IMPACT ANALYSIS OF RESIDENTIAL PHOTOVOLTAIC SYSTEM USING HOURLY GREENHOUSE GAS EMISSION DATA FROM ELECTRICITY GENERATION
Notice bibliographique
Résumé
In this study, seasonal greenhouse gas (GHG) emission factors were developed to realize the true CO2 reduction potential of a small scale renewable energy technology. The new hourly greenhouse gas emission factors (NHGHGIFA), from Gordon and Fung (2007) based on hour-by-hour demand of electricity in Ontario, and the Greenhouse Gas Intensity Factor (GHGIFM) from Ontario Power Generation (2004), were applied to operational data from a 5kW photovoltaic (PV) system obtained from Good et. al (2006). Analysis of results based on the NHGHGIFA, yielded two individual emission factors comprising both summer and winter months. These factors, namely the winter greenhouse gas intensity factor (WGHGIF) and summer greenhouse gas intensity factor (SGHGIF), were found to be 274 g CO2/kWh and 191 g CO2/kWh respectively and represent CO2 reduction potential by the PV system within Ontario’s energy mix. The large variance between these figures is attributed to the increased environmental CO2 burden observed in the province of Ontario as a result of fossil-fuel plant operation during winter months as stated in Gordon (2006). A secondary analysis using the GHGIFM was performed to determine the hourly CO2 reductions possible through direct fossil to PV substitution. The use of regionally specific climate-modeled factors such as those identified, allow for a more accurate representation of the benefits associated with GHG reducing technologies, such as PV cell systems. In addition, a neural network (NN) model was successfully developed in order to predict the hour-by-hour electricity demand for Ontario using environmental factors with a predictive performance of 96 % accuracy.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».