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Enregistrement W4380483287 · doi:10.1016/j.apenergy.2023.121291

Integrated community energy and harvesting systems: A climate action strategy for cold climates

2023· article· en· W4380483287 sur OpenAlexaff
Mohamed Y. Abdelsalam, Kelton Friedrich, Saber Mohamed, Jorge Chebeir, Vickram Lakhian, Brendan Sullivan, Ahmed Abdalla, Jessica Van Ryn, Jeffrey Girard, Marilyn Lightstone, Scott Bucking, James S. Cotton

Notice bibliographique

RevueApplied Energy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIntegrated Energy Systems Optimization
Établissements canadiensCarleton UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceFossil fuelElectricityThermal energy storageProcess engineeringEngineeringWaste managementElectrical engineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,205 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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