Advances in hospital energy systems: Genetic algorithm optimization of a hybrid solar and hydrogen fuel cell combined heat and power
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
This paper presents an innovative Fuel Cell Combined Heat and Power (FC–CHP) system designed to enhance energy efficiency in hospital settings. The system primarily utilizes solar energy, captured through photovoltaic (PV) panels, for electricity generation . Excess electricity is directed to an electrolyzer for water electrolysis , producing hydrogen which is stored in high-pressure tanks. This hydrogen serves a dual purpose: it fuels a boiler for heating and hot water needs and powers a fuel cell for additional electricity when solar production is low. The system also features an intelligent energy management system that dynamically allocates electrical energy between immediate consumption, hydrogen production , and storage, while also managing hydrogen release for energy production. This study focuses on optimization using genetic algorithms to optimize key components, including the peak power of photovoltaic panels , the nominal power of the electrolyzer, fuel cell, and storage tank sizes. The objective function minimizes the sum of investment, and electricity costs from the grid, considering a penalty coefficient. This approach ensures optimal use of renewable energy sources , contributing to energy efficiency and sustainability in healthcare facilities.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle