Optimal Scheduling of Electrolytic Hydrogen-Based Steelmaking Facility Participating in Capacity Auction Market
Notice bibliographique
Résumé
The adoption of electrolytic hydrogen-based steelmaking technology has recently garnered increasing attention as a promising solution for reducing carbon emissions within the framework of industrial decarbonization. Nonetheless, the high costs associated with hydrogen production via electrolysis stand as a key challenge to the widespread deployment of this technology, necessitating strategies to improve its economic feasibility. To that end, this paper introduces an optimal scheduling model for a hydrogen-based steelmaking facility equipped with an on-site electrolysis-based hydrogen production and storage system. The model mainly aims to: i) exploit lower electricity prices to minimize the overall operating costs of the entire system, ii) contribute to the capacity auction market as a demand response resource for the joint benefit of the steel sector and electricity grid operator, and iii) ensure the safe operation of the hydrogen production system via keeping the hydrogen content in oxygen within safety permissible limits. As such, the economic feasibility of the hydrogen-based steelmaking technology would be further improved due to energy cost savings and extra financial settlements from capacity auction participation. The efficacy of the proposed model is validated using numerical case studies, demonstrating its potential to support the transition to low-carbon steel production.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 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 ».