Optimizing Integration of Fuel Cell Technology in Renewable Energy-Based Microgrids for Sustainable and Cost-Effective Energy
Notice bibliographique
Résumé
This article presents a cost-effective and reliable solution for meeting the energy demands of remote areas through the integration of multiple renewable energy sources. The proposed system aims to reduce dependence on fossil fuels and promote sustainable development by utilizing accessible energy resources in a self-contained microgrid. Using the Hybrid Optimization Model for Electric Renewable (HOMER) software, the study examined the optimal combination of energy sources and storage technologies for an integrated hybrid renewable energy system (IHRES) in the Patiala location of Punjab. The total life cycle cost (TLCC) is the main objective of this manuscript. The HOMER result is taken as a reference, and the results are compared with the optimization hybrid algorithm (PSORSA). From this, it is clear that the proposed algorithm has less TLCC as compared to others. Two combinations of energy sources and storage technologies were considered, namely solar photovoltaic (PV)/battery and solar PV/fuel cell (FC). The results showed that the solar PV/FC combination is more cost-effective, reliable, and efficient than the solar PV/battery combination. Additionally, the IHRES strategy was found to be more economically viable than the single energy source system, with lower total life cycle costs and greater reliability and efficiency. Overall, the proposed IHRES model offers a promising solution for meeting energy demands in remote areas while reducing dependence on fossil fuels and promoting sustainable development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».