Modeling, design and optimization of integrated renewable energy systems for electrification in remote communities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Integrated renewable energy systems are becoming a promising option for electrification in remote communities. Integrating multiple renewable energy sources allows the communities to counteract the weaknesses of one renewable energy source with the strengths of another. This study aims to model, design and optimize integrated renewable energy systems consisting of solar photovoltaic (PV) panels, wind turbines, a biomass power generator, and storage batteries for applications in remote communities in Canada. Biomass is used as a fuel to produce electricity during periods when solar power and wind power are not capable of meeting the power demand. A methodology is developed to optimize the integrated renewable energy systems design, with the aim of minimizing the net present cost (NPC) and the levelized cost of electricity (LCOE) of the energy systems. Results show that the NPC is $3.61 M and the LCOE is $0.255/kWh for an optimized integrated renewable energy system in a sample remote community that has a peak power consumption of 238.7 kW and an average load demand of 2230 kWh/day. Through the present research, the integrated energy systems are evidenced to be an effective option for electrification in remote communities.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».