Analysis and optimization of hybrid renewable energy systems for remote community applications
Notice bibliographique
Résumé
Hybrid renewable energy systems (HRESs) can provide an effective approach to replacing diesel power in remote communities in Canada where people live off-grid. This paper deals with analyzing and optimizing HERSs that consist of solar photovoltaic (PV) panels, wind turbines, a biomass power generator, and batteries with different combinations for remote community applications. A model is developed to design, simulate, and optimize the HRESs, aiming at minimizing the net present cost (NPC) and levelized cost of electricity (LCOE) of the systems for Canada’s remote and northern communities. Economic assessment of the HRES with different configurations is conducted, and the amount of electricity produced by each subsystem is calculated. The NPC ranges from $4.17 M to $8.68 M and the LCOE ranges from $0.33.9/kWh to $0.693/kWh for the five optimized HRES configurations in a selected remote community. It is shown that in Configuration A, the HRES generates 824,152 kWh/year of which the biomass electricity accounts for 484,632 kWh/year, the solar electricity accounts for 72,939 kWh/year, and the electricity generated by wind turbines accounts for 266,581 kWh/year. Through the present research, HRES is shown to be an effective option to supply green electricity 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».