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Enregistrement W2099279957 · doi:10.1186/2193-2697-2-5

Analyzing the impact of environmental variables on the repayment time for solar farms under feed-in tariff

2013· article· en· W2099279957 sur OpenAlex
Bin Lu, Matt Davison

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

RevueENVIRONMENTAL SYSTEMS RESEARCH · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnergy and Environment Impacts
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTariffCash flowFeed-in tariffEnvironmental economicsInvestment (military)BusinessSolar powerSolar energyPhotovoltaic systemEconomicsFinanceNatural resource economicsAgricultural economicsEnvironmental sciencePower (physics)Renewable energyEngineeringEnergy policyPolitical scienceInternational trade

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Environmental concerns have promoted the rise of low emissions “green” power technologies such as solar power. In part to make these technologies of economic interest to investors, many green energy policies have been proposed, and a wide variety of green energy developments have been launched which take advantage of these policies. This paper studies the impact of the unpredictable solar insolation on two variables of key interest to solar plant developers: the repayment time and the cash flow at risk. Using a bootstrap analysis of solar irradiation time series, we model solar farms which sell their power output at a Feed-In Tariff (FIT) rate motivated by one used in the province of Ontario, Canada. We show that the feed-in tariff level which existed in Ontario in March 2012 was more than sufficient to remove the financial risks inherent in financing a solar PV plant. We conclude that the Ontario Canada FIT 2012 program was an effective tool to encourage investment in solar PV plants. We also find that repayment time is strongly sensitive to FIT rates. So FIT is a very efficient tool to impact/control the volume risk.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,838
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,255 · 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