Novel hybridization concept for efficient performance of a peak-shaving technology by adsorption and liquid air energy storage systems
Notice bibliographique
Résumé
Innovative ideas in energy system engineering with practical methodologies can pull the trigger for sustainable solutions on novel pathways. This study presents the results of a comprehensive investigation of a novel combined large-scale energy storage technology with a thermal energy reservoir. In the design stage, the sorption thermal energy is employed as the supplementary energy package in an integrated configuration with LAES and a hybrid desalination system. The technical, economic, and other combinations of these approaches are used to investigate the performance of the designed multigeneration system for a range of products, such as electrical power and freshwater, in the case of need. The soft-computing optimization powered by the Grey Wolf algorithm improved the exergetic effectiveness and the system’s levelized cost of the product from 61.12 % and 0.8 US$/kWh to 63.79 % and 0.369 US$/kWh, respectively. The most considerable improvement has been observed in the levelized cost of produced freshwater from 11.32 to 3.99 US$/m 3 . It is outstanding that the Exergy Destruction Rate (EDR) improved from 15.95 MW to 10.12 MW. The promising cost-effectiveness, productivity, and environmentally-benign nature of the proposed system makes it an interesting option for communities with energy storage concerns.
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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 | 0,000 |
| 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 ».