Improvement of Solar Cells Efficiency and Radiation Stability by Deposition of Diamond-Like Carbon Films
Notice bibliographique
Résumé
Electricity is usually supplied by diesel generators in remote communities at costs that can reach up to $1.50 per kWh in northern Canada.At these costs, several renewable energy sources (RESs) such as wind and photovoltaic (PV) can be cost effective to meet part of the energy needs.Their main drawback, being fluctuating and intermittent, can be compensated with either storage units, which are costly, and/or by adapting the electrical power consumption (load) to the availability of RESs.Electric water heaters (EWHs) are good candidates for demand side management (DMS) because of their relatively high power ratings and intrinsic thermal energy storage capabilities.The average power consumed by an EWH is strongly related to the set point temperature (Td) and to the hot water draw (Wd).A 5.5 kW, 50 gallon EWH is modeled in MATLAB-Simulink and a typical 24-hour water draw profile is used to estimate the potential range of power variation offered by an EWH for power balancing purposes.Besides, a strategy for controlling the power consumed by the EWH, by means of Td, using a grid frequency versus temperature/power droop characteristic is proposed.In this way, the EWH can be used for power balancing and for assisting with the mini-grid frequency control.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».