Synergy of green hydrogen and Li-ion battery with electrification in hourly power supply and demand projection to 2050: A case study
Notice bibliographique
Résumé
Long-term projections of electricity supply and demand on a national scale, especially with hourly frequency, are significantly rare but essential for determining the appropriate sizes of both long-term and short-term energy storage. This is particularly important during the transitional phase of energy systems. This study uses Denmark as a case study to project electricity supply and demand from 2025 to 2050 with hourly frequency in countries with high wind energy potential but low solar energy potential. Various macro and micro scenarios were examined to determine the necessary sizes for long-term and short-term energy storage from 2025 to 2050. In addition to determining the size of energy storage from 2025 to 2050, the findings highlighted two significant points. First, for countries to achieve energy independence and reduce reliance on energy imports, the ratio of annual electricity supply to demand should exceed 1.3, particularly when the share of renewables is significant (considering losses in Power-to-Hydrogen and Hydrogen-to-Power processes). Second, installing residential photovoltaic (PV) panels without batteries has a return on investment (ROI) of 50.15 %. In contrast, the ROI for installing both PV panels and batteries is −5.91 %. Thus, it is more cost-effective for households to install residential PV panels without batteries. • Electrification in heating and mobility considered in an hourly frequency for a year. • The adoption of installing residential solar panels considered. • Dynamic pricing is conducted based on generation cost in different years. • Demand of hydrogen calculated for two conditions (high and moderate supply) • Installing PV panels without battery is more profitable than PV panels with batteries for households.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».