Green Hydrogen from Wind Energy for Long-Duration Energy Storage in Alberta
Notice bibliographique
Résumé
With continued growth in global carbon emissions, much of the developed world is curtailing its dependence on fossil fuels. Broad decarbonization will not come from a single source, but rather a combination of policy, technology, and innovation. Wind power has seen significant development in Canada, having over 6,700 operational turbines installed over the last decade. Increased investment into wind energy has lead to improvements in the technology, with wind turbines roughly doubling in height since the early 1990’s. In recent years, hydrogen has seen a resurgence in popularity as a low carbon energy carrier. Pairing existing wind farms with energy storage, such as hydrogen, could increase their electricity revenue through price arbitrage, or generate new revenue through selling the hydrogen. This work examines the opportunity to generate green hydrogen in Alberta using a wind-hydrogen hybrid plant. To do so, Alberta’s electricity market operations were forecast to 2030 using commercial market simulation software, Aurora, including hourly prices and unit dispatch. To better simulate price spikes, electricity price perturbations, achieved through time series decomposition of historic price signals, are administered as random shocks to the hourly price forecasts. Wind-hydrogen hybrid plant characteristics, capacity and operating schedule, are optimized using linear programming. Results of this work show some potential for wind-generated green hydrogen to be cost competitive with steam-methane reforming in the next decade, with some scenarios achieving levelized cost of green hydrogen below $2/kg. Regardless of market conditions, optimal electrolyser sizing is contingent on achieving a capacity factor between 40% and 60%. At current costs, energy arbitrage through hydrogen fuel cells is not financially viable.
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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 | 0,000 | 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 ».