Étude de faisabilité d'un système éolien diesel avec stockage d'air comprimé
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Abstract
RÉSUMÉ: Le Système Hybride Éolien-Diesel avec Stockage d’Air Comprimé (SHEDAC) utilise l’hybridation pneumatique pour remplacer la consommation des combustibles fossiles par de l’énergie renouvelable, plus particulièrement de l’énergie éolienne. Le surplus de l’énergie éolienne est utilisé pour comprimer et stocker de l'air qui est utilisé ensuite pour suralimenter le moteur diesel. Le mémoire de maîtrise est constitué de deux articles scientifiques. Le premier article présente le développement d’un logiciel dédié à l’étude de faisabilité d’un système éolien-diesel avec stockage d’air comprimé. Cette étude est basée sur l’analyse des coûts et des revenus, des coûts des équipements (éolienne, moteur diesel, système de stockage d'air). Elle est complétée par une analyse de sensibilité aux différents paramètres, une analyse des risques et des émissions des gaz à effet de serre (GES). Le deuxième article est une application de ce logiciel pour l’installation d’un système SHEDAC au camp minier Esker au Québec en remplacement des sources actuelles de production d’énergie. L’utilisation du stockage d’air comprimé à l’aide d’un système SHEDAC est le plus rentable par rapport à l’utilisation de l'énergie éolienne seule ou d'une centrale thermique au diesel seule ou des deux combinées. Avec une valeur actuelle nette et un taux de rendement interne plus élevés, cette solution permet d’obtenir le plus bas coût de l'énergie pour cette région éloignée. -- Mot(s) clé(s) en français : Énergie éolienne, système hybride éolien-diesel, stockage d’air comprimé, Valeur actuelle nette, Taux de rendement interne, Coût de l'énergie. -- ABSTRACT: The Wind–Diesel-Compressed Air Storage System (WDCAS) technology uses pneumatic hybridization to replace the use of fossil fuels by renewable energy, especially wind power. The surplus of wind energy is used to compress and store air that is then used to supercharge the diesel engine. This Master's thesis consists of two scientific articles. The first article presents the development of a software dedicated to the feasibility study of a wind-diesel system with compressed air storage. This study is based on analysis of costs and revenues, equipment costs (wind, diesel engine, and compressed air storage system). It is completed by a sensitivity analysis of various financial parameters, a risk analysis and emissions of greenhouse gases (GHGs). The second paper is an application of this software to a WDCAS installation at the Esker mining camp in Quebec, in replacement of the current sources of energy production. The use of compressed air storage in the WDCAS is the most cost effective compared to using only the wind power or diesel engines or both combined. With a high net present value and a high internal rate of return, this solution provides the lowest cost of energy to this remote region. -- Mot(s) clé(s) en anglais : Wind Power, wind-diesel hybrid system, compressed air storage, Net present value, internal rate of return, Cost of Energy.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".