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Enregistrement W4406095408 · doi:10.1080/15435075.2024.2448292

Feasibility and optimization of hybrid energy systems for sustainable electricity, heat, and fresh water production in a rural community

2025· article· en· W4406095408 sur OpenAlexaff
Reza Babaei, David S.‐K. Ting, Rupp Carriveau

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Green Energy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueHybrid Renewable Energy Systems
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenewable energyPhotovoltaic systemEnvironmental scienceElectricityWind powerEnvironmental economicsEnvironmental engineeringAutomotive engineeringBusinessEngineeringEconomicsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Addressing the simultaneous provision of electricity, heat, and water in rural areas poses a significant global challenge. This study optimizes a poly-generation hybrid energy system (HES) integrating diverse energy sources with desalination, tailored for warm climates, targeting Sar Goli village and a health clinic in Khuzestan province, Iran. Option I, integrating 51.2 kW of PV and 10 kW of wind turbine (WT), is the most cost-effective choice with a net present cost (NPC) of $207,203 and a cost of electricity (COE) of $0.161/kWh. In contrast, Option IV, relying primarily on 490 kW WT without PV, is the least economically advantageous with an NPC of $1,012,129 and a COE of $0.789/kWh. Option II (PV-BLR-BT-CNV) shows the highest electrical production of 229,336 kWh/year and complete reliance on renewables, despite a higher loss of power supply probability (LPSP) of 0.0006. Higher solar irradiation and wind speeds reduce NPC and COE, while rising diesel prices increase economic challenges, emphasizing the need for strategic planning. Enhancing boiler efficiency cuts fuel consumption from 509 to 170 liters/year and CO2 emissions from 1,018 to 340 kg/year. Changes in the battery’s minimum state of charge (SOCmin) significantly impact HES finances and reliability; optimizing SOCmin minimizes NPC and COE while ensuring system stability.

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,390
Score d'incertitude au seuil0,878

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations7
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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