MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4393103530 · doi:10.56007/arrivet.v1i1.14

Hybrid Wind-Solar Energy System for Remote Locations in Northern Alberta

2023· article· en· W4393103530 sur OpenAlexafffundabout
Muhammad Burhan, Yuri Montanholi, Quamrul Huda

Notice bibliographique

RevueApplied Research Results in Vocational Education & Training · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIntegrated Energy Systems Optimization
Établissements canadiensLakeland CollegeNorthern Alberta Institute of Technology
Organismes subventionnairesAlberta Innovates
Mots-clésMeteorologyRemote sensingEnvironmental scienceSolar energySolar windGeologyGeographyEngineeringPhysicsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using renewable energy resources as alternatives to fossil fuel systems is encouraged globally by government and other agencies to achieve greenhouse gas emission reduction targets. Solar and Wind energies are the two widely common renewable energy resources and have reached a mature technological phase for various applications in rural and urban settings. However, these energy resources are prone to intermittency with temporal and seasonal availability. In a cold climate region like northern Alberta, the winter conditions limit solar energy availability significantly. On the other hand, wind energy in the region has consistent availability most of the time. In this work, to develop a standalone all-season sustainable energy system at remote locations, such as rural areas and agricultural applications, a hybrid wind-solar system configuration is modeled, simulated, and analyzed to achieve 200 watts of uninterrupted power in Alberta weather conditions. The results show that wind energy production compliments solar energy production during the wintertime. The hybrid configuration can meet a consistent load demand that is difficult to implement in northern Alberta conditions.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,747
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,266 · 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.

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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueApplied Research Results in Vocational Education & TrainingMême sujetIntegrated Energy Systems OptimizationTravaux en français237 207