Modeling, Optimization and Large-scale Grid Integrations of Solar Photovoltaic Energy in Ontario's Electricity System
Notice bibliographique
Résumé
Modern societies' increasing demand for and reliance on energy, primarily supplied by fossil fuels, and the resulting carbon dioxide emissions that lead to climate change is a complex issue with significant implications for the future well-being of society and the environment. Decoupling economic activity and energy production from carbon is essential to effectively deal with both issues simultaneously. Solar photovoltaic (PV) electricity has the potential to help meet future energy demands while significantly reducing the climate impact of energy production; however, large-scale integration of solar PV into existing electricity systems presents technical challenges that must be addressed if solar is to contribute to a sustainable energy future. This thesis presents four research modules that form a comprehensive evaluation of the technical and economic feasibility of integrating renewable energy, specifically solar PV energy, into the Ontario electricity system. The findings indicate that solar PV can supply a significant portion (8-30%) of total electricity supply if substantial changes are made to the existing grid. Specifically, energy storage and more flexible supply are required to deal with increased ramping rate requirements. As the effects of global warming and peak oil become apparent, and as new technologies for smart grids and distributed generation are introduced into the grid, it will be useful to have a comprehensive understanding of how to plan for the integration of renewables from an electricity generation perspective. The research in this thesis is a thorough analysis of one aspect of solar PV deployment that will be useful to encourage grid integration. This research can be combined with similar assessments by others of storage, demand management, wind and biomass energy sources to give a comprehensive understanding of how to plan energy generation investments to sustainably meet future needs.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».