Optimal Selection and Operation of DER in Microgrids, Analysis of Hydrogen for Transportation and Stationary Applications
Notice bibliographique
Résumé
The current energetic context, characterized by the need to reduce fossil fuels, can be overcome by the adoption of Variable Renewable Energy Sources (VRES) such as wind and solar. However, due to its variability, its expansion imposes challenges in current power systems. Emerging technologies such as microgrids can improve the integration of VRES and for that, Energy Storage Systems (ESSs) are fundamental. Hydrogen is being recognized as an ESS (H2ESS) which can be produced sustainably by water electrolysis using VRES excess, having as main advantage, the possibility to be used in several applications ranging from its conversion into electricity to direct use in industry and transportation. The H2ESS adoption is restricted mainly by the high investment costs. In this sense, a modeling approach is adopted in this work to analyze the feasibility of H2ESS in microgrids to supply transportation and electricity stationary loads. A MILP model is implemented in GAMS to solve an optimization problem to determine the optimal portfolio and optimal dispatch. The main results indicate the environmental benefits of H2ESS but the several required devices and processes make the total annual cost with H2ESS greater than using other ESS such as batteries. Scenarios with cost reduction prospects for H2ESS confirm its environmental benefits and make its economically competitive compared to batteries and scenarios without investment.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».