Tracking India’s rise in renewable energy: Capacity, composition and comparisons
Notice bibliographique
Résumé
India has emerged as a major player in the global renewable energy landscape, demonstrating substantial growth in installed renewable capacity over the past two decades. This study employs descriptive statistical analysis of secondary data obtained from the International Renewable Energy Agency (IRENA) to examine India’s renewable energy development in terms of capacity, composition, and global comparison. The analysis reveals that India’s renewable energy capacity grew from 25 GW to 176 GW between 2003 and 2023, representing approximately 4.5% of the global total and ranking India fourth in the world, behind China, the United States, and Brazil. During the same period, non-renewable capacity expanded from 93 GW to 329 GW. Despite this, the share of renewables in India’s total electricity capacity increased steadily from 21% in 2015 to 35% in 2023. However, India lags significantly in per capita installed capacity, standing at only 0.12 kW for renewables and 0.35 kW for total electricity, far below Brazil, China, the U.S., and Canada. The study also highlights India’s technological composition: solar energy leads the renewable mix, followed by nearly equal shares of hydro and wind, with bioenergy contributing only 6.11%. Almost all renewable sources are grid-connected due to high energy storage costs. Unlike global trends, India has no offshore wind or mixed hydro installations and heavily relies on onshore wind and solid biofuels. While India demonstrates a balanced technological approach, significant disparities remain in per capita metrics and technological diversity. These findings underscore the need for targeted policy to improve equity and expand innovation in renewable deployment.
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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 | 0,002 | 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 ».