Optimization of hybrid renewable energy systems for remote communities in northern Canada
Notice bibliographique
Résumé
Electricity is currently provided in remote communities in Nunavut, Canada, using diesel generators. This study aims to identify the most cost-effective hybrid renewable energy systems by integrating photovoltaic panels and wind turbines to reduce carbon emissions and fuel costs associated with diesel generation. Two system configurations are considered: fully renewable energy systems and hybrid systems incorporating diesel generators. A genetic algorithm-based optimization approach is used to determine the optimal wind farm layout while considering wake effects. The hybrid system achieved levelized costs of electricity (LCOEs) of 0.30 $/kWh in Arviat, 0.35 $/kWh in Rankin Inlet, 0.29 $/kWh in Baker Lake, and 0.37 $/kWh in Sanikiluaq, significantly reducing energy costs compared to diesel-only systems. Additionally, the optimized hybrid configurations led to over 55 % reduction in greenhouse gas (GHG) emissions, while improving annual energy production by 20 % in Arviat and up to 15 % in Sanikiluaq. The study demonstrates that integrating wind and solar energy with existing diesel infrastructure provides a financially viable and environmentally sustainable pathway for energy transition in remote off-grid communities. These findings contribute to ongoing research on optimizing hybrid renewable energy systems for cold-climate regions, ensuring affordability, reliability, and emissions reduction.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».