On the Large Scale Assessment of Small Hydroelectric Potential: Application to the Province of New Brunswick (Canada)
Notice bibliographique
Résumé
The mapping of the small hydropower (SHP) resource over a given territory is indispensable to identify suitable sites for the development of SHP renewable energy projects.In this study, a straightforward method to map the SHP potential over a large territory is presented.The methodology uses a synthetic hydro network (SHN) created from digital elevation models (DEM) to ensure precise hydro head estimations.From the SHN, hydro heads are calculated by subtracting the minimum from the maximum elevation of synthetic stream segments.Subsequently, stream segments with low hydro heads over a specified maximum distance are removed.Finally, the method uses regional regression models to estimate the annual baseflow for all drainage areas in the study area.The technical SHP potential can then be estimated as a function of the hydro head and maximum penstock length.An application of the method is made to the province of New Brunswick, Canada, where SHP maps have been developed to promote the development of the SHP energy sector in the province.In terms of the SHP opportunity, it is shown that the province of New Brunswick (71,450 km 2 ) has a good SHP resource.Using a representative hydro head (10 m) and penstock length (3,000 m) for the region, 696 potential sites have been identified over the territory.Results show that the technical SHP potential for New Brunswick is 368 MW for the conventional hydroelectric reservoir SHP configuration.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».