Integrating compressed air energy storage with wind energy system – A review
Notice bibliographique
Résumé
- With an increasing capacity of wind energy globally, wind-driven Compressed Air Energy Storage (CAES) technology has gained significant momentum in recent years. However, unlike traditional CAES systems, a wind-driven CAES system operates with more frequent fluctuations due to the intermittent nature of wind power. Consequently, the design and operation of wind-driven CAES systems must address such a complex and dynamic behavior. Considering the growing interest in wind-driven CAES systems, a comprehensive and systematic review of the existing literature on their design and operational characteristics is appealing. Therefore, this study aims at filling this research gap by examining the existing literature on the configuration, sizing, and operation/scheduling of wind-driven CAES systems. This review also aims at highlighting the underlying assumptions and methodologies employed in previous studies on wind-driven CAES systems. Given the challenges faced by several CAES projects, which were discontinued due to geological and economic constraints, it is imperative to conduct comprehensive feasibility studies to support the development and implementation of wind-driven CAES systems. Additionally, there is a growing necessity to explore the feasibility of small-scale CAES systems, focusing on their potential to bolster energy security and resilience for small or remote communities in distributed energy systems. By examining the existing literature and highlighting the gaps in current research, a number of insights are provided serving as foundations for future investigations in this field.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».