A comprehensive review of hydrogen integrated hybrid renewable energy systems: Configurations, models, simulation and optimization with artificial intelligence
Notice bibliographique
Résumé
This work presents a comprehensive review of hydrogen-based hybrid renewable energy systems (HRESs), covering mathematical models, simulation and artificial intelligence (AI)-driven optimization approaches. Emphasizing the potential of hydrogen as an energy carrier to deepen renewable energy integration, especially in solar and wind HRESs, this review systematically details mathematical models for various renewable generation and storage systems, serving as a structured reference for researchers. Given the complexity of HRES modeling, this work provides insights into different modeling software and optimization algorithms, with a particular focus on artificial intelligence methods. The integration of software and artificial intelligence promises to solve complex modeling and optimization challenges with potential applications in different environments. Future directions suggest that the physical model-assisted AI framework, which embeds physical principles within AI models, holds promise for enhancing prediction accuracy and reliability in HRES applications. This framework, especially when combined with stochastic optimization, offers a potential pathway to address challenges in data availability and computational complexity, supporting the effective design and optimization of hydrogen-based HRESs for real-world applications. The overall findings will help improve the design and optimization of hydrogen-based hybrid renewable energy systems for practical implementation. • A state-of-the-art review is carried out on hybrid renewable energy systems (HRESs). • Models of HRESs and energy storage systems based on hydrogen and battery are provided. • Different software tools for HRES modeling and optimization are compared and analyzed. • Various optimization techniques for HRESs based hydrogen storage are summarized. • Artificial intelligence enhances performance prediction and optimization for HRES.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».