An Examination of Hybrid PV-Biogas Power Plants for Electric Vehicle Charging Station Development in Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Renewable energy is being created to replace traditional energy sources due to the depletion of fossil fuel reserves.Constructing appropriate infrastructure, such as charging stations, is essential to enable the expansion of electric vehicles.Renewable energy sources power the EV charging station.This study assesses the feasibility of constructing PV-biogas hybrid power plants to power EV charging stations in the Indonesian cities of Denpasar, Surakarta, Bekasi, and Semarang.The HOMER program was utilized for simulating and optimizing the Hybrid Optimization Model for Electric Renewables.The research design incorporated an anticipated daily power consumption of 232 kWh and a project lifespan of 25 years.The optimal city is found by considering various factors, including total power output, total power consumption, breakeven point (BEP), net present cost (NPC), and cost of energy (COE) figures.Semarang City has demonstrated the highest potential for building a hybrid production system among all cities, mostly due to its better economic advantages.Semarang has the lowest NPC, COE, and slowest return on investment.The initial investment cost for establishing a hybrid generating system is IDR 2,454,489,904.74.In Semarang City, the system design generates 625.88 kWh/year of electricity and consumes 551.03 kWh/year.It has an NPC value of IDR 20,964,400,000.00,a COE value of IDR 1,673.18,and a BEP in year 7.05.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».