Ground-mounted photovoltaic potential in Canada based on proximity to the electrical grid: Prince Edward Island case study
Notice bibliographique
Résumé
To meet Canada’s target of net-zero greenhouse gas emissions by 2050, installed renewable energy capacity needs to be scaled up quickly. While scaling up, connecting renewable energy systems to the electrical grid will be a critical factor. This article presents a methodology for estimating ground-mounted photovoltaic (PV) potential as a function of distance from the electrical grid, for any region in Canada or elsewhere. The Canadian landmass is mapped on a pixelated spatial grid and each pixel is characterized by four features, namely PV yield, distance from the electrical grid, slope and land cover class. Pixels are then included or excluded from PV potential estimates based on viability tests reflecting suitability for PV deployment. This method is applied to the province of Prince Edward Island (PEI) as a case study. Results highlight the importance of cropland and agrivoltaic applications to ground-mounted PV potential, with potential being roughly 13 times greater when cropland is included. However, even excluding cropland, this analysis suggests that the PV capacities identified in scenarios for PEI in 2050 could be deployed entirely within 1 km of the electrical grid. More granular analyses will be conducted in the future to refine these estimates considering additional constraints faced by PV developers.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».