Economic Assessment of Distributed Generation Technologies: A Feasibility Study and Comparison with the Literature
Notice bibliographique
Résumé
With the negative climate impact of fossil fuel power generation and the requirement of global policy to shift towards a green mix of energy production, the investment in renewable energy is an opportunity in developing countries. However, poor economy associated with limited income, funds availability, and regulations governing project funding and development are key factors that challenge investors in the energy sector. Given the various power generation resources, including renewables, it is necessary to evaluate the possible power generation investment options from an economic perspective. To realize this objective, solar PV, wind and diesel power generations are economically compared, considering the incremental rate of return and incremental benefit to cost ratio techniques. The alternative investment options of distributed generation technologies are evaluated for Maharashtra, India under different depreciation methods, and the effect of the latter on selecting the best investment candidate is investigated. The paper also conducts sensitivity analysis to examine the impact of capital cost, operation and maintenance cost, and fuel cost variations on the selection decision considering a comparison of the different general projects’ cash flow structures discussed in the literature. The economic aspects of selecting a project among possible alternatives for an investment in the power sector are analyzed, and the presented review provides comprehensive comparisons with respect to the literature approaches. The results reveal that, in the benchmark case study, the PV project is rejected and disregarded from further comparisons with other candidate projects since its equity internal rate of return (10.25%) is less than the minimum accepted rate of return, leaving the selection between wind and diesel energy projects. The study reveals that the incremental rates of return under such a comparison are 37.88%, 45.94% and 37.50% when MACRS, declining balance and straight line depreciations techniques are applied, respectively. Thus, the wind energy project is the favored option in this case. For the economic assessment of other case studies, the application of both sensitivity analysis on the capital cost and operation and maintenance cost and literature approaches to structure the projects reveal that wind energy for Maharashtra, India is a more attractive and feasible option compared to other distribution generation projects, while diesel is only considered to be a good option when its fuel cost is reduced by 5%. Finally, the paper highlights policy implications that can influence the decision to move towards investment in distributed generation technologies as a future research direction.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».