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Enregistrement W4200394038 · doi:10.32920/17124089.v1

3D Solar Photovoltaic Community Energy Modeling

2021· preprint· en· W4200394038 sur OpenAlexaffabout
Annie Chow

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSolar Radiation and Photovoltaics
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotovoltaic systemBenchmarkingSoftwareSolar energyComputer scienceGeographic information systemEnergy modelingProcess (computing)Simulation softwareSystems engineeringRemote sensingEfficient energy useEngineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this research is to increase the assessment ability of solar energy utilization and planning support for clusters of different types of buildings in a mixed-use community. Particular focus will be placed on the analysis of community-based modeling, mapping and forecasting of solar potentials on the rooftops of buildings. New systems and methodologies with appropriate level of detail at a lower computational time are needed to accurately model, estimate and map solar energy potential at a high spatiotemporal resolution. To accomplish this goal and to develop an integrated solution, the assessment ability was investigated using two different types of studies: (1) 3D GIS modeling of a solar energy community, and (2) benchmarking of solar PV radiation software tools. A 3D GIS modeling and mapping approach was developed to assess community solar energy potential. A model was created in ESRI ArcGIS, to efficiently compute and iterate the hourly solar modeling and mapping process over a simulated year. The methodology was tested on a case study area located in southern Ontario, where two different 3D models of the site plan were analyzed. The accuracy of the work depended on the resolution and sky size of the input model. An assessment of solar simulation software tools was performed to evaluate their strengths and weaknesses for performing analysis in the PV modeling process. The software tools assessed were HelioScope, PVsyst, PV*SOL, Archelios, EnergyPlus, and System Advisor Model (SAM). The performance of the software tools were assessed based upon their accuracy in simulation performance against measured data, and the comparison of their physical functions and capabilities. A case study near London, Ontario with an 8.745kWp PV system installation was selected for analysis, and EnergyPlus was found to have predictions closest to measured data, ranging from -0.6% to 3.6% accuracy. Based upon the GIS study and the evaluation of the six solar software tools, recommendations for the development of a future application to couple GIS with the internal submodels of the software tools were made to create the ideal tool for 3D modeling and mapping of solar PV potential.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,213 · 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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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