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Enregistrement W3172361698 · doi:10.5194/egusphere-egu21-5773

Global assessment for reduction of solar photovoltaic potential due to meteorological and geomorphological limiting factors

2021· article· en· W3172361698 sur OpenAlexaboutno aff
Mustajab Ali, Hyungjun Kim

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSolar Radiation and Photovoltaics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotovoltaic systemEnvironmental scienceSolar ResourceSnowAtmospheric sciencesLimitingMeteorologyEnvironmental engineeringEngineeringPhysicsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Solar Photovoltaic (PV) has the potential to fulfill a considerable amount of growing electricity demands worldwide. In addition, being neat and clean, it can help to keep the greenhouse gases emission within safe limits. This resource needs a substantial amount of area for its sitting to supply the required amount of electricity. Such an area mainly depends on the available solar resource which is mainly the function of the local environment where PV is installed. Although some previous studies exist at the global scale, however, they have not comprehensively considered environmental (e.g., temperature, dust deposition, and snow) limiting factors that affect the actual solar PV yield. This study addresses such shortcomings and deals with all limiting factors simultaneously to provide a reliable assessment of potential PV performance at a global scale. PV cell efficiency is reduced due to an increase in resistance between cells at a temperature above a certain limit. Meanwhile, the accumulation of soil (dust) and snow on PV modules are also proven to limit the solar PV resources as it tends to block the incoming solar radiation. Lastly, the geomorphological parameter, which is an arrangement of a PV module to face the sun, is also shown to change its power output. PV cell efficiency corrections for temperature changes, soil, and snow covers are applied using the biased corrected data from Global Soil Wetness Project 3 (GWSP3), CanSISE Observation-Based Ensemble of Northern Hemisphere Terrestrial Snow Water Equivalent, Version 2 from National Snow and Ice Data Center (nsidc), and TERRA/MODIS Aerosol Optical Thickness data available from NASA Earth Observations (NEO). The daily mean solar climatological values near the Earth’s surface for the last 14 years (2001–2014) with global coverage of 0.5º x0.5º are used in the analysis. The results have demonstrated that PV performance is affected by temperature increase, soil, snow, and varying tilt-angles. An annual maximum reduction of 5.7% in the total solar PV resource is seen in the Middle East due to the temperature changes. Likewise, a maximum loss of 6.45% in the total solar PV resource is witnessed for soil deposition for Sub-Saharan Africa. A higher reduction (~20%) is shown by snow covers for Russia and Canada in the upper Northern Hemisphere. In addition, a decline of 5–7% is observed for variation in the solar PV tilt-angles in comparison to optimum ones. As a whole, a maximum reduction of 19.45% in the total solar PV resource is found, which leads to a higher coefficient of determination (R2= 0.78) than uncorrected estimation (R2=0.67). This study will be helpful for household as well as large scale solar schemes and may contribute particularly to achieving the UN SDG No. 07 — Affordable and Clean Energy — and No. 13 — Climate Action — quantitatively.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,260 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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