Wind-Coupled Hydrogen Integration for Commercial Greenhouse Food and Power Production: A Case Study
Notice bibliographique
Résumé
This thesis presents a comprehensive techno-economic analysis of integrating green hydrogen production into the energy systems of commercial greenhouses, focusing on a case study in Ontario, Canada. Utilizing Proton Exchange Membrane (PEM) electrolysis powered by a 200MW wind farm, two studies evaluate the feasibility of hydrogen integration to meet the heating, and electricity demands of a greenhouse. Firstly, nine distinct case scenarios were investigated by exploring hydrogen production, transportation, and utilization, specifically targeting blends of hydrogen and natural gas (10%, 20%, and 100% hydrogen) for Combined Heat and Power (CHP) generation. Key techno-economic parameters, including the levelized cost of hydrogen (LCOH), payback period (PBT), internal rate of return (IRR), and discounted payback period (DPB), are analyzed to identify the most viable integration strategy. The analysis reveals that a 10% hydrogen blend utilizing existing transmission infrastructure results in the lowest levelized cost of hydrogen (LCOH) at USD 5.06/kg. In contrast, a 100% hydrogen scenario shows superior financial metrics, with a payback period (PBT) of 6.205 years and an internal rate of return (IRR) of 15.16%. The economic viability may be further enhanced by the potential sale of surplus hydrogen and oxygen byproducts, with total profits significantly impacted by the chosen pricing and operational strategies. Key techno-economic metrics such as LCOH and discounted payback period (DPB) are assessed, with results showing an LCOH of USD 6.16/kg (including oxygen sales) and a DPB of 3.61 years. Both studies incorporate sensitivity analyses to identify critical factors influencing LCOH and financial performance. Additionally, the potential revenue from selling surplus hydrogen and oxygen is explored, with projected profits significantly enhancing the economic feasibility of the proposed hydrogen integration strategies. Overall, this work contributes valuable insights into sustainable energy solutions for the agricultural sector, promoting a transition towards renewable energy and reducing reliance on fossil fuels.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».