Techno-Economic Design and Sensitivity Analysis of a DC Microgrid for a Remote Community: A Case Study in Ghana
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Access to electricity is crucial to human development. Many villages in Ghana remain undeveloped due to a lack of electricity. One way to increase energy access is to electrify these communities using renewable resources. Resource availability, reliability, sustainability, and cost-benefit analysis are vital in the design process. To that end, this paper presents a techno-economic design of a renewable-energy-based microgrid for an island community in Ghana using HOMER Pro. To ensure an efficient design, factors such as maximum annual capacity shortage and minimum renewable fraction are utilized as design constraints. The proposed system combines a hybrid solar-wind-diesel generator-battery-converter as the optimal system architecture. From the simulation results, the optimal component sizes are solar-102 kW, wind-24.3 kW, diesel generator-30 kW, converter-50 kW, and battery-289 kWh. The system's total annual energy production is 207,827 kWh, with a 98.6% renewable fraction and an estimated yearly CO2 emission of 1,488 kg, making the system environmentally friendly. The reported capital, net present, and operating costs are $133,275.00, $250,689.00, and $4,696.54, respectively, at an LCOE of $0.09812. The system has a simple payback period of approximately 7 years with a 35.4% return on investment. Additionally, detailed sensitivity analyses are carried out on key variables, including fuel price, inflation, wind speed, solar radiation, and battery minimum state of charge to assess their impact on system performance. Finally, the study analyzes demand increases and load efficiency improvements to the existing system performance.
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.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle