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Enregistrement W4402415069 · doi:10.3934/ctr.2024004

Evaluation of economic feasibility of rooftop solar energy systems under multiple variables

2024· article· en· W4402415069 sur OpenAlexaff
Adekunle Mofolasayo

Notice bibliographique

RevueClean Technologies and Recycling · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhotovoltaic Systems and Sustainability
Établissements canadiensAlberta Energy
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSolar energyArchitectural engineeringPhotovoltaic systemComputer scienceEnvironmental scienceEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Rooftop harvesting of solar energy is a promising method to provide a great portion of household energy requirements in many parts of the world. However, the cost of solar energy systems sometimes makes the exploration of rooftop solar energy systems not attractive to property owners. This study evaluates the economic factors that could affect the decision on whether to consider the installation of solar energy systems using the estimated time that the cumulative solar savings would become positive. The economic implication of increasing the micro-generation capacity of individual households, and the impact of varied interest rates, and subsidies were also evaluated. Among the three factors that were presented, the result showed that increasing the amount of electricity that is allowed to be generated from individual rooftops will result in the highest economic attractiveness for end-users. This is also expected to move the world closer to the goal of sustainable management of non-renewable resources for present and future generations. Increasing the micro-generation capacity of electricity from photovoltaic (PV) rooftops by individual households without increasing the electricity distribution fees results in a reduction of the time to reach positive solar savings. In addition, increasing the micro-generation capacity of electricity from PV rooftops is expected to contribute to a reduction in the greenhouse gas (GHG) emissions from the electricity grid for the entire community. This study recommends the encouragement of policies that allow for the maximization of electricity generation potential from rooftops of residential and industrial buildings.</p>

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)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,746
Score d'incertitude au seuil0,755

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,243 · 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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