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Enregistrement W2021620876 · doi:10.1109/tste.2012.2225078

Sensitivity-Indices-Based Risk Assessment of Large-Scale Solar PV Investment Projects

2012· article· en· W2021620876 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Sustainable Energy · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Power System Optimization
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotovoltaic systemSensitivity (control systems)Profit (economics)Monte Carlo methodEnvironmental economicsSolar powerSolar energyKarush–Kuhn–Tucker conditionsReliability engineeringMathematical optimizationEconometricsComputer scienceMicroeconomicsEconomicsEngineeringMathematicsPower (physics)Electrical engineeringElectronic engineeringStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Large-scale solar photovoltaic (PV) generation is now a viable, economically feasible and clean energy supply option. Incentive schemes, such as the Feed-in-Tariff (FIT) in Ontario, have attracted large-scale investments in solar PV generation. In a previous work, the authors presented an investor-oriented planning model for optimum selection of solar PV investment decisions. In this paper, a method for determining the sensitivity indices, based on the application of duality theory on the Karush–Kuhn–Tucker (KKT) optimality conditions, pertaining to the solar PV investment model is presented. The sensitivity of the investors' profit to various parameters, for a case study in Ontario, Canada are presented and discussed and these are found to be very close to those obtained using the Monte Carlo simulation and finite-difference (individual parameter perturbation) based approaches. Furthermore, a novel relationship is proposed between the sensitivity indices and the investor's profit for a given confidence level to evaluate the risk for an investor in solar PV projects.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,976
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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