Multi-objective optimization of Hybrid Energy Systems based on Life Cycle Exergy and Economic criteria
Notice bibliographique
Résumé
The present study aims to develop a novel optimal design of hybrid energy systems based on exergy and lifecycle concepts using genetic algorithms. The model consists of both stand-alone and on-grid options with scenarios for exchanging energy with the grid. The objectives include cost minimization or benefit maximization primarily, and lifecycle exergy efficiency, i.e., cost as the sustainability index secondarily. This research considers renewable sources such as solar, wind, hydropower, and hydrogen production and storage in addition to conventional diesel generators. The optimization was performed subject to weather conditions and solar radiation profiles, demand, and environmental or economic aspects. Also, the model contains various modules such as water-heating, waste energy utilization, as well as the options of power exchange with the distribution network and injection of hydrogen produced from excess renewable sources into the gas network. The application was demonstrated in a case study, where specific demands and the climate of Tehran were assumed. The case study considers four scenarios, including standalone, completely on-grid, on-grid with a non-backup generator, and on-grid without an energy sale option. The first optimal objective, the levelized unit cost of energy for the standalone system, is $0.22 per kWh. Moreover, the second optimal objective, the lifecycle exergy cost, ranges from 1.93 to 4.13 in different grid-connection states.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».