Increasing renewable energy utilization in the Arctic: Benefits of electric thermal storage in hybrid PV-wind-diesel microgrids
Notice bibliographique
Résumé
Remote Canadian communities, predominantly indigenous, often rely on diesel fuel for electricity, which is costly and environmentally detrimental. Integrating renewable energy (RE) sources, as shown in a previous study from the same authors (Paulin-Bessette et al., 2023), can mitigate greenhouse gas (GHG) emissions, improve air quality, and reduce costs, although limitations due to RE curtailment were observed when using photovoltaic (PV) panels and wind turbines (WT) without storage. This paper proposes a novel microgrid configuration incorporating electric thermal storage (ETS) units to store excess RE production as heat, offering a cost-effective alternative to electrochemical batteries that reduces curtailment, supports grid stability, and lowers heating costs in Arctic communities with high thermal demand. The diesel microgrid model incorporating PV panels, wind turbines, and ETS units was developed in MATLAB Simulink, using experimental data from Hydro-Quebec to accurately simulate thermal storage behavior. Results show that ETS integration can increase the fuel savings by close to 50 % when compared to the results obtained in the initial study without storage. This approach supports decarbonization goals and promotes healthier living conditions in remote Arctic communities. • Most Canadian remote communities rely on fossil fuels to produce electricity. • Introducing renewable energy can reduce fuel consumption and GHG emissions. • Without storage, the penetration of variable renewable energy is limited. • In these microgrids, fossil fuel heating emits more GHG than electricity generation. • ETS can mitigate RE variability and reduce fossil fuel use for heating.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».