Hydrogen microgrids to facilitate the clean energy transition in remote, northern communities
Notice bibliographique
Résumé
Most remote and northern communities rely on diesel for their electrical and thermal energy needs. Communities and governments are working toward diesel exit strategies, but the role of hydrogen technologies has not been explored. These could serve both electrical and thermal demand, reduce emissions, and enhance energy security and community ownership. Here, we determine the installed capacities, costs, hydrogen storage needs, and water resource requirements of hydrogen microgrids across a large, diverse sample of communities. We also compare the cost of hydrogen microgrids to that of diesel microgrids. Our results optimize resource deployment, demonstrate how sub-components must operate to serve both demand types, and yield insights on storage and resource needs. We find that hydrogen microgrids are cheaper, in levelized cost terms, than diesel systems in 28 of 37 communities investigated; if wind power capital costs escalate to CAD 20,000/kW, as recently seen in one project, only 3 of the 37 communities net hydrogen microgrids that are cheaper than diesel variants. Hydrogen storage plays a large role in maintaining reliability and reducing cost—both it and water needs are modest. The former can be met with current technologies. • Remote and northern communities rely on diesel for electricity and heat. • Governments and communities are pursuing low-carbon “diesel exit” strategies. • An optimization model of renewable+hydrogen microgrids is applied to 37 communities. • Extent of investment depends on population, climate, and quality of wind resources. • These microgrids are often cheaper than diesel, making them a viable option.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».