Optimizing off-grid PV/wind systems with battery and water storage for rural energy and water access
Notice bibliographique
Résumé
This study presents a multi-objective optimization framework for improving affordability, reliability, and water access in standalone off-grid energy systems integrating photovoltaic (PV) panels, wind turbines (WT), battery storage, and water reservoirs. The system is designed to meet both residential load demand and water needs. A mathematical model and a tailored Energy Management System (EMS) algorithm optimize power generation, energy storage, and water pumping. The EMS prioritizes residential electricity supply, ensuring battery charging for nighttime and low-irradiation periods, while excess power is used for water storage. Main performance parameters including Loss of Power Supply Probability (LPSP), Water Shortage Probability (WSP), and Capital Expenditure (CapEx) are optimized using a genetic algorithm (GA)-based multi-objective technique in order to enhance reliability, water availability, and cost efficiency of the system. A detailed financial model and reliability analysis evaluate system performance, with a case study in a remote island in Quebec demonstrating the feasibility of an autonomous, off-grid energy solution. The results show that the optimized system could effectively supply residential electricity while utilizing surplus power for water pumping—thus, reducing reliance on diesel generators (DG) or grid electricity. The proposed solutions showed a payback period of 8 to 12 years with LCOE in the range of 16.3 ¢/kWh to 23.4 ¢/kWh. • Tailored EMS optimizes off-grid PV/WT systems with battery and water storage for rural needs. • Multi-objective GA minimizes LPSP, WSP, and CAPEX for reliable, cost-effective solutions. • Case study in Îles-de-la-Madeleine, Quebec shows PV/WT complementarity enhances seasonal reliability. • Optimized system achievable with LPSP = 5 %, WSP = 10 %, and LCOE of 23.3 ¢/kWh. • Economic analysis shows payback period within 9–12 years.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».