Estimating Geographical PV Potential Using LiDAR Data for Buildings in Downtown San Francisco
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sustainable solar energy is of the interest for the city of S an F rancisco to meet their renewable energy initiative. Buildings in the downtown area are expected to have great photovoltaic ( PV ) potential for future solar panel installation. This study presents a comprehensive method for estimating geographical PV potential using remote sensed LiDAR data for buildings in downtown S an F rancisco. LiDAR derived DSM s and DTM s were able to generate high quality building footprints using the object‐oriented classification method. The GRASS built‐in solar irradiation model ( r.sun ) was used to simulate and compute PV yields. Monthly and yearly maps, as well as an exquisite 3 D city building model, were created to visualize the variability of solar irradiation across the study area. Results showed that monthly sum of solar irradiation followed a one‐year cycle with the peak in July and troughs in J anuary and D ecember. The mean yearly sum of solar irradiation for the buildings in the study area was estimated to be 1675 kWh/m 2 . A multiple regression model was used to test the significance of building height, roof area and roof complexity against PV potential. Roof complexity was found to be the dominant determinant. Uncertainties of the research are mainly from the inherent r.sun limitations, boundary problems, and the LiDAR data accuracy in terms of both building footprint extraction and 3 D modeling. Future work can focus on a more automated process and segment rooftops of buildings to achieve more accurate estimation of PV potential. The outcome of this research can assist decision makers in S an F rancisco to visualize building PV potential, and further select ideal places to install PV systems. The methodology presented and tested in this research can also be generalized to other cities in order to meet contemporary society's need for renewable energy.
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.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle