Development of Wind Turbine Generator and Solar Hybrid Power System Model for Rural Electrification
Notice bibliographique
Résumé
The countries that are most energy-consuming, where there are industrial developments, where the energy demand is highest are the advanced and developing countries in the world (Mustafa, 2018). For instance, the average power per capital (watts per person) in the United States is 1,377 Watts. In Canada, it is as high as 1,704 Watts per person and in South Africa; it is 445 Watts per person. The average power per capital in Australia is 1,112 Watts and in New Zealand it is 1,020 W per person. Whereas, the average power per capital (watts per person) in Nigeria is 14 W per person. (Austin, O. O et.al, 2020). Also, power supply in many parts of Africa is erratic and characterized with a lot of faults and outages. In Nigeria, it is estimated that only 40 % of Nigerians are connected to the national grid and the connected population are exposed to frequent power outages (Abubakar et al, 2015, Austin O.A, 2020). Unfortunately, the effects of incessant power supply have destroyed many industrial activities, reduced employment and has increased crime activities in many parts of the continent (Africa). Therefore, in order to provide urgent solution to these problems and satisfy the high energy demand in African residential and industrial environments, electrical energy should be reliable, affordable, effective, and sustainable. This calls for an urgent establishment of alternative Renewable Hybrid Power Supply System which will provide continuous, reliable and effective power supply to the consumers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».