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Enregistrement W4399457839 · doi:10.1016/j.esr.2024.101440

Enhancing sustainable and climate-resilient agriculture: Optimization of greenhouse energy consumption through microgrid systems utilizing advanced meta-heuristic algorithms

2024· article· en· W4399457839 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEnergy Strategy Reviews · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSolar Radiation and Photovoltaics
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesKorea Institute of Energy Technology Evaluation and PlanningNational Research Foundation of KoreaMinistry of Science, ICT and Future PlanningMinistry of Trade, Industry and Energy
Mots-clésMeta heuristicMicrogridAgricultureEnergy consumptionHeuristicConsumption (sociology)Environmental economicsGreenhouse gasComputer scienceGreenhouseSustainable agricultureMathematical optimizationAlgorithmEnvironmental resource managementAgricultural engineeringEconomicsEngineeringMathematicsArtificial intelligenceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Greenhouses offer controlled microclimates that enable year-round cultivation, improving food security and agricultural productivity. However, greenhouses are energy-intensive, with heating accounting for a significant portion of the associated costs. This study explores optimal microgrid configurations, economic viability, and policy recommendations for sustainable greenhouse agriculture in Nigeria. An in-depth energy assessment of a reference greenhouse in a South Korean facility is conducted. Distinct climatic differences between South Korea and Nigeria are highlighted, emphasizing the need for tailored greenhouse designs and energy solutions. Shifting focus to Nigeria, this study investigates the feasibility of hybrid renewable energy systems with a focus on wind and solar power across six geopolitical zones in Nigeria. The analysis encompasses technical, economic, and policy aspects, providing a holistic perspective on renewable energy adoption. Notably, the study uses an advanced optimization model, Teaching and Learning–Based Optimization algorithm, to assess the net present cost and baseload supply reliability, offering valuable insights for investors and policymakers. The result indicates diverse energy requirements across Nigeria, with total monthly peak energy demands ranging from 5374.80 kWh in the Southeast to 17,115.76 kWh in the Northwest, and a notable variation in the Levelized Cost of Electricity (LCOE), with the lowest at $0.07327 in Kano. Specifically, in Ogun, the net present cost for the WT-PV-ESS system stood at $520,935.45, while the PV-ESS system cost was substantially lower at $500,444.41. This confirms the effectiveness of location-specific analysis and shows the suitability of photovoltaic–battery energy storage systems for Nigeria's diverse regions, with unique considerations for specific areas. Policy recommendations, including feed-in tariffs, renewable portfolio standards, net metering, research support, and market development, provide a holistic framework for the adoption of renewable energy and sustainable agriculture. Improving infrastructure, market access, and financing for smallholder farmers is integral for improving food security and standards of living in rural Nigeria. In conclusion, Nigeria can leverage renewable resources to revolutionize its energy and agriculture sectors, setting an example for a sustainable and resilient future. • In-depth energy assessment of South Korean greenhouse compared to Nigeria. • Feasibility of hybrid renewable energy systems in six Nigerian zones. • Advanced optimization models assess cost and supply reliability effectively. • Teaching and Learning-Based Optimization algorithm evaluates energy costs, and reliability. • Policy recommendations for renewable energy and sustainable agriculture in Nigeria.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,833
Score d'incertitude au seuil0,890

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle