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Enregistrement W4399746259 · doi:10.56578/peet030105

Enhancing Sustainability in Hopedale, Newfoundland and Labrador, Through Hybrid Microgrid System Design

2024· article· en· W4399746259 sur OpenAlexaffabout
Afreen Maliat, Siddhanth Kotian, Samaneh Shirinnezhad, Davoud Ghahremanlou

Notice bibliographique

RevuePower Engineering and Engineering Thermophysics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueHybrid Renewable Energy Systems
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityMicrogridEnvironmental resource managementGeographyEnvironmental planningEnvironmental scienceEngineeringEcologyBiologyElectrical engineeringRenewable energy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An evaluation of renewable energy system (RES) adoption in Hopedale, Newfoundland and Labrador, was conducted with the focus on developing a robust hybrid microgrid system. Situated in a remote area distinguished by its severe weather and rich cultural history, Hopedale primarily relies on diesel generators for energy, presenting unique challenges including high energy costs and significant environmental impacts. The current reliance on three diesel generators for electrical needs underscores the necessity for a shift towards sustainable energy. Hybrid Optimization of Multiple Energy Resources (HOMER) Pro simulations were employed in this study to analyze a proposed system integrating solar and wind power, battery storage, and an additional diesel generator. The system's design aims to reduce dependency on fossil fuels amidst increasing environmental concerns and fossil fuel limitations. The environmental performance and cost-effectiveness of combining solar and wind energy with battery storage and a diesel backup were assessed. The hybrid system's potential to decrease carbon emissions by over 50% compared to the existing diesel-only setup is demonstrated, suggesting a substantial reduction in greenhouse gas emissions. Although the economic Levelized Cost of Energy (LCOE) of \$0.182 per kWh is higher than the traditional diesel cost of $0.16 per kWh, it represents a strategic commitment to environmental sustainability. A Net Present Cost (NPC) of \$14.6 million was predicted for the system, encompassing Capital Expenditure (CAPEX), Operational Expenditure (OPEX), and replacement cost over 25 years. Significant reductions in environmental impact and notable operational savings were anticipated. These findings contribute valuable insights into the benefits of hybrid microgrids for remote communities, offering a model for energy resilience, cost savings, and reduced carbon footprints. Thus, the study adds significant information to the ongoing discourse on sustainable energy solutions for isolated locations.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,451
Score d'incertitude au seuil0,906

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,188 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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