Experimental integration of a foam-based floating photovoltaic (floatovoltaic) system with an anion exchange membrane electrolyzer for 5 kW-Scale green hydrogen production
Notice bibliographique
Résumé
Strategically scheduling electrolyzers to harness surplus solar photovoltaic (PV) energy decreases reliance on the grid and enhances overall system efficiency. This study experimentally evaluates a 7-kW foam-based FPV integrated with a 27-cell anion exchange membrane (AEM) electrolyzer to assess feasibility under off-grid conditions. The methodology involved assembling the FPV modules on a pond, powering the AEM stack via three 2.5 kW inverters and MPPT charge controllers, and recording operational data such as voltage, current, temperature, and gas flow; using a Cerbo-GX monitor, multimeters, rotameters, and liquid-displacement timing. Key findings include a stack-level energy conversion efficiency of 73.3–86.2 % (high heating value basis), a minimum specific energy consumption of 45.77 kWh/kg H 2 , and hydrogen purity of 99.22 %. System-level electrical efficiency ranged from 66 % to 71 %, with power conversion losses identified at the inverter and power-supply stages. Simulation of electrolyzer scheduled operation only upon surplus PV generation showed improved energy utilization. These results demonstrate the viability of FPV-AEM coupling for decentralized green hydrogen production and highlight the potential for direct DC coupling and enhanced thermal management to further reduce energy losses in future implementations.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».