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Enregistrement W4410147309 · doi:10.1615/interjenercleanenv.2025056752

SUSTAINABLE POWER GENERATION IN LAKSHADWEEP: EVALUATING THE EFFECTIVENESS OF HYBRID ENERGY SYSTEMS WITH HOMER PRO SIMULATION

2025· article· en· W4410147309 sur OpenAlexaff
Md Tanvir Mahtab, Hisam Hasees, Shariqa Saiyara, Amin Etminan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Energy for a Clean Environment · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueHybrid Renewable Energy Systems
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainable energyPower (physics)Electricity generationEnvironmental scienceComputer scienceRenewable energyEngineeringElectrical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most of the inhabited islands are heavily dependent on expensive imported oil derivatives or far-flung grid connections for energy. Lakshadweep Island is a remote archipelago in the Arabian Sea that heavily depends on diesel generators, which becomes expensive and adds up to major environmental problems. This study deals with these issues through the design and analysis of sustainable hybrid energy systems using the simulation software HOMER Pro. The cost, emissions, and energy reliability form the basis for which three configurations are considered: diesel generator-wind (DG-W), diesel generator-solar (DG-S), and diesel generator-wind-solar (DG-W-S). Among the three configurations considered, the optimum best configuration is the suggested hybrid system of DG-W-S with a 1 MW diesel generator, 1.65 MW Vestas V82 wind turbine, and 1941 kW of solar panels. All of these at a levelized cost of electricity (LCOE) of $0.432 per kWh. The system will also cut annual CO2 emissions to 2,484,839 kg, while over 59% of the electricity generation comes from renewables, to add sustainability and energy independence to the land. This hybrid system, developed to fill renewable variability with a diesel backup, covers the power requirement continuously and sufficiently to meet local demand. Contributions of the work include a new scalable hybrid energy framework tailor-made for remote, grid-isolated regions. The proposed system shall look into how transitions to sustainable energy can be practically and affordably achieved, since benefits are extended to system operators, policymakers, and communities. Applications may extend to policy formulations, energy infrastructure planning, and integration of production of green hydrogen in offshore renewable technologies in similar settings. This provides the blueprint toward achieving energy security and environmental sustainability in a remote location by addressing the existing challenges and delivering actionable insights.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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