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Enregistrement W3110852850 · doi:10.5539/eer.v10n2p25

Hybrid Solar and Wind Power Generation in Saudi Arabia

2020· article· en· W3110852850 sur OpenAlexvenueno aff
Omar S. Alzaid, Basharat Salim, Jamal Orfi, Salah Ud‐Din Khan, Hassan Alshehri

Notice bibliographique

RevueEnergy and Environment Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueHybrid Renewable Energy Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKing Saud University
Mots-clésRenewable energyPhotovoltaic systemWind powerEnvironmental scienceHybrid systemSolar energyHybrid powerEnergy storageElectricity generationWork (physics)Computer scienceAutomotive engineeringSolar powerElectric power systemMeteorologyPower (physics)Electrical engineeringEngineeringMechanical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Solar and wind energy systems are attractive hybrid renewable energy systems suitable for various applications and most commonly for power generation. Compared to standalone wind and solar devices, hybrid systems have several advantages, including requiring lesser or no storage devices, being more reliable, damping the daily and seasonal variations and ensuring constant energy flows. This work aims to conduct a feasibility study and a performance analysis of a hybrid wind and solar photovoltaic (PV) power system in selected regions in the Kingdom of Saudi Arabia (KSA). A detailed review on the potential of PV, wind energy and hybrid energy systems in KSA, to reason out the potential areas of study, has identified two sites to be selected to carry out the investigation. A small size power system driven by solar and wind energy has been modeled and simulated for a year period in the selected locations. Various configuration schemes of integrated solar and wind with storage devices for such a small capacity system have been proposed and their respective performances have been evaluated. Techno-economic aspects have been included. The simulation results indicated that the developed model shows a promising future of implementing the renewable energy system in the eastern and southern regions of the Kingdom. 

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,884
Score d'incertitude au seuil0,754

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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