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Enregistrement W4382025599 · doi:10.54463/je.v2i2.51

PERENCANAAN PEMBANGKIT LISTRIK TENAGA SURYA ON-GRID DI ATAP GEDUNG JURUSAN TEKNIK ELEKTRO POLITEKNIK NEGERI AMBON

2023· article· id· W4382025599 sur OpenAlexaff
Nabila Istiqamah Latupono, Jacob J. Rikumahu, Lory Marcus Parera

Notice bibliographique

RevueJurnal ELKO (Elektrikal dan Komputer) · 2023
Typearticle
Langueid
DomaineEngineering
ThématiqueMicrogrid Control and Optimization
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsOperating systemElectrical engineeringEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dalam penelitian ini membahas tentang perencanaan PLTS terhubung ke grid untuk melayani suplai daya listrik di Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Ambon. Potensi energy surya di Maluku dan Maluku Utara sendiri mencapai 738 gigawatt dan belum dimanfaatkan secara optimal,Selama ini Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Ambon mendapatkan suplai daya listrik hanya bersumber dari PLN saja. Sistem pembangkit listrik tenaga surya On-Grid yang dinamis dapat menjaga stabilitas sistem tenaga listrik mengingat lampu pada beberapa ruang kuliah di Jurusan Teknik Elektro sering tiba-tiba redup dan terang kembali hal ini terjadi karena adanya ketidakstabilan tegangan listrik. Masuknya pembangkit listrik tenaga surya ke jaringan listrik utama dapat mengoptimalkan pemanfaatan energi dari sel surya (photovoltaic) untuk menghasilkan energi listrik semaksimal mungkin dan dapat mengurangi kapasitas atau operasi pembangkit konvensional sehingga dapat mengurangi penggunaan bahan bakar. Beban listrik yang tersambung dengan sistem PLTS dan grid menggunakan energi yang sama dengan yang disalurkan oleh PLTS dalam jangka waktu tertentu. Dalam hal ini, grid menjadi penyimpan atau pemberi pinjaman sementara untuk pemenuhan permintaan daya listrik. Sehingga dengan penerapan konsep ini kita hanya mengeluarkan biaya investasi dari sistem PLTS tanpa baterai dan biaya sewa jaringan di sistem PLTS – Grid.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,415
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,206 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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