A multi-decadal analysis of U.S. and Canadian wind and solar energy droughts
Notice bibliographique
Résumé
The spatial and temporal characteristics of wind and solar energy droughts across the contiguous U.S. and most of Canada for the period 1959–2022 are investigated using bias-corrected values of daily wind and solar power generation derived from the ERA5 meteorological reanalysis. The analysis domain has been divided into regions that correspond to four major interconnects and nine sub-regions. Droughts are examined for wind alone, solar alone, or a mix of wind and solar in which each provides 50% of the long-term mean energy produced, for durations of 1–90 days. Wind and solar energy droughts and floods are characterized on a regional basis through intensity–duration–frequency curves. Wind and solar generation are shown to be weakly anti-correlated over most of the analysis domain, with the exception of the southwest U.S. The intensities of wind and solar droughts are found to be strongly dependent on region. In addition, the wind resource in the central U.S. and the solar resource in the southwestern U.S. are sufficiently good that over-weighting capacity in those areas would help mitigate droughts that span the contiguous United States for most duration lengths. The correlation of droughts for the 50%–50% mix of wind and solar generation with temperature shows that the most intense droughts occur when temperatures exhibit relatively moderate values, not when energy demand will be largest. Finally, for all regions except the southeast U.S., winter droughts will have a larger impact on balancing the electric grid than summer droughts.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».