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Enregistrement W2735538957 · doi:10.3390/en10071007

An Open-Access Web-Based Tool to Access Global, Hourly Wind and Solar PV Generation Time-Series Derived from the MERRA Reanalysis Dataset

2017· article· en· W2735538957 sur OpenAlexafffund
Madeleine McPherson, Theofilos Sotiropoulos-Michalakakos, LD Danny Harvey, Bryan Karney

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSolar Radiation and Photovoltaics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésRenewable energyMeteorologyPhotovoltaic systemSolar ResourceWind powerSolar irradianceEnvironmental scienceElectricity generationComputer scienceTime seriesSolar windElectricityEngineeringPower (physics)GeographyMachine learningElectrical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wind and solar energy resources are an increasingly large fraction of generation in global electricity systems. However, the variability of these resources necessitates new datasets and tools for understanding their economics and integration in electricity systems. To enable such analyses and more, we have developed a free web-based tool (Global Renewable Energy Atlas & Time-series, or GRETA) that produces hourly wind and solar photovoltaic (PV) generation time series for any location on the globe. To do so, this tool applies the Boland–Ridley–Laurent and Perez models to NASA’s (National Aeronautics and Space Administration) Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications (MERRA) solar irradiance reanalysis dataset, and the Archer and Jacobson model to the MERRA wind reanalysis dataset to produce resource and power data, for a given technology’s power curve. This paper reviews solar and wind resource datasets and models, describes the employed algorithms, and introduces the web-based tool.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,021

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,293 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreLogiciel

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

En bref

Citations26
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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