Techno-Economic Assessment of the Need for Bulk Energy Storage in Low-Carbon Electricity Systems With a Focus on Compressed Air Storage (CAES)
Notice bibliographique
Résumé
Increasing electrification of the economy while decarbonizing the electricity supply is among the most effective strategies for cutting greenhouse gas (GHG) emissions in order to abate climate change. This thesis offers insights into the role of bulk energy storage (BES) systems to cut GHG emissions from the electricity sector.\nWind and solar energies can supply large volumes of low-carbon electricity. Nevertheless, large penetration of these resources poses serious reliability concerns to the grid, mainly because of their intermittency. This thesis evaluates the performance of BES systems – especially compressed air energy storage (CAES) technology – for integration of wind energy from engineering and economic aspects.\nAnalytical thermodynamic analysis of Distributed CAES (D CAES) and Adiabatic CAES (A CAES) suggest high roundtrip storage efficiencies (~80% and 70%) compared to conventional CAES (~50%). Using hydrogen to fuel CAES plants – instead of natural gas – yields a low overall efficiency (~35%), despite its negligible GHG emissions.\nThe techno-economic study of D CAES shows that exporting compression heat to low-temperature loads (e.g. space heating) can enhance both the economic and emissions performance of compressed air storage plants. A case study for Alberta, Canada reveals that the abatement cost of replacing a conventional CAES with D CAES plant practicing electricity arbitrage can be negative (-$40 per tCO2e, when the heat load is 50 km away from the air storage site).\nA green-field simulation finds that reducing the capital cost of BES – even drastically below current levels – does not substantially impact the cost of low-carbon electricity. At a 70% reduction in the GHG emissions intensity of the grid, gas turbines remain three times more cost-efficient in managing the wind variability compared to BES (in the best case and with a 15-minute resolution). Wind and solar thus, do not need to wait for availability of cheap BES systems to cost-effectively decarbonize the grid. The prospects of A CAES seem to be stronger compared to other BES systems due to its low energy-specific capital cost.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».