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Enregistrement W7113289454

Design and optimization of renewable energy-based electrification and water pumping systems

2025· other· en· W7113289454 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueEspace École de technologie supérieure (École de technologie supérieure) · 2025
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenewable energyPhotovoltaic systemWater pumpingElectrificationPayback periodElectricityStand-alone power systemCost of electricity by sourceElectricity generationPumped-storage hydroelectricity
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this research, the design and optimization of a renewable energy-based system for the dual application of electrification and water pumping is investigated. The power generated by the renewable system is initially used for electrification purposes, and the excess power is used for water pumping for different purposes, like providing water for a small community or supplying water for irrigation purposes. Two concepts, loss of power supply probability (LPSP) and water shortage probability (WSP) are used for assessing the reliability of the system. In addition, for evaluating the feasibility of the study, various economic parameters, including payback period, CAPEX, and levelized cost of energy, are considered. Two types of energy systems are used in the study: solar photovoltaic (PV)- battery energy storage system (BESS) and PV-wind turbine (WT)- BESS. The first energy system (i.e., PV- BESS) is assumed to be used for a small house with constant energy consumption throughout the year, where the excess power is used for irrigating a farm in southern Iran, a region with abundant solar potential. The second energy system (i.e., PV- WT- BESS) is evaluated for a small community in Quebec with variable electricity consumption throughout the year (considerably higher in cold seasons), where the excess power from the wind turbines and PV panels is used for providing water for the community. A custom algorithm for numerical calculations and a dispatch strategy are employed. In brief, in this dispatch strategy, the priority is to generate electricity and then to charge the bank of batteries. If these conditions are met, the excess power is used for water pumping. The main goal of the study is to show the feasibility of a renewable energy-based system for electrifying and using the excess power for water pumping. Furthermore, this research is aimed at showing how much the user`s tolerance in terms of LPSP or WSP can lower system size and consequently its CAPEX. A multi-objective optimization is conducted by using NSGA-II method to find a Pareto front that satisfies users with various tolerances, and economic objectives. It is worth noting that this study does not disregard the fact that in real-world projects, a conventional system like a diesel generator should be included in the design to account for renewable energy's intermittent nature or maintenance issues. However, this study aims to increase renewable energy penetration for remote communities with limited access to grid electricity.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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