SUSTAINABLE POWER GENERATION IN LAKSHADWEEP: EVALUATING THE EFFECTIVENESS OF HYBRID ENERGY SYSTEMS WITH HOMER PRO SIMULATION
Notice bibliographique
Résumé
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 CO<sub>2</sub> emissions to 2,484,839 kg, while over 59&#37; 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.
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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 | 0,002 | 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 ».