Save water and energy: A techno‐economic analysis of a floating solar photovoltaic system to power a water integration project in the Brazilian semiarid
Notice bibliographique
Résumé
Summary This paper proposes the use of a floating solar photovoltaic (FSPV) power plant as an alternative renewable energy resource for the San Francisco River Integration Project (SFIP), which aims to deliver water to 12 million people in the Brazilian semiarid. The SFIP requires considerable amounts of energy in a region that has had increasing electricity costs and consumption of water in the past decade. By simulating an FSPV power plant at the System Advisor Model (SAM) using techniques and parameters of real FSPV projects, the results demonstrated the techno‐economic feasibility of this technology linked to the SFIP. The economic outcomes are positive net present value (NPV), $2.8 million, and a payback varying from 10.5 to 11.7 years. The levelized cost of electricity (LCOE) of $32.17/MWh is smaller than the current energy rates paid by the SFIP administrator, and the water costs to final consumers could be reduced by 40%. In addition, the FSPV's capacity factor was 21.1%, and the system could minimize water evaporation from one of the SFIP's reservoirs by 16.7%. The system can also create revenues for the San Francisco and Parnaiba Valleys Development Company (CODEVASF) by trading the excess of electricity with the grid. This paper also analyses the FSPV's environmental impacts and its relevance under the water–energy nexus in the Brazilian Northeast. The FSPV could minimize the SFIP's operational costs, avoid environmental impacts, and improve the efficiency of water and energy management. Such components are crucial when analyzing the water–energy nexus in such a region, marked by strong competition for water access and long periods of drought.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».