Using economic indicators in a simple model to predict annual growth in the wind energy industry
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is going to be the main problem this and future generations will face. Wind energy is promising to be one of the industries that could help mitigate this impending crisis. In literature many different models and predictions can be found to describe the possible futures of wind energy. But there is still a lot of uncertainty in this field as to what factors play which role in its development.<br/>This research contributes to this challenge by comparing the economic attractiveness of windmills expressed as Net Present Value(NPV) with annual added wind capacity in five countries for 2008 till 2019. The countries used for this research are Germany, Denmark, Canada, Texas and Sweden. This research found an exponential relationship between the NPV and added wind power capacity. A 10% increase in NPV(AC/MWh) found an increase of 15% for the annual added wind capacity(MW/TWh) of added windmill capacity per TWh of electricity produced. The vast amount of data sources used could have lead to a higher uncertainty regarding their uniformity and trustworthiness. Doing a sensitivity analysis yielded no improvements in the results. The simple economic model used was able to describe the growth in wind energy in countries, though there is still a significant spread in the results. A likely explanation for this spread is the lack of several important aspects such as permits, company influences, cultural differences and social-economic challenges which were all not taken into account. This research also makes several recommendations regarding possible policies countries could in order for them to reach their wind or clean energy goals.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».