Multicriteria Decision Analysis for Wave Power Technology in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Three individual wave power generation technologies were studied and evaluated using multicriteria decision analysis through the use of the PROMETHEE method. To evaluate the three technologies, data were collected from previously performed experimental testing on the performance of each wave power generation technology. These data were used to feed into seven different criteria; namely the capacity factor, rated power, capital cost, operation and maintenance (O&M) costs, cost of electricity (COE) for a 10 year payback, maturity, and survivability. The associated data and criteria were used to determine the optimal technology. The results from the Decision Lab modeling ranked the Wave Dragon, AquaBuOY, and Pelamis technologies as 1, 2, and 3, respectively, for all three locations: Tofino/Ucluelet, Hibernia Oil Platform, and St. John's, Newfoundland. A sensitivity analysis of the threshold values determined for the baseline modeling indicated that the original ranking was essentially unaffected when the threshold values were modified (increased and decreased). The weights of the criterion were individually adjusted to evaluate any change in ranking order. A sizable increase in weighting of greater than 40% of any one criterion (while the others were weighed equally) resulted in a change of the overall ranking order of the three technologies. Final weightings on each of the criterion were assigned with preference on rated power, COE, and maturity stage. All other criteria were weighted equally and like the baseline modeling output, the results of the model ranked Wave Dragon, AquaBuOY, and Pelamis from most favorable to least favorable for all three of the locations analyzed.
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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 | 0,009 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».