Systematic Literature Review on Fuzzy Hybrid Methods in Photovoltaic Solar Energy: Opportunities, Challenges, and Guidance for Implementation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The application of fuzzy hybrid methods has significantly increased in recent years across various sectors. However, the application of fuzzy hybrid methods for modeling systems or processes, such as fuzzy machine learning, fuzzy simulation, and fuzzy decision-making, has been relatively limited in the energy sector. Moreover, compared to standard methods, the benefits of fuzzy-hybrid methods for capturing complex problems are not adequately explored for the solar energy sector, which is one of the most important renewable energy sources in electric grids. This paper investigates the application of fuzzy hybrid systems in the solar energy sector compared to other sectors through a systematic review of journal articles published from 2012 to 2022. Selection criteria for choosing an appropriate method in each investigated fuzzy hybrid method are also presented and discussed. This study contributes to the existing literature in the solar energy domain by providing a state-of-the-art review of existing fuzzy hybrid techniques to (1) demonstrate their capability for capturing complex problems while overcoming limitations inherent in standard modeling methods, (2) recommend criteria for selecting an appropriate fuzzy hybrid technique for applications in solar energy research, and (3) assess the applicability of fuzzy hybrid techniques for solving practical problems in the solar energy sector.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle