Electricity supply configurations for green hydrogen hubs: A European case study on decarbonizing urban transport
Notice bibliographique
Résumé
In this study, a techno-economic analysis tool for conducting detailed feasibility studies on the deployment of green hydrogen hubs for fuel cell bus fleets is developed. The study evaluates and compares five green hydrogen hub configurations' operational and economic performance under a typical metropolitan bus fleet refuelling schedule. Each configuration differs based on its electricity sourcing characteristics such as the mix of energy sources, capacity sizing, financial structure, and grid interaction. A detailed comparative analysis of distinct green hydrogen hub configurations for decarbonising a fleet of fuel-cell buses is conducted. Among the key findings is that a hybrid renewable electricity source and hydrogen storage are essential for cost-optimal operation across all configurations. Furthermore, bi-directional grid-interactive configurations are the most cost-efficient and can benefit the electricity grid by flattening the duck curve. Lastly, the paper highlights the potential for cost reduction when the fleet refuelling schedule is co-optimized with the green hydrogen hub electricity supply configuration. • Techno-economic analysis tool for a green hydrogen hub is developed. • Comparative analysis of five electricity supply configurations. • Comparison of green hydrogen economics across 5 cities in Europe. • Influence of Capex, wholesale electricity prices, and PPA price on LCOH. • A hybrid photovoltaic-wind-grid system with hydrogen storage is cost-optimal.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».