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Enregistrement W4402123817 · doi:10.1109/icjece.2024.3439867

Green Electricity Share Enhancement Through Rooftop Solar PV System on Institutional Sheds

2024· article· en· W4402123817 sur OpenAlexvenueno aff
Kola Leleedhar Rao

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Electrical and Computer Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiquePhotovoltaic System Optimization Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPartition (number theory)Environmental scienceForestryGeographyMathematicsCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Different cases have been exercised to create real-time feasibility for erecting solar photovoltaic (PV) system on the roofs of the seven sheds being utilized as six workshops (WSs) and one central store (CS) within a higher educational institution. The obtained results are so intensive that for the WS and CS sheds, the average daily normalized production (ADNP) in kWh/kWp/Day is more on the south-facing roofs (4.20) followed by west- (4.06), east- (3.96), and north-facing roofs (3.78). The mean average additional energy (MAAE) of about 11.27% and 2.52% can be generated on south- and west-facing roofs compared to the north- and east-facing roofs, respectively. In comparison to the vertical installation (VI), the average specific production (ASP) in kWh/kWp/Annum is more with the horizontal installation (HI) of PV modules on either side of the exposed roofs for WS (1459.25) and less for CS (1454.5). The total maximum energy that can be generated on the roofs of total seven sheds is about 969 566 kWh/Annum, which may reduce about 824.12 ton of CO2 emissions per annum. It is an appreciable figure and could pave a path for establishing green electricity. The outcomes of the presented study address the energy sustainability challenges of a higher educational institution.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil0,604

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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