Hybrid Solar Plant Comparisons in Ontario: Implications for Canadian and Global Development and Investment Strategies
Notice bibliographique
Résumé
Anthropogenic climate change is driven by the emissions of greenhouse gases (GHG). To limit global warming to 1.5°C above pre-industrial levels and satisfy growing global energy demand, new sources of energy with low GHG emission levels must be developed. Furthermore, at a national level, Canada is not close to meeting its GHG emission reduction targets under the 2015 Paris Agreement. Hybrid solar power plants have been identified as a potential source of reliable, abundant, and environmentally friendly energy. By combining energy sources, hybrid power plants are able to overcome issues such as intermittency and excess electricity that are typically associated with renewable energy sources. However, significant logistical and contextual questions remain concerning the best strategies for hybrid energy development at the national and international levels. This research used hybrid modelling software (HOMER Pro) to perform a direct comparative analysis of the performance and efficacy of a series of different hybrid solar power plant designs. The study compared a variety of hybrid solar power plant designs (using solar, wind, batteries, and fossil fuel generators) on the basis of three equal factors (GHG emission reductions, power generation and reliability, and cost-effectiveness), under the same environmental conditions and location (Peterborough, Ontario). The modelling results showed that the hybrid solar power plant designs H5 (PV-BAT-DG) and H10 (PV-BAT-NG) performed best across all three primary factors of analysis. H7 (PV-Wind-BAT-DG) and H11 (PV-Wind-BAT-NG) produced the lowest quantities of GHG emissions among all of the hybrid solar power plant designs. Canada and countries with similar pollution pricing measures should invest in H7 (PV-Wind-BAT-DG) and H11 (PV-Wind-BAT-NG) hybrid designs in order to maximize GHG emission reductions and develop, diversify energy resources, and service increasing long-term energy demands. Countries that are more concerned with short-term cost-effectiveness as well as reducing GHG emissions should focus on the H5 (PV-BAT-DG) and H10 (PV-BAT-NG) hybrid designs.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».