The Effects and Financial Impacts of Wildfire Smoke on Solar Photovoltaic Power Production in Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
As reliance on solar photovoltaic (PV) generation grows, particularly in Alberta, accounting for the impact of wildfire smoke on solar energy production is crucial. This is particularly relevant in regions with high PV generation potential, such as Alberta, as they are often more vulnerable to frequent and intense wildfires. This study quantifies PV energy losses and financial impacts due to wildfire smoke in Alberta, using fine particulate matter 2.5 (PM2.5) as a proxy for smoke pollution. Historical weather and PM2.5 data, along with simulated PV production from actual completed, proposed, and under-construction projects, are used to train and test the model. The simulated data is validated against real production data. The six-year study (2018–2023) covers major wildfire years and employs machine learning techniques, particularly random forest regression, to isolate the effects of PM2.5 on solar production. Financial losses are estimated in Canadian dollars, adjusted for inflation to December 2023.Results show a PV production decline of up to 6.3% at a single solar site over six years, with an overall average reduction of 3.91% under severe conditions. The cumulative impact led to a 0.19% average generation loss, equating to over $4.5 million in financial losses. Higher smoke levels consistently correlate with greater solar energy losses, aligning with findings from other regions. The results of this study enhance our understanding of climate change impacts on solar energy, highlighting wildfire smoke as a relevant factor. As PV adoption expands, these findings offer valuable insights for decision-makers and operational planners, emphasizing the need for strategies to mitigate smoke-related disruptions and ensure energy reliability.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».