A novel solar energy-based hydrogen generator integrated with battery storage
Notice bibliographique
Résumé
Renewable energy generation enhances environmental carbon reduction, limits global warming, and addresses rising energy demand. This study is designed to meet the community's energy needs by producing electricity and hydrogen through the utilization of solar photovoltaic (PV) systems, energy storage, a unique hydrogen generator, and an on-site utility facility. The energy demand is balanced by a novel mathematical model, resulting in improved power output for the system. System Advisor Model (SAM) is employed for the development and testing of models. The effect of solar radiation on hydrogen production rates exhibits a linear trend, varying from 48.5 g/s in the absence of solar radiation to 48.501 g/s at a standard intensity of 1000 W/m 2 , underscoring the significance of solar intensity. The system achieves a hydrogen production rate of 153.95 tons per year and produces approximately 143,963 GWh of electricity annually, demonstrating its high-performance potential and significant energy output capacity. The energy and exergy efficiencies of the overall system were determined to be 30 % and 34.6 %, respectively. • The integrated system consists of a PV plant and a hybrid hydrogen reactor. • Power and green hydrogen are produced by using a solar energy source. • The design achieves 30 % exergy and 34.6 % energy efficiency overall.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».