Exergy and exergoeconomic analysis of a hybrid airborne wind and solar energy system for power, liquid nitrogen and carbon dioxide production
Notice bibliographique
Résumé
Airborne wind energy (AWE) systems have emerged as cost-effective and sustainable solutions that have not yet been coupled with solar technologies and integrated power plants to produce energy and on-demand substances. This study proposes an integrated system driven by an innovative AWE and photovoltaic (PV) hybrid system. This combination can harness stronger and more stable wind energy while decreasing system costs and power intermittency. The proposed system combines seven subsystems, including AWE, PV, air separation unit, oxyfuel power plant, absorption refrigeration , a nitrogen liquefaction process, and Organic Rankine Cycle (ORC) to simultaneously generate power, liquid nitrogen , and liquid carbon dioxide . The hybrid AWE-PV system can generate 10.8 MW power to initiate the system to produce 55 MW power, 127.2 m 3 / h liquid nitrogen , and 98.4 m 3 / h liquid carbon dioxide . The exergy analysis has been conducted, showing maximum exergy destruction in heat exchangers , and the total exergy efficiency of the integrated structure reaches 90.21 %. The exergoeconomic analysis illustrates that the maximum capital cost occurs in compressors and turbines with a percentage of 51 % (∼4600 $/h) and 26 % (∼2400 $/h), respectively. This first demonstration of implementing hybrid AWE-PV renewable energy sources in an integrated structure can open new perspectives and avenues toward using AWE and its combination with other renewable energy sources in the future.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».