Optimizing hybrid renewable energy systems: Techno-economic feasibility and CFD study for residential load applications in Stephenville, NL
Notice bibliographique
Résumé
Communities in Newfoundland and Labrador continue to rely heavily on grid electricity, which is often expensive and vulnerable to weather-related disruptions. In this context, hybrid renewable energy systems offer a practical way to improve energy security while lowering emissions. The transition to clean energy is crucial for mitigating climate change, particularly in Canada, where fluctuating temperatures and environmental shifts pose significant challenges. This study evaluates the techno-economic feasibility of a hybrid renewable energy system designed for residential use in Stephenville, Newfoundland and Labrador, integrating wind turbine technology (Enercon E-44), solar technology (Canadian Solar Dymond), and grid electricity. Using HOMER Pro, the system was optimized based on NASA wind data (average speeds: 7.2 m/s in winter, 5.32 m/s in summer). Results show a levelized cost of energy (LCOE) of $0.0356/kWh, a net present cost of $1.56 million, and annual CO 2 reductions of 222,514 kg, with 60.1% renewable penetration. Computational fluid dynamics (CFD) analysis in ANSYS Fluent, focusing on the NACA 63-415 airfoil, confirmed the turbine’s aerodynamic efficiency across seasonal winds. This study highlights hybrid renewable systems as cost-effective, sustainable solutions, aligning with Canada’s net-zero goals while ensuring energy security.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».