MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4403127163 · doi:10.1109/pesgm51994.2024.10689002

Optimal Operation of SMR-RES Hybrid Energy System for Electricity & District Heating

2024· article· en· W4403127163 sur OpenAlexaff
Bikash Poudel, Ramakrishna Gokaraju

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIntegrated Energy Systems Optimization
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectricityWater heatingEnvironmental scienceElectricity generationElectrical engineeringWaste managementEngineeringPhysicsPower (physics)Thermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cogeneration coupling of small modular reactor (SMR)-based nuclear power plants (NPPs) with district heating (DH) systems enhances an SMR’s ability to provide flexible operation. Coordinated reactor control and DH steam extraction can fulfill the load following requirements, while a battery energy storage system (BESS) and steam bypass system can absorb short-term disturbances, allowing the system to host renewable energy sources (RESs) such as wind and photovoltaics (PV). This paper develops an optimal operation framework for a SMR-RES hybrid energy system for electricity and DH and demonstrates the proposed scheme using a portion of the IEEE-30 bus system. Simulation results from a set of studies are provided to demonstrate load following (LF) and frequency regulation (FR) operation for a month-long period. The operational results for different RES hosting levels are analyzed, evaluating the optimum size of wind and PV plants for the proposed system. The results show the proposed hybrid energy system is feasible as a stand-alone system and can optimally host as high as 50% renewables.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,951
Score d'incertitude au seuil0,524

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,201 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetIntegrated Energy Systems OptimizationTravaux en français237 207