to the diesel-based systems, it is also discovered that battery energy storage is the most affordable option, while fuel cells are the more expensive choice for remote community. Sensitivity analyses are performed to measure the impact of different dominating factors on COE, EE, and RF.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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