MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2283628064

Reliability assessment of a solar powered center pivot irrigation system

2013· article· en· W2283628064 sur OpenAlexaboutno aff
Hafiz Faizan Ahmed

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiquePhotovoltaic System Optimization Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotovoltaic systemCenter pivot irrigationIrrigationReliability (semiconductor)Agricultural engineeringEnvironmental scienceSolar energyReliability engineeringEngineeringPower (physics)Electrical engineeringAgronomy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Photovoltaic (PV) technology, used for generating power from solar radiation, has great potential for adoption in irrigated agriculture since both the energy produced and required (irrigation demand) strongly depend on solar radiation. However, successful application of this technology depends on a system design approach that considers how the irrigation system specifications vary with climate, crop type, soil water holding characteristics, and the irrigation management strategy. The objective of this study was to develop a model for assessing the reliability of a PV-powered center pivot irrigation system by combining sub-models for the power production, energy storage, and the required irrigation-related load, while considering variable operating and meteorological conditions. Given the required input variables, the model determines the reliability of the PV system by analyzing the condition for which both power produced by the generator and stored in the batteries are sufficient to fulfil the irrigation demands. The model was validated by comparing the model results to field measurements of a small (1.4 ha) solar-powered center pivot irrigation system, located at Outlook, Saskatchewan, Canada. The results showed an excellent agreement between the simulated system and the field data. The model is intended to be applied as a design tool to determine the required size of the PV system to achieve the desired reliability of the overall irrigation system.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
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 consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,780
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,241 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetPhotovoltaic System Optimization TechniquesTravaux en français237 207