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Enregistrement W4402249120 · doi:10.37256/jeee.3220245201

Sizing Optimization and Economic Modeling of a Stand-alone Hybrid Power System for Supplying RO System in MacCallum

2024· article· en· W4402249120 sur OpenAlexaffabout
Fatemeh Kafrashi, M. Tariq Iqbal

Notice bibliographique

RevueJournal of Electronics and Electrical Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiquePower Systems and Renewable Energy
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSizingPower (physics)System optimizationComputer scienceMathematical optimizationChemistryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Access to potable water has always been a fundamental human need. However, climate changes and water contamination are now exacerbating its scarcity. Consequently, the desalination of existing water sources has become increasingly critical. A reverse osmosis (RO) treatment system was employed in this study due to its lower energy consumption compared to other methods and its high effectiveness in removing lead from water. We aimed to provide electricity for a water system serving the remote community of McCallum in Newfoundland and Labrador. McCallum faces water shortages and lead contamination issues, and due to its isolated location, it remains disconnected from the electricity grid. To address this, we designed a hybrid energy system (HES) capable of supplying the necessary electricity for the water system. After conducting an economic analysis, we proposed the most optimal configuration using Homer Pro software. This configuration includes 3.19 kW PV panels, a 2-kW wind turbine, a 3-kW diesel generator, and 32.3 kWh batteries. The optimized system has a net present cost (NPC) of $44,382, which is 3.4 times less than that of the diesel-only system with an NPC of $153,940. Additionally, we investigated the system’s sensitivity to changes in diesel prices and the annual average load to observe its behavior. This paper offers a reliable and environment-friendly HES for the water system in McCallum.

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)0,001
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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,186 · 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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