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Enregistrement W6992247852

In a land of cheap energy can small scale solar thermal be cost competitive? A Canadian case study

2011· dissertation· en· W6992247852 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMurdoch Research Repository (Murdoch University) · 2011
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIntegrated Energy Systems Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaMurdoch University
Mots-clésNatural gasPayback periodGreenhouse gasElectricityCarbon taxNatural gas pricesTonneInvestment (military)Energy consumption
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With rising energy prices and an increased focus on environmental issues, this paper attempts to answer the question of whether solar domestic hot water (SDHW) technology can be an economically viable investment over a twenty year period for the average residential homeowner in Ottawa, Ontario by modelling different payback levels that occur through fuel savings for natural gas and electricity. Natural gas is the primary energy source for hot water heating but is not available in all jurisdictions, particularly rural areas.
\n
\nAverage and high consumption hot water energy demand was determined by analyzing hourly consumption data from eight sites in Ottawa for a period of between twelve and eighteen months. Three energy price forecasts were used with performance and energy savings from a typical SDHW system completed by RETScreen software. Modelling included: A) a baseline condition; B) a carbon tax; C) an increase in the harmonized sales tax (HST); and D) a combination of both. Scenarios B), C), and D) are assumed to reduce demand assuming a price elasticity of demand for electricity of -0.3 and -0.35 for natural gas.
\n
\nIn the absence of government incentives, all natural gas scenarios resulted in poor economic returns due mainly to the low price of natural gas relative to capital. Based on current and projected electricity prices, only the BAU policy scenario, assuming no adjustment in consumption due to rising prices resulted in the SDHW system being economically viable without incentives. Greenhouse gas (GHG) abatement costs are estimated at between $15 and $20 per tonne CO2, per year and $27 to $30 per tonne CO2 per year for natural gas and electricity, respectively and is comparable to current international prices under emissions trading.

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)0,000
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,532
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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