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Enregistrement W4404167691 · doi:10.1088/2516-1083/ad9074

Global floating PV status and potential

2024· article· en· W4404167691 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueProgress in Energy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMaritime Transport Emissions and Efficiency
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Floating photovoltaics (FPV) has been a rapidly growing source of renewable electricity for the past 15 years since first commercial systems were installed. In this work, the insights from SERIS FPV database are shared. This is likely the largest database of its kind and contains the information from 1142 FPV systems in operation, totalling 5.9 GWp, by the end of 2022. Mainland China has been leading FPV installation capacities since 2017 and comprises almost half of the cumulative installed capacity. Similar to land-based PV, FPV installation size has been increasing; the median size has grown from 0.09 MWp in 2013 to 1.40 MWp in 2022, while the median power density has increased from 82 Wp m −2 to 123 Wp m −2 in the same timeframe. The installation cost has fallen simultaneously – the lowest reported was 0.41 USD/Wp in India in 2021. Other pertinent insights from SERIS FPV database include float supplier market share, reported electricity price, water body types and characteristics, as well as its coverage ratio. Finally, the global FPV potential (capacity, energy production, and water saving), for different tilt angles, tracking configurations, and solar panel types are explored. By installing FPV on 10% of the area of 249 717 inland reservoirs, FPV capacity could reach up to 22 TWp and could fulfil the whole global electricity consumption and up to 5% of the world’s water demand. The use of trackers and bifacial panels are advantageous for energy generation in all locations, with trackers increasing specific energy yield of a typical fixed 10° tilt FPV by up to 50% for reservoirs within <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:mrow> <mml:mo>±</mml:mo> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mn>40</mml:mn> </mml:mrow> <mml:mo>∘</mml:mo> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:math> latitude, while the bifacial gains reach up to 4.5% for all analysed configurations within <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:mrow> <mml:mo>±</mml:mo> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mn>40</mml:mn> </mml:mrow> <mml:mo>∘</mml:mo> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:math> latitude. The insights from this global FPV market and potential analysis can serve as a reliable reference for FPV stakeholders, researchers, and regulators alike.

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.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,650
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,225 · 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