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Enregistrement W4386852973 · doi:10.1149/ma2023-0154123mtgabs

Energy Transition Scenarios in Off-grid Communities using SOFC-CHP/Battery Hybrid Systems

2023· article· en· W4386852973 sur OpenAlexaff
Laura Nousch, Marie-Lise Tremblay, Simon Besner, Guillaume Jeanmonod, Mathias Hartmann, Daniela Herold, Martin Simoneau, A. Michaelis

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueHybrid Renewable Energy Systems
Établissements canadiensHydro-Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenewable energySolid oxide fuel cellPrime moverFossil fuelElectricityPrimary energyProcess engineeringEnvironmental scienceGrid energy storageDistributed generationDiesel fuelCogenerationElectricity generationWaste managementAutomotive engineeringEngineeringElectrical engineeringPower (physics)Chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Today, most communities are connected to large energy infrastructures that constitute the electricity and gas grids. But these infrastructures may not be present in extremely low populated regions or regions that are difficult to access, thus considered as off-grid islands or remote regions. Currently, the electricity in these communities is still mostly supplied by centralized or decentralized diesel generators, even though the supplemental use of renewable energy from water, wind and solar is increasingly part of their energy mix. Additionally, centralized or decentralized furnaces, also based on fossil fuels or regenerative fuels (as wood), may be used to supply heat needed for room heating and domestic hot water. The first step for energy transitions towards low emissions in this specific application scenario has the goal to implement prime mover that have higher electrical efficiencies. Consequently, the amount of primary energy (fuel) and the associated CO2 emissions are reduced. Secondly, the efficiency of fuel utilization shall be increased by using the waste heat for room heating, thus representing a typical combined heat and power (CHP) system. While diesel generators are very load flexible, available in different power ranges at reasonable costs their electrical efficiency is limited to 40% or less due to the thermodynamic cycle with several energy conversion steps. Due to the low number of conversions steps in fuel cells, higher electrical efficiencies up to 65% are possible for Solid Oxide Fuel Cell systems specifically. Furthermore, Solid Oxide Fuel Cell systems have a high fuel variety due to operation at high temperatures and enables the CHP operational mode. The overall efficiency of CHP SOFC systems ranges to more than 90%. The main drawback for this technology is the limited flexibility to adapt to load variations, especially regarding start/stop cycles and associated power degradation. To overcome this drawback, batteries in conjunction with SOFC systems may be used for the off-grid scenario. In this regard, SOFC-/Battery Hybrid systems are investigated in an annual simulation analysis for diffent scenarios and 3 different sized example communities. In each scenario waste heat from the SOFC combined with decentralized furnaces is used to fulfill the heat demand. Figure 1 shows the shares of the electrical and the thermal power supplied with a 2.8 MWel SOFC system, the operational states of the system as well as the battery State of Charge (SOC) over one year. It is visible how the battery is charged and discharged and when back-up diesel gensets are necessary to supply sufficient electricity. Based on the annual simulations, the performance and the benefit of using such hybrid systems can be shown in terms of primary energy saving and reduction of CO2 emissions, as well as in terms of system configurations and operation patterns. The analysis also gives information about the necessary sizes of the SOFC systems and the battery capacity to be installed. Figure 1: Exemplary simulation of the SOFC-CHP / Battery Hybrid system with a battery capacity of 2.5 MWh Figure 1

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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