Real-Time Modeling of a Solar-Driven Power Plant with Green Hydrogen, Electricity, and Fresh Water Production: Techno-Economics and Optimization
Notice bibliographique
Résumé
Solar energy is important for the future as it provides a clean, renewable source of electricity that can help combat climate change by reducing reliance on fossil fuels via implementing various solar-based energy systems. In this study, a unique configuration for a parabolic-trough-based solar system is presented that allows energy storage for periods of time with insufficient solar radiation. This model, based on extensive analysis in MATLAB utilizing real-time weather data, demonstrates promising results with strong practical applicability. An organic Rankine cycle with a regenerative configuration is applied to produce electricity, which is further utilized for hydrogen generation. A proton exchange membrane electrolysis (PEME) unit converts electricity to hydrogen, a clean and versatile energy carrier since the electricity is solar based. To harness the maximum value from this system, additional energy during peak times is used to produce clean water utilizing a reverse osmosis (RO) desalination unit. The system’s performance is examined by conducting a case study for the city of Antalya, Turkey, to attest to the unit’s credibility and performance. This system is also optimized via the Grey Wolf multi-objective algorithm from energy, exergy, and techno-economic perspectives. For the optimization scenario performed, the energy and exergy efficiencies of the system and the levelized cost of products are found to be approximately 26.5%, 28.5%, and 0.106 $/kWh, respectively.
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 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 ».