Assessment of the Solar Resource in Andean Regions by Comparison between Satellite Estimation and Ground Measurements: Study Case of Ecuador
Notice bibliographique
Résumé
To develop and implement solar technologies, it is necessary to know accurately the solar resource on the place. Consequently, several institutions working in renewable energy have made efforts to both measure solar radiation and develop models to estimate solar radiation. The main drawback with estimations is their lack of accuracy. Recently, the NREL (NSRDB) has update its meteorological database based in satellite estimations. Some validations have been reported, however, no studies about its validity for the Andean region have been done. In this work, measurements of global horizontal irradiation (GHI) from 53 stations placed along the Ecuadorian territory were compared with satellite estimation data from NSRDB. Statistical descriptive indicators of dispersion (RMSE, MBE) and goodness of fit (KS test) were used. The data were grouped in hourly, daily, weekly and monthly basis, as well as in clear and cloudy basis. Results show that monthly grouping may be used with confidence, since close to 95% of comparisons have a good fit. Also, results show that both, clear sky and cloudy models tend to overestimate solar radiation in such a region. Solar resource seems to be high in Ecuador since more than 75% of the territory has values over 3.8 kWh/m2day.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| 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 ».