Towards a sustainable environment and carbon neutrality: Optimal sizing of standalone, green, reliable, and affordable water-power cogeneration systems
Notice bibliographique
Résumé
Today, the limited sources of freshwater supply are a significant concern. Exploiting alternative sources, especially seawater, has been the focus, but purifying it is energy-intensive. Integrating desalination with renewable energy is a proposed solution, but it comes with high costs and environmental risks during construction. Hence, this study presents a framework to enhance the modeling, optimization, and evaluation of green water-power cogeneration systems to achieve the sustainability goals of cities and societies. An improved division algorithm (DA) determines the optimal component sizes based on criteria like minimal energy demand, reduced environmental and resource damage, low total life cycle cost (TLCC), and high reliability. Optimization considers varying loss of power supply probability (LPSP) levels (0 %, 2 %, 5 %, and 10 %). The environmental assessment utilizes a life cycle assessment (LCA) approach with IMPACT 2002+ and cumulative energy demand (CED) calculations. The study models the green cogeneration systems based on weather conditions, water demand, and power requirements of Al Lulu Island, Abu Dhabi, UAE. The system comprises photovoltaic panels, wind turbines, tidal generators, and backup systems (fuel cells). Results reveal that TLCC ranges from $186,263 to $486,876 for the highest LPSP. The solar-tidal-based configuration offers the lowest TLCC ($186,263) while substituting solar with wind energy increases TLCC by 160 %. The wind-tidal-based configuration has the lowest specific environmental impact (1020 mPt/yr) and cumulative energy demand (39.06 GJ/yr) for the highest LPSP. In contrast, the solar-tidal-wind-based configuration inflicts the most damage, with 62.63 GJ/yr and 1794 mPt/yr for the highest LPSP. The finding indicates that the DA is faster (100 iterations) than the genetic algorithm (1000 iterations), particle swarm optimization (400 iterations), and artificial bee swarm optimization (300 iterations). The study underscores the solar-tidal-based configuration as the optimal choice across multiple criteria, offering a promising solution for freshwater supply and environmental sustainability on Al Lulu Island.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».