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世界のエネルギー部門は、再生可能資源の利用によってカーボンニュートラリティに向けて構造を移行しています。その巨大な潜在能力にもかかわらず、太陽エネルギーはその間欠的な特性と電力需要の変動に関する課題のため、世界のエネルギーミックスにはほとんど寄与していません。分散型太陽光源の使用が増えることで市場のダイナミクスが変わるため、従来の発電所は再生可能エネルギーの生産が低い時間帯に出力を増加させ、供給過剰リスクを管理する必要があります。集中型太陽光発電(CSP)はグリッドの脱炭素化に寄与できますが、その高いレベル化電力コスト(LCOE)は広範な採用を妨げています。本研究は、CSPと太陽光発電(PV)技術のハイブリッド化を提案し、それらのシナジーを活用して経済的利益を最大化することを目的としています。テクノエコノミックおよび環境目標を考慮に入れ、資源価格やライフサイクル評価指標からのモデル不確実性を考慮した堅牢な多目的最適化(MOO)アプローチを利用する包括的なプロセス設計フレームワークを開発します。最適化結果は、カリフォルニア州イヴァンパフでは、ハイブリッドCSP + PVがLCOEを41%削減し、単独のCSPプラントと比較して環境影響を制限できることを示しています。この堅牢なフレームワークは、PVフィールドへの常なる依存と、太陽光集光器の設置面積とバックアップボイラー運用との間のトレードオフなど、設計傾向も特定します。将来の市場変動や技術の温暖化潜在能力(GWP)の可能な変化に対して影響を受けにくい最適ユニットサイズは、堅牢で持続可能なエネルギー計画の意思決定に大きく貢献します。
Furlanら(木曜日)はこの問題を研究しました。