SIMULASI SIMULASI ON GRID PV Array 900 VA UNTUK ANALISA EKONOMI BERBASIS SOFTWARE HOMER
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini menjelaskan bagaimana menggunakan simulasi perangkat lunak Homer untuk menganalisa ekonomi PLTS ON GRID skala rumah tangga yang terhubung ke jaringan PLN. Nilai ekonomi yang dicari dalam metode ini adalah harga dari Net Present Cost (NPC), Cost of Energy (COE), Break Event Point pada skala rumah 900 VA. Membandingkan nilai perhitungan faktor ekonomi konsumsi energi pada sistem ON GRID dengan biaya pemasangan jaringan PLN pada sistem PV agar tercapai nilai ekonomi yang efisien dan nilai tambah bagi konsumen. Dari segi ekonomi yang dihitung adalah nilai NPC, COE, dan BEP. Pada penelitian ini dilakukan dengan pemakaian skenario 2 lebih efektif dengan metode jaringan GRID dan PV dibandingkan pada di Skenario 1 dengan metode jaringan GRID pada panel surya Canadian CS6X-325P. Performa maksimal karena pembangkitan energi listrik paling efisien diperoleh nilai produksi energi sebesar 3. 046 kWh/tahun. Pengembalian investasi atau BEP dari hasil analisa parameter yang ada pada perhitungan terjadi di tahun ke 9,19 dengan investasi awal sebesar Rp. 33,875,869, dengan biaya produksi PV selama setahun sebesar Rp. 3.686,145. Rancangan sistem pembangkit simulasi PVArray digunakan untuk analisa ekonomi dengan pendekatan Software Homer, dapat diperbaiki dengan menggunakan sistem pembangkit listrik dan metode lainnya.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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 ».