Optimized Solution for Increasing Electricity Access with Mini-Grid Technology in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Electricity challenge in Nigeria is such that only a dramatic increase in both generation and distribution capacity could leapfrog it out of the situation. Reports show that about 61% of the population have access to electricity, and those that do have are currently grappling with epileptic supply. The power network has installed capacity of about 12.5GW whereas the distribution network has capacity for about 6 GW, and often only about 4.5 GW is available to the consumers. Shortfalls are often met with private generations using diesel generators, resulting in noise and environmental pollution with the attendant health consequences. Frightfully so, the challenge is further exacerbated by the burgeoning population. Nevertheless, the government have set an ambitious target for increasing electricity access in VISION 2030 national development plan. A major milestone of this policy is the audacious ambition to increase the existing grid capacity to 30 GW, with 30% of the mix coming from low carbon technology sources. This study explores the use of available renewable energy resources at eleven locations in different regions of the country for optimal generation of energy in contribution to the Nigerian energy matrix. The study was conducted using HOMER™ and Power BI models. Four energy sources were investigated comprising of solar, wind, hydro and diesel. Our findings show that most places in the southern and middle belt parts of the country support mini-grid systems but are more receptive to grid extension, while a majority of the locations in the north are more environmentally friendly to the implementation of mini-grids. In addition, most places investigated in the south, solar technology contributes more than 80% to the energy mix, meanwhile, most northern locations despite having higher solar irradiation are better suited for wind technology with above 60% contribution to the fold.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».