PV, Wind and Space Heating Electrification Utilization Analysis for a Small Canadian Arctic Hybrid Microgrid
Notice bibliographique
Résumé
Canadian Arctic remote communities mostly rely on diesel gensets (DGSs) to produce electricity, which is expensive and emits greenhouse gases (GHG) that pollute the environment and affect the air quality. These communities can utilize their renewable energy (RE) potential to reduce both their fuel consumption and the associated GHG emissions. \nIn the first part of the project, the potential of PV and wind turbines (WTs) is evaluated. The PV utilization analysis results in a contribution of nearly 22% of the yearly community energy requirement and diesel savings of up to 18% with a rated PV power of 200 kW or 125% of the community load peak power. As for the analysis of the wind system, the renewable energy contribution reaches close to 36% alongside fuel savings of 29% for three 25 kW WTs. When combining PV and WTs, the portion of energy supplied by the renewable energy (RE) system reaches 44% along with 36% fuel savings. However, when including RE to the microgrid, its penetration, or percentage of total energy provided by PV, and its associated fuel savings are limited by curtailment, to prevent the DGSs from operating with low loading. \nThe second part of the project evaluates the addition of electric thermal storage (ETS) to the microgrid, which allows for recycling excess (curtailed) RE production to electrify a portion of the heating requirements of the community which is currently oil-based. When pairing ETS units with WTs and PV, the RE curtailment is significantly reduced and can be lowered by up to 90% when ETS units are installed in all the houses of the considered community. Lastly, ETS units can increase the total fuel savings and associated GHG emissions by 46%, when compared to the first part of the study.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».