Benchmarking the Performance of Solar Installers and Rooftop Photovoltaic Installations in California
Notice bibliographique
Résumé
Rooftop photovoltaic (PV) systems are rapidly proliferating around the world. Whether the PV systems have been efficiently installed is an issue of utmost importance for both solar installers and policymakers. However, the impact of solar installers on PV performance is not well understood. In this paper, we investigate the performance of rooftop PV installations and the solar installers using a dataset of 1035 projects developed by 213 installers in California. Based on data envelopment analysis (DEA), our study takes the PV system capacity, electricity generation, cost, modules, solar irradiance, and ambient temperature into account simultaneously to construct a unified measure for the efficiency of PV installations. We analyze the relationship between installer characteristics and PV system performance. We find PV installations with the installer also being the module manufacturer, exhibit significantly better performance than other installations. PV installations by subsidiaries of oil firms have inferior performance. PV installations by large installers on average do not perform better than the installations by small installers. Geographic diversification of an installer’s operations is significantly and inversely related to the performance of installations. We demonstrate the aforementioned findings have significant implications for policymakers and the solar installation industry.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».