Optimization of Residential Hydrogen Facilities with Waste Heat Recovery: Economic Feasibility across Various European Cities
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Notice bibliographique
Résumé
The European Union has established ambitious targets for lowering carbon dioxide emissions in the residential sector, aiming for all new buildings to be “zero-emission” by 2030. Integrating solar generators with hydrogen storage systems is emerging as a viable solution for achieving these goals in homes. This paper introduces a linear programming optimization algorithm aimed at improving the installation capacity of residential solar–hydrogen systems, which also utilize waste heat recovery from electrolyzers and fuel cells to increase the overall efficiency of the system. Analyzing six European cities with diverse climate conditions, our techno-economic assessments show that optimized configurations of these systems can lead to significant net present cost savings for electricity and heat over a 20-year period, with potential savings up to EUR 63,000, which amounts to a 26% cost reduction, especially in Southern Europe due to its abundant solar resources. Furthermore, these systems enhance sustainability and viability in the residential sector by significantly reducing carbon emissions. Our study does not account for the potential economic benefits from EU subsidies. Instead, we propose a novel incentive policy that allows owners of solar–hydrogen systems to inject up to 20% of their total solar power output directly into the grid, bypassing hydrogen storage. This strategy provides two key advantages: first, it enables owners to profit by selling the excess photovoltaic power during peak midday hours, rather than curtailing production; second, it facilitates a reduction in the size—and therefore cost—of the electrolyzer.
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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