SUPER PV Progress Report – Developing and Testing Innovative High-Quality PV Systems to Regain European Leadership in the PV Market
Notice bibliographique
Résumé
The PV sector is one of the fastest growing industries globally, between 2010 and 2019 global solar installations grew from around 16 gigawatts to over 105 gigawatts in 2019. This significan rise in photovoltaics has been in large part due to a substantial decrease in the price of PV cells and modules. At the beginning of the decade the average Multi Crystalline Silicon module cost roughly 2USD per watt, now (early 2020)the average Multi-Si costs around 0.2USD per watt. This expansion of the PV sector has coincided with a geographical shift in manufacturing capacities. Currently East and Central Asia produce over 80% of the global supply. In order to remain competitive and recapture a larger market share of PV manufacturing, European PV companies will need innovate along the PV supply/value chain. SUPER PV project is targeting competitiveness of European produced PV systems integrating 26 partners from all over the Europe delivering innovations from research centers to manufacturing lines. Expected cost reduction will be realized through targeted technological and business innovations which will significantly improve the levelized cost of electricity (LCOE) of European systems. A year and a half into the project these price reductions and innovations have begun to take shape. This poster will outline the status of this ground-breaking project.
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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 | 0,009 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,008 |
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 ».