Multi-scale solar-to-hydrogen system design: An open-source modeling framework
Notice bibliographique
Résumé
Hydrogen produced from renewable energy holds significant potential in providing sustainable solutions to achieve Net-Positive goals. However, one technical challenge hindering its widespread adoption is the absence of open-source precise modeling tools for sizing and simulating integrated system components under real-world conditions. In this work, we developed an adaptable, user-friendly and open-source Python® model that simulates grid-connected battery-assisted photovoltaic-electrolyzer systems for green hydrogen production and conversion into high-value chemicals and fuels. The code is publicly available on GitHub, enabling users to predict solar hydrogen system performance across various sizes and locations. The model was applied to three locations with distinct climatic patterns – Sines (Portugal), Edmonton (Canada), and Crystal Brook (Australia) – using commercial photovoltaic and electrolyzer systems, and empirical data from different meteorological databases. Sines emerged as the most productive site, with an annual photovoltaic energy yield 39 % higher than Edmonton and 9 % higher than Crystal Brook. When considering an electrolyzer load with 0.5 W EC /W p PV capacity solely powered by the photovoltaic park, the solar-to-hydrogen system in Sines can reach an annual green hydrogen production of 27 g/W p PV and export 283 Wh/W p PV of surplus electricity to the grid. Continuous 24/7 electrolyzer operation increased the annual hydrogen output to 33 g/W p PV , with a reduced Levelized Cost of Hydrogen of €6.42/kg H2 . Overall, this work aims to advance green hydrogen production scale-up, fostering a more sustainable global economy.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».