Modelling and optimization of a hybrid photovoltaic-parabolic trough concentrated solar power plant: Technical, economic, and environmental
Notice bibliographique
Résumé
• Response surface methodology was employed to optimize a hybrid PV-CSP plant. • SAM and PVsyst were used for simulating the CSP and PV systems, respectively. • The optimization procedure was carried out through the Design-Expert software. • The results indicated that the optimal configuration comprises 38.6 % CSP and 61.4 % PV. This research presents detailed guidelines for modeling and optimizing an integrated photovoltaic-concentrated solar power (PV-CSP) plant using response surface methodology (RSM), tailored to the climate of Sharjah, UAE. Five factors are considered in the optimization, which are the percentage share of PV/CSP (A), PV tilt angle (B), PV spacing (C), CSP solar multiple (D), and thermal storage size (E), with corresponding ranges of 10–90% (equivalent to 10 to 90 MW), 20–40°, 1–7 m, 2.5–7.5, and 5–20 h, respectively. The research utilizes three software tools: System Advisor Model (SAM) for CSP, PV syst for PV, and Design-Expert for RSM. Based on the analysis of variance (ANOVA), seven factors (A, C, E, D², AC, AE, and DE) are significant for energy output, while eight (A, C, D, E, AC, AD, AE, and DE) are significant for LCOE. Through multi-objective optimization aimed at maximizing energy production while minimizing LCOE and land area, the results indicate that the optimal configuration comprises 38.6% CSP and 61.4% PV. This configuration achieves an energy output of 3.64 × 10 8 kWh/year, a LCOE of $0.033/kWh, and a land area of 743.46 acres. These results were achieved with B, C, D, and E of 27.18°, 5.45 m, 4.41, and 15.49 h, respectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».