Intelligent Optimization Algorithm to Synthesize Renewable Energy and Hydrogen Deployment Strategies
Notice bibliographique
Résumé
Toward Zero-Net Emissions Hybrid renewable energy systems (HRES) have emerged as a pivotal technology for mitigating greenhouse gas emissions, minimizing electricity consumption costs, and addressing the ever-growing demand for electric power. Consequently, reducing grid dependence has become a critical challenge in recent years for achieving net-zero emissions. This paper proposes an intelligent optimization algorithm based on a mixed-integer linear programming (MILP) approach for synthesizing and optimizing renewable energy deployment strategies. This method aims to minimize electricity costs and greenhouse gas emissions for various applications, including buildings, houses, and hospitals. The system incorporates wind turbines, photovoltaic solar panels, hydrogen fuel cells, and hydrogen storage, operating in both grid-connected and off-grid modes, allowing for a comparison between both. The MILP optimization not only determines the optimal energy source combination and quantity but also manages energy flow, including power exchange with the grid during surplus production. Additionally, the method integrates these processes within an energy semantic network. The results demonstrate that the proposed MILP approach effectively reduces total power costs and greenhouse gas emissions. It also identifies the optimal contribution from each renewable source, favors longer-lasting hydrogen batteries over traditional batteries, and utilizes the combined capabilities of hydrogen batteries and fuel cells to address the inherent variability of wind and solar energy.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».