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Enregistrement W4381186598 · doi:10.11159/ehst23.129

Torsion Spring-Based Mechanical Energy Storage for Renewable Energy Systems: Design and Performance Evaluation

2023· article· en· W4381186598 sur OpenAlexaff
Liam Crabtree, Liam Easterbrook, Jonas Hill, A. J. Leitch, Mostafa H. Sharqawy

Notice bibliographique

RevueProceedings of the International Conference of Energy Harvesting, Storage, and Transfer · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric and Hybrid Vehicle Technologies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenewable energyTorsion springTorsion (gastropod)Spring (device)Energy storageComputer scienceStructural engineeringMechanical engineeringEngineeringElectrical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To combat climate change, economies around the world will need to rapidly transition away from fossil fuel-based energy.Renewable energy sources, such as solar and wind power, offer a path toward sustainability [1], but are susceptible to production fluctuations and cannot produce power on demand.To combat the intermittency of renewables, robust and reliable energy storage systems are needed to produce a stable energy grid system [2].Current grid-scale energy storage solutions include pumped hydroelectric systems, and chemical battery systems, which have significant environmental and geographical impacts, disrupting natural ecosystems.New energy storage technologies will need to be developed to meet the demand of a transitioning energy grid, and mechanical energy storage systems show promise to address the issues with current energy storage technologies.The present research examines the possibility of using conventional steel springs as a form of grid-scale mechanical energy storage.Springs were chosen as a potential energy storage solution as they offer promising energy density and can be scaled with modular design, allowing the system to meet the demands of various grid-scale energy storage applications.The proposed design stores potential energy using flat spiral torsion springs connected in series to form modular spring banks.This paper will investigate both the theoretical limits of steel torsion spring storage, as well as the practical design elements and physical performance of this storage technology with a prototype.Factoring in the maximum possible packing efficiency of the spring banks, initial designs of a pilot scale spring mechanical energy storage system reach an energy density of up to 357 kJ/m 3 .In addition to the analytical evaluation of a pilot scale spring energy storage design, a prototype has been created to experimentally evaluate the design elements and mechanical inefficiencies of the energy storage device.The device's springs, structural elements, and gears were 3D printed to enable quick design iterations.A stepper motor doubles as both a motor and a generator for the device, and solenoids are used to regulate charging and discharging.The prototype demonstrates the functionality of a spring energy storage system, while also enabling a quantitative analysis of system efficiency.Testing of the prototype revealed a peak system efficiency of 1.24%, with the device storing 164 Joules and discharging 2.04 Joules.This efficiency does not include the energy used by solenoids and control systems.While the efficiency of the prototype is low, an abundance of factors could have led to this result.It's likely that scaling the design down to the prototype scale and using almost entirely 3D printed components rather than precision machined ones resulted in much greater losses owing to friction.The stepper motor used for the prototype also has a very low efficiency as a generator, significantly reducing the system efficiency.Additionally, various electronics such as the motor controller, rectifiers, and relays would have contributed to further losses.Using higher quality components and materials coupled with a motor/generator better suited for this application would undoubtably increase the system efficiency for a pilot-scale system.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,189 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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