Economic Impacts of Curtailing Wind Turbine Operations for the Protection of Bat Populations in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Wind energy is a growing industry in Canada to meet the demand for a renewable supply of energy. However, wind turbine operation represents a high mortality risk for bat populations, and regulators often require that steps are taken to mitigate this risk. The result is concern among operators about lost revenue potential. This study was, therefore, designed to estimate the theoretical financial impact of curtailing turbine operations to mitigate for bat mortality for all wind farms that were constructed and operating in Ontario, Canada, as of 1 January 2020 (n = 87 wind farms). Empirical data from the Canadian Wind Farm SCADA and meteorological systems are not publicly available; thus, we were compelled to use data from the Canadian Wind Turbine database, the Environment and Climate Change Canada Wind Atlas, and the Independent Electricity System Operator to calculate the total theoretical energy production for all wind turbines in the province using manufacturer power curves and a measure–correlate–predict linear regression method. We estimated the financial impacts for all wind farms on the assumption that operations were curtailed when the Wind Atlas modelled local wind speed was <5.5 m/s between 6 pm of one day and 6 am the following day, between 15 July and 30 September, using the lower and upper limits of power-purchase agreement rates for Ontario wind farms: 115 and 150 CAD/MWh. We used generalized linear modelling to test whether the variability in production loss was predicted based on factors related to turbine design and site wind speeds. We estimated that total annual wind energy production would be reduced from 12.09 to 12.04 TWh if all Ontario wind farms implemented operational curtailment, which is equivalent to a difference of 51.2 GWh, or 0.42%. Production loss was related to turbine cut-in speeds and average site wind speeds recorded between 15 July and 30 September. The estimated profit losses were 6.79 ± 0.9 million CAD compared to estimated earnings of 1.6 ± 0.21 billion CAD, which suggests that mitigating bat mortality may represent a small cost to the industry relative to the conservation benefits for bat populations.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».