Optimization of Integrated Hybrid Renewable Energy Systems for Hydrogen Refueling Stations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study investigates hydrogen production using renewable energy, with an emphasis on system reliability and hydrogen storage methods for periods of insufficient electric power. The study was conducted at a refueling station in Dumat Al-Jandal, Saudi Arabia. It utilized HOMER software to simulate different arrangements incorporating solar (PV) arrays, wind turbines (WT), converters, batteries, electrolyzers, and hydrogen tanks. The purpose is to optimize the system to fulfill a daily hydrogen need of 25 kg. The results indicate that the most efficient setup consists of a 208 kW photovoltaic (PV) array, 7 wind turbine (WT) units, a 71 kW converter, a 100 kW electrolyzer, a 100 kg hydrogen storage tank, and a 342-battery array. The arrangement attains a levelized energy cost of $0.452 per kilowatt-hour, a hydrogen production cost of $6.22 per kilogram, and a net present cost of $645,000, allowing a significant reduction of CO2 emissions by preventing the release of 372 metric tons of CO2 per year. The findings provide stakeholders with crucial information on optimizing hybrid renewable energy for hydrogen production at refueling stations. The study underscores the significant potential for integrating such systems into refueling infrastructures as a pathway toward environmentally sustainable and economically viable hydrogen production.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».