The potential for fencing to be used as low-cost solar photovoltaic racking
Notice bibliographique
Résumé
Popular agrivoltaic systems use photovoltaic (PV) farms for pasture grazing animals. In general, these agrivoltaic systems do not reduce the capital cost of a PV farm and in some cases can increase it. To overcome this challenge this study investigates the potential for retrofitting existing animal fencing on farms to have dual use for vertical-mounted monofacial PV racking. Specifically, this study catalogs types of fences and wind load calculations classified under Risk Category I are run through a new python-based Open Source Wind Load Calculator to determine the viability of fence-based racking throughout the U.S. The base shear force for all the fences are calculated for a range of wind loads from 80mph to 150mph (129 km/h to 241 km/h) and the results are mapped to indicate the number of PV modules between the vertical fence poles a fence can tolerate in a specific location. The results show the required fence type including post and battens in a given area for sheep, goats, pigs, cows, and alpaca to be used for agrivoltaics. Overall, at least one PV module between posts is acceptable indicating a new agrivoltaic system potential that as little as $0.035/kWh for racking on existing fencing. Although the yield for a vertical PV can range from 20 to 76 % of an optimized tilt angle depending on azimuth, the racking cost savings enable fence-retrofit agrivoltaics to often produce lower levelized cost electricity. Future work is necessary to determine the full scope of benefits of vertical PV agricultural fencing on a global scale.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».