A multi-year analysis of Canadian Arctic historical weather data in support of solar and wind renewable energy deployment
Notice bibliographique
Résumé
This work explores the importance of renewable resource temporal distribution for solar and wind energy deployment in Arctic communities to meet building and ancillary loads. An analysis of ten years of historic weather data was performed for six locations in the Canadian Arctic to assess renewable resource variation. Simulations of similar capacity solar and wind generation systems were then coupled with the historic data to compare and contrast generation potential. This analysis highlighted the importance of considering hourly, daily, monthly, and year-to-year renewable generation when deploying solar and wind to the Arctic. As many northern communities in Canada have local electricity generation and distribution systems, and no connection to the continental grid, managing grid interactions effectively is crucial to the success of deployment, integration, and operation. The results for the solar energy analysis showed high consistency of production year-to-year. The results for the wind energy analysis showed that the annual outputs have significantly less variation than the year-to-year output of individual months for all the locations under study. For the high latitude locations studied, solar energy can still provide useful electricity generation output, but the more pronounced bias of the annual output to the summer months can leave several months with little or no output. The use of additional renewable sources is crucial in beginning to transition some electricity generating capacity within Arctic communities from being solely reliant on fossil fuels.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».