ENERGY MANAGEMENT COMPARISONS WITH MICROGRIDS: AN OVERVIEW OF TRADITIONAL AND HYDROGEN HYBRID MICROGRIDS
Notice bibliographique
Résumé
Energy management in a microgrid is a timely topic because of the Canadian Government’s Sustainable Development Strategy (2020 to 2023) to help Canada reach net-zero emissions. Defining a green and cost-effective microgrid involves solving a complex optimization problem. The design will involve a multi-disciplinary team of sustainable and renewable energy engineers, electrical and electronic engineers, and computing and software engineers. Integrating such a team is not easy. The HOMER Software (Hybrid Optimization Model for Multiple Energy Resources) is widely used to communicate the ideas of microgrid energy designs into a final production proposal. The HOMER software facilitates the integration of multi-disciplinary teams for designing microgrids. We used HOMER to design and simulate a hydrogen hybrid microgrid to meet the power needs of a hypothetical data centre. The proposed system is the first of its kind to specifically target the Sarnia, Ontario where the largest photovoltaic plant in Canada with installed capacity of 97 megawatt peak (MWP) is located. The non-conventional energy sources in Sarnia include over 45 wind turbines, access roads, meteorological towers, electrical collector lines, substations, and a 115 kilovolt (KV) transmission line. Cost comparisons and sensitivity analysis are done considering the hydrogen production and storage technologies (i.e. hydrogen tank attachment). Assuming appropriate government rebate programs, the hydrogen hybrid microgrid is proven to be financially beneficial in the long run.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».