Optimizing the Installation of a Centralized Green Hydrogen Production Facility in the Island of Crete, Greece
Notice bibliographique
Résumé
The European Union is committed to a 55% reduction in greenhouse gas emissions by 2030, as outlined in the Green Deal and Climate Law initiatives. In response to geopolitical events, the RePowerEU initiative aims to enhance energy self-sufficiency, reduce reliance on Russian natural gas, and promote hydrogen utilization. Hydrogen valleys, localized ecosystems integrating various hydrogen supply chain elements, play a key role in this transition, particularly benefiting isolated regions like islands. This manuscript focuses on optimizing a Centralized Green Hydrogen Production Facility (CGHPF) on the island of Crete. A mixed-integer linear programming framework is proposed to optimize the CGHPF, considering factors such as land area, wind and solar potential, costs, and efficiency. Additionally, an in-depth sensitivity analysis is conducted to explore the impact of key factors on the economic feasibility of hydrogen investments. The findings suggest that hydrogen can be sold in Crete at prices as low as 3.5 EUR/kg. Specifically, it was found in the base scenario that, selling hydrogen at 3.5 EUR/kg, the net profit of the investment could be as high as EUR 6.19 million, while the capacity of the solar and wind installation supplying the grid hydrogen facility would be 23.51 MW and 52.97 MW, respectively. It is noted that the high profitability is justified by the extraordinary renewable potential of Crete. Finally, based on our study, a policy recommendation to allow a maximum of 20% direct penetration of renewable sources of green hydrogen facilities into the grid is suggested to encourage and accelerate green hydrogen expansion.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».