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Enregistrement W4412450438 · doi:10.1016/j.scca.2025.100095

Opportunities for renewable energy in large Saskatchewan irrigation projects evaluated in HOMER pro software

2025· article· en· W4412450438 sur OpenAlexaffabout
David Ross-Hopley, Lord Ugwu, Hussameldin Ibrahim

Notice bibliographique

RevueSustainable Chemistry for Climate Action · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueHybrid Renewable Energy Systems
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenewable energySoftwareIrrigationBusinessEnvironmental economicsEnvironmental scienceComputer scienceEngineeringEconomicsElectrical engineeringOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With a less predictable climate, irrigated agriculture may contribute to global food security. Irrigation requires large water and energy inputs – creating a water-food-energy nexus. In Saskatchewan, irrigation typically sources energy from the provincial electrical utility, SaskPower. Using current utility infrastructure, dependence deepens the use of conventional fossil fuel power. With major cost decreases, renewable energy alternatives are increasingly techno-economically competitive. In undertaking energy system modelling using HOMER Pro software, this study investigates the viability of renewable energy for irrigation projects in Saskatchewan. Modelling includes a conventional energization scenario (energy provision through grid interconnection), a combination of conventional and renewable scenario, as well as a 100 % renewable scenario. Further, sensitivity analysis has been undertaken for permitted capacity shortages, utility rates, grid interaction and carbon pricing. The study provides the levelized cost of electricity for each scenario. Baseline results range from $0.0154/kWh for optimised hybrid systems, $0.1429/kWh for grid systems, and as high as $1.1101/kWh 100 % renewable energy systems. The success of renewable energy-driven integration is closely linked to the presence of a grid connection, and the rates governing interactions.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,599
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,256 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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