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Enregistrement W2728101573 · doi:10.20381/ruor-20361

The Impact of a Cost Rebate on the Economics of Solar Power in Canada

2016· article· en· W2728101573 sur OpenAlexaboutno aff
Hillary MacDougall

Notice bibliographique

RevueuO Research (University of Ottawa) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnergy and Environment Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsPower (physics)Solar powerEnvironmental economicsNatural resource economicsAgricultural economicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Incentives have been implemented in countries like Canada, the United States of America, and China, among others, to stimulate the deployment of solar power. Electricity from solar energy is one source of renewable energy that can reduce greenhouse gas emissions. Achieving a widespread adoption of solar projects depends on both the current subsidy for solar power and determining the ideal geographic location for solar insolation. This paper analyzes the impact of various systems cost incentives on the economics of residential solar projects in Western Canada. Eighteen cities across three provinces were analyzed for both photovoltaic and concentrated photovoltaic projects with start dates of 2016, 2018, and 2020. Additionally, this research looked at the impact of optimizing a PV system and how this impacts generated revenue. The internal rate of return (IRR) and discounted net present value (NPV) were calculated for each city under various cost incentive scenarios. The internal rate of return was then mapped for a visual estimate of the most economically viable location in which to install a solar system. This research finds that the internal rate of return for PV and CPV projects increases over time and shows the extent to which the application of additional systems cost incentives impacts this economic measurement. In order to make solar projects profitable to homeowners in Western Canada (IRR > 7%) the government needs to subsidize systems costs by 30%. The results also show that the value of the discount rate used has an impact on the net present value over time, and that the net present value generally increases over time, with the application of additional cost incentives. Moreover, the findings recommend deferring a solar project until the year 2020 where systems costs will decline and the price of electricity will rise, making solar projects an attractive investment.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,814

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,211 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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