Global floating PV status and potential
Notice bibliographique
Résumé
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 ± 40 ∘ latitude, while the bifacial gains reach up to 4.5% for all analysed configurations within ± 40 ∘ 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.
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 | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
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 ».