Hybrid Renewable Energy Systems and Their Optimization for Remote Community Applications
Notice bibliographique
Résumé
There is a growing interest in implementing hybrid renewable energy systems (HRES) in remote communities where people are using diesel power. In the HRES, two or more renewable energy sources are combined, allowing the communities to counteract the weaknesses of one renewable energy source with the strengths of another. This study aims to design, simulate and optimize the HRES consisting of photovoltaic panels, wind turbines, and a bio-based generator for applications in remote and northern communities in Canada. A methodology is developed to optimize HRESs so that net present cost (NPC) and levelized cost of electricity (LCOE) of the energy systems can be minimized. The optimization is performed using a genetic algorithm-based model. A sample remote northern community in Canada is selected for a case study. The HRES being investigated targets to supply an average load demand of 2205 kWh/day and the peak load of 236.06kW for the sample community. Results show that the LCOE for the top optimal HRES configuration is $0.308/kWh, and its NPC is $4.29M. Through the present study, the HRES is shown to be an effective approach to replacing diesel power in remote communities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».