Integrated community energy and harvesting systems: A climate action strategy for cold climates
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Notice bibliographique
Résumé
In this article, the Integrated Community Energy and Harvesting System is introduced, a grid modernization solution for cold climates that incites a paradigm shift in virtual power plant design and operation. The focus is on system-wide GHG reductions by using variable temperature micro-thermal networks and prioritizing the harvesting of existing residual (waste) energy resources in communities, such as high-grade heat from decentralized fossil-fuel marginal generators, low-grade heat from cooling processes and curtailed carbon-free electricity. The novel strategy enables rapid fuel switching between residual energy resources, changing the micro-thermal network temperature between 20 and 70 °C on the scale of an hour, which provides valuable electrical demand response while maximizing the use of existing underutilized energy resources. Thermal storage is shown to have a critical role in both storing residual energy for later use, daily and seasonally, and enabling electrical demand response by rapidly changing the micro-thermal network temperature. The quantity of residual energy sources identified highlights that, as much as, 50% of all building heating loads could be met by energy currently rejected to the atmosphere. To illustrate the ICE-Harvest system’s effectiveness, a detailed case study is conducted on a typical integrated community and then applied to 1,000 prospective sites across a cold climate jurisdiction with a relatively low-carbon grid. It is shown that cooling process heat recovery, an energy source which is already located at buildings, can provide 24% of the prospective sites’ heating load when powered by carbon free, otherwise curtailed electricity. The results demonstrate that mass deployment of ICE-Harvest systems has the potential to provide 72% of the heating demand of these building clusters from residual energy sources, corresponding to an over 58% reduction in GHG emissions.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle