MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3124039149

An Economic and Stakeholder Analysis for the Design of IPP Contracts for Wind Farms

2016· preprint· en· W3124039149 sur OpenAlexfundno aff
Şener Salcı, Glenn P. Jenkins

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2016
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Power System Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of California, Los AngelesLoughborough UniversityImperial College LondonQueen's UniversityUniversity of WarwickGeorge Washington University
Mots-clésCape verdeStakeholderBusinessInvestment (military)Government (linguistics)Net present valueYield (engineering)Wind powerFinanceRate of returnPrivate sectorEconomicsEconomyMicroeconomicsEngineeringEconomic growth
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper we introduce a method for quantifying the benefits and costs of implementing a grid-connected onshore wind project that is owned and operated by an independent power producer (IPP). The proposed policy analysis tool is applied to the appraisal of a wind farm in Santiago Island, Cape Verde. The policy analysis is conducted from the perspectives of the electric utility, the country’s economy, the government and the private sector investor. The key question is whether the design of the power purchase agreement (PPA) will yield a high enough rate of return to the project to be bankable, while at the same time yielding a positive net financial and economic present value to the electric utility and the country respectively. The PPA results in a negative outcome for the economy of Cape Verde in almost all circumstances. In contrast the owners of the IPP are guaranteed a very substantial return for their modest investment under all circumstances.

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)0,002
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,711
Score d'incertitude au seuil0,816

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRePEc: Research Papers in EconomicsMême sujetElectric Power System OptimizationTravaux en français237 207