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Enregistrement W4387004432 · doi:10.18280/ijsdp.180935

Economic Analysis of On-Grid Photovoltaic-Generator Hybrid Energy Systems for Rural Electrification in Indonesia

2023· article· en· W4387004432 sur OpenAlexvenueno aff
Rendy Adhi Rachmanto, Wibawa Endra Juwana, Anugrah Akbar, Singgih Dwi Prasetyo, Watuhumalang Bhre Bangun, Zainal Arifin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueHybrid Renewable Energy Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversitas Sebelas Maret
Mots-clésRural electrificationPhotovoltaic systemElectrificationGenerator (circuit theory)GridRenewable energyEnvironmental economicsElectrical engineeringAutomotive engineeringEnvironmental scienceBusinessElectricityEngineeringEconomicsGeographyPhysicsPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increasing demand for electrical energy is causing conventional energy supplies to become insufficient, leading to power outages especially in remote areas.Additionally, the reliance on fossil fuels for energy contributes to global warming.There is a pressing need for additional renewable energy sources to meet these energy needs.Hybrid Energy Systems (HES), which combine two or more energy sources, offer a promising solution.This study aims to analyze a PV-generator hybrid system connected to the grid in several cities in East Nusa Tenggara.The hybrid system configurations are modeled using the Hybrid Optimization Model for Electric Renewable (HOMER) software.Simulation results indicate that the performance varies across cities due to environmental parameters.Among the cities studied, Alor demonstrated the highest efficiency and best energy production according to economic analysis and energy output data.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,500
Score d'incertitude au seuil0,622

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,237 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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