The Role of Earth Observation Satellites in Maximizing Renewable Energy Production: Case Studies Analysis for Renewable Power Plants
Notice bibliographique
Résumé
This paper is based on a novel approach towards clean energy production, i.e., space innovative applications toward sustainable development. Specifically, the role of Earth observation (EO) satellites in maximizing renewable energy production is considered to show the enormous potential in exploiting sustainable energy generation plants when the Earth is mapped by satellites to provide some peculiar parameters (e.g., solar irradiance, wind speed, precipitation, climate conditions, geothermal data). In this framework, RETScreen clean energy management software can be used for numerical analysis, such as energy generation and efficiency, prices, emission reductions, financial viability and hazard of various types of renewable-energy and energy-efficient technologies (RETs), based on a large database of satellite parameters. This simplifies initial assessments and provides streamlined processes that enable funders, architects, designers, regulators, etc. to make decisions on future clean energy initiatives. After describing the logic of life cycle analysis of RETScreen, two case studies (Mexicali and Toronto) on multiple technologies power plant are analyzed. The different results obtained, when projecting the two scenarios, showed how the software could be useful in the pre-feasibility phase to discriminate the type of installation not efficient for the selected location or not convenient in terms of internal rate of return (IRR) on equity.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».