Development of degradation cost models for electrolyzers and fuel cells considering megawatt-scale applications
Notice bibliographique
Résumé
To accelerate the large-scale integration of renewables for transition to a low-carbon energy system, the deployment of megawatt-scale electrolyzers and fuel cells systems is important. For their widespread integration and effective operations, the appropriate consideration of electrolyzer and fuel cell degradation is necessary. To this effect, this study presents two novel comprehensive degradation cost models, which are developed based on their dynamic degradation rates and life-cycle operating hours. The proposed degradation cost models are state transition-based method and ramp rate-based method , designed to quantify degradation as a function of input/output current density and ramp rates, respectively. To ensure their practical application in megawatt-scale power system operations, wherein their dispatch is typically based on electric power rather than electrochemical current density, these models were reformulated in terms of the power consumption/production. To estimate the parameters of the proposed degradation cost models, three regression approaches — linear, quadratic and third-degree polynomial — were carried out. Comparative analysis demonstrates that higher-degree polynomial models offer improved accuracy by capturing the nonlinear degradation behavior during dynamic operations, with state transition-based models consistently showing superior performance. Furthermore, the prediction performance of the estimation models are compared with the actual costs, followed by a sensitivity analysis of the estimated cost parameters.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».