Stochastic optimization of thermal energy storage for multi-energy systems with hydrogen and renewable integration
Notice bibliographique
Résumé
This study proposes a novel, unified techno-economic and optimization framework that integrates thermal energy storage (TES) into multi-energy systems, explicitly highlighting its critical role in balancing renewable intermittency and enhancing system flexibility. Addressing the increasing demand for scalable, cost-effective, and flexible storage technologies, this research uniquely combines sensible, latent, thermochemical, and hybrid TES methods with battery storage and hydrogen production, optimized via advanced stochastic modeling techniques. Employing real-world weather data and multi-day load scenarios, the developed stochastic optimization model demonstrates significant technical and economic benefits across detailed case studies in district heating (Spain), hydrogen production (Germany), and seasonal borehole thermal energy storage (Canada). Results clearly underscore the framework’s effectiveness, achieving remarkable emission reductions of up to 65% and cost savings exceeding 30% compared to conventional scenarios without TES integration. Key performance indicators, including levelized cost of storage, round-trip efficiency, carbon offset potential, and net present value, further emphasize TES’s superior performance and economic feasibility in renewable-rich environments. This research provides robust evidence supporting TES integration as essential for carbon-neutral, resilient, and economically dispatchable renewable energy infrastructures, offering a replicable modeling approach and valuable insights for researchers, policymakers, and energy system planners.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».