Design of a Stand-Alone PV System for Irrigation in Rural India Using SAM Software
Notice bibliographique
Résumé
India's commitment to renewable energy has been reinforced through its ranking as the fourth-largest global solar power capacity holder, as reported in the Ministry of New and Renewable Energy's 2022 year-end review.Non-fossil fuel-based power generation has reached 42.26% of India's total installed capacity.In this context, solar pump installations for agricultural use, under the component -A, B, C, are in progress.This study proposes the deployment of stand-alone solar power plants using the System Advisor Model (SAM) in three distinct regions of Andhra Pradesh, India.Aimed at facilitating the adoption of green energy and income generation through surplus power sales in rural communities, this work is grounded in a comprehensive survey conducted across eight diverse locations: Ganayigudem, Manduru, Jogannapalem, Vegavaram, Veeravallipalem, Ainavillilanka, Seetharampuram, and Naguladevupadu.Real-time power requirement data was collected from 112 farmers across approximately 882 acres of land.These locations were divided into three sets, designated as set-A, set-B, and set-C, using a clustering approach.The energy requirements for agricultural purposes were derived from the survey data, enabling the near-practical construction of a solar plant via the SAM software, using actual weather data and load requirements.The Levelized cost of energy nominal (LOCE) was calculated to be 3.38 $/kWh and 2.7 $/kWh per cent of land area for set-A, 3.18 $/kWh and 2.54 $/kWh for set-B, and 3.33 $/kWh and 2.66 $/kWh for set-C.These figures encapsulate the cost of constructing and maintaining the solar plant over its lifespan.The lower LOCE for set-B compared to set-A is attributed to the larger plant size in set-A.The feasibility of solar plant construction is enhanced by government-provided tax benefits.However, it is noteworthy that changes in weather patterns may introduce slight discrepancies in practical implementation, as the current results are based on past weather data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».