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Enregistrement W3212334567 · doi:10.11575/prism/32023

The feasibility of reducing Nunavut's diesel reliance with a transition to renewable energy technologies, primarily solar and wind energy.

2017· dissertation· en· W3212334567 sur OpenAlexaboutno aff
Kiran Gurm

Notice bibliographique

RevuePRISM (University of Calgary) · 2017
Typedissertation
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGlobal Energy and Sustainability Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenewable energyWind powerEnergy transitionDiesel fuelEnvironmental scienceEngineeringNatural resource economicsWaste managementEconomicsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Residents in Nunavut have developed a complete reliance on fossil fuels for their energy needs; 100 percent of the territory's generated electricity is from diesel. Nunavut does not have a centralized grid system as all 25 communities are remote and separated by vast distances, making interconnection infeasible. Electricity needs are met with the use of diesel fuel purchased, shipped and stored in bulk. This dependency has high logistical and financial costs resulting in expensive energy that is heavily subsidized by the territorial government. There is clear motivation from an economic, technical, social and environmental standpoint to investigate the viability of alternative energy sources and decrease the widespread use of diesel in Nunavut. This study evaluates whether solar and wind energy can be part of the solution to begin transitioning Nunavut away from a complete diesel reliance. Furthermore, this study assesses the ability for renewables to reduce Nunavut's energy costs and provide social and environmental benefits for the territory. Feasibility is assessed via a social cost-benefit analysis, whereby the costs and benefits of a renewable energy project are evaluated in comparison to the costs incurred by remaining solely on diesel. By quantifying the cost saved through decreased diesel consumption, this study determines if the initial capital cost of renewable technology can be recovered in a 20-year time frame and potentially result in a cost savings for five communities. Prior to performing the costbenefit analysis the number of communities was narrowed down to the five through a community selection process. This was based on comparing key characteristics of communities already using renewable energy in Arctic communities, as well as data on the availability of renewable resources for each community in Nunavut. The results from the community selection process found that Arviat, Baker Lake, Iqaluit, Rankin Inlet and Sanikiluaq were the most promising communities. The cost-benefit analysis indicated that for all five communities, solar energy was not an economically viable option. Wind energy was found to be feasible as the net present value for all communities was positive. The wind project was able to breakeven and generated further savings the community due to decreased diesel purchases, lower diesel generator operation and maintenance costs and avoided carbon emissions. The wind-diesel system outperformed the solar-diesel systems because it was able to produce a higher level of annual renewable energy generation resulting in a greater reduction of diesel consumption. Although many barriers still exist due to the unpredictable and intermittent nature of renewables as well as the high initial capital costs, the results from this preliminary study indicate that wind energy has the potential to be economically viable in Nunavut.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,668
Score d'incertitude au seuil0,659

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,226
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 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
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