Long‐Term Photovoltaic System Performance in Cold, Snowy Climates
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT As countries around the world transition towards renewable energy, there is increasing interest in using photovoltaic (PV) technologies to help decarbonize northern and alpine communities due to their scalability and affordability. However, a barrier to large‐scale adoption of PV in cold climates is long‐term performance uncertainty under snowfall, freeze–thaw cycles, low temperatures, and high winds. In this work, we provide a comprehensive review of published silicon degradation rates in cold Köppen–Geiger climate classifications of Dfb (humid continental), Dfc (subarctic), and ET (tundra). We first analyze the system degradation rates of three subarctic ground‐mounted photovoltaic sites in North America using the RdTools year‐on‐year method: an Al‐BSF double‐axis tracking site in Fairbanks, Alaska (65° N); a PERC and silicon heterojunction bifacial vertical and south‐tilted site in Fairbanks, Alaska; and a PERC south‐facing fixed‐tilt site in Fort Simpson, Northwest Territories (62° N). Degradation rates of these newly analyzed sites vary between −0.4%/year and −1.5%/year. Combining these data with previously reported cold climate degradation rates, we show that the distribution of cold climate degradation peaks at −0.1%/year to −0.2%/year but has a large tail with rates above −0.5%/year. The average reported cold climate degradation rate is −0.45%/year, whereas the median value is −0.33%/year. These results suggest that despite frequent freeze–thaw cycles and potential exposure to high wind and snow loads, PV systems in cold climates tend to degrade slower than PV systems in warmer climates. The limited sample size of reported degradation rates in cold climates (27) motivates the need for further data acquisition and monitoring efforts as new technologies are deployed.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».