The Strategic Selection of Concentrated Solar Thermal Power Technologies in Developing Countries Using a Fuzzy Decision Framework
Notice bibliographique
Résumé
Relative to other renewable energy technologies, concentrated solar power (CSP) is only in the beginning phases of large-scale deployment. Its incorporation into national grids is steadily growing, with anticipation of its substantial contribution to the energy mix. A number of emerging economies are situated in areas that receive abundant amounts of direct normal irradiance (DNI), which translates into expectations of significant effectiveness for CSP. However, any assessment related to the planning of CSP facilities is challenging because of the complexity of the associated criteria and the number of stakeholders. Additional complications are the differing concepts and configurations for CSP plants available, a dearth of related experience, and inadequate amounts of data in some developing countries. The goal of the work presented in this paper was to evaluate the practical CSP implementation options for such parts of the world. Ambiguity and imprecision issues were addressed through the application of multi-criteria decision-making (MCDM) in a fuzzy environment. Six technology combinations, involving dry cooling and varied installed capacity levels, were examined: three parabolic trough collectors with and without thermal storage, two solar towers with differing storage levels, and a linear Fresnel with direct steam generation. The in-depth performance analysis was based on 4 main criteria and 29 sub-criteria. Quantitative and qualitative data, plus input from 44 stakeholders, were incorporated into the proposed fuzzy analytic hierarchy process (AHP) model. In addition to demonstrating the advantages and drawbacks of each scenario relative to the local energy sector requirements, the model’s results also provide accurate recommendation guidelines for integrating CSP technology into national grids while respecting stakeholders’ priorities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».