Assessment of SUNY Version 3 Global Horizontal and Direct Normal Solar Irradiance in Canada
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
In this paper, hourly, daily and annual solar resource data derived form the latest SUNY solar model (version 3) using visible and infrared satellite data is analysed and compared with ground measured solar data from eighteen northern- latitude locations distributed all across Canada. The statistics of spatial and temporal differences between the two datasets obtained from the two versions of SUNY model, i.e., V1 and V3, are analysed for both global horizontal irradiance (GHI) and direct normal irradiance (DNI). SUNY V3 GHI and DNI data set is also compared to a dataset produced by the MAC3 cloud layer model for ten northern-latitude locations across Canada. The MAC3 model, using ground-based data, is the basis of the weather design input data files referred to in the current Canadian Model National Energy Code. It is also the model used for generating the CWEEDS (Canadian Weather Energy and Engineering Data Sets) long term hourly dataset, which is in turn used to derive the CWEC files (Canadian Weather year for Energy Calculations) also called typical meteorological years. CWEC files are used for design and analysis in various applications, including buildings heating and cooling as well as solar systems. Overall, results show that SUNY V3 has improved slightly compared to SUNY V1 in terms of estimating global and beam irradiance. Comparison of the SUNY V3 beta model with the MAC3 model seems to indicate that SUNY V3 model is resulting in better DNI estimates than those derived by the MAC3 model. Both SUNY V3 and MAC 3 models give similar estimates for GHI.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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