Integrating solar energy and climate research into science education
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper analyzes multi‐year records of solar flux and climate data from two solar power sites in Vermont. We show the inter‐annual differences of temperature, wind, panel solar flux, electrical power production, and cloud cover. Power production has a linear relation to a dimensionless measure of the transmission of sunlight through the cloud field. The difference between panel and air temperatures reaches 24°C with high solar flux and low wind speed. High panel temperatures that occur in summer with low wind speeds and clear skies can reduce power production by as much as 13%. The intercomparison of two sites 63 km apart shows that while temperature is highly correlated on daily ( R 2 =0.98) and hourly ( R 2 =0.94) timescales, the correlation of panel solar flux drops markedly from daily ( R 2 =0.86) to hourly ( R 2 =0.63) timescales. Minimum temperatures change little with cloud cover, but the diurnal temperature range shows a nearly linear increase with falling cloud cover to 16°C under nearly clear skies, similar to results from the Canadian Prairies. The availability of these new solar and climate datasets allows local student groups, a Rutland High School team here, to explore the coupled relationships between climate, clouds, and renewable power production. As our society makes major changes in our energy infrastructure in response to climate change, it is important that we accelerate the technical education of high school students using real‐world data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».