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Optimal Design and Cost Analysis of Microgrid Hybrid Renewable Energy Systems with Hydrogen Production and Storage and Battery

2023· article· en· W4385893238 sur OpenAlexaffabout
Wahiba Yaïci, Evgueniy Entchev, Andres Annuk, Michela Longo

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueHybrid Renewable Energy Systems
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrogridRenewable energyPhotovoltaic systemBattery (electricity)Automotive engineeringCost of electricity by sourceHydrogen storageEnergy storageEnvironmental scienceComputer scienceProcess engineeringHydrogen productionEnvironmental economicsEngineeringElectrical engineeringElectricity generationHydrogenPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Concern about controlling climate change, and recognition of the urgent need to reduce the quantum of greenhouse gases emitted worldwide, has kindled interest in alternative sources of energy. Particular attention is currently on microgrid (MG) hybrid renewable energy systems. This work has been undertaken to appraise the viability of applying MGs with both hydrogen production and storage, and battery options to supply electricity for off-grid applications. Simulation models were created in HOMER platform to analyze and optimize the performance of the considered configurations for an off-grid residential building in Canada. Two distinct system arrangements were assessed, which comprised of photovoltaic (PV) panels, wind turbines (WTs), fuel cells (FCs), electrolysers, hydrogen tanks, battery storage, diesel generators, converters, and controllers. The outcomes demonstrated that both systems are viable selections. Furthermore, it was proven that the MG battery-based system is the better arrangement for the household considered that results to the minimum levelized cost of energy (COE) and a renewable fraction (RF) of $0.36/kWh and 82.2%, respectively, compared to the hydrogen-based one, which has a COE and an RF of $0.57/kWh and 70.1%, respectively. With increasing recognition of, and interest in hydrogen technology, it is hoped that advances and discoveries in this beneficial technology will naturally be made, leading to significant reductions in the present costliness of operating the 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 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 enseignants0,168
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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