Development of a methodology for evaluation of impact of interannual and long-term variabilities of solar resources on the analysis of financial risk of a photovoltaic solar plants
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Cette thèse se propose de contribuer à la caractérisation des variations de long terme de l’éclairement, dans un contexte d’analyse de risque financier de grandes centrales solaires photovoltaïques. L’utilisation d’indicateurs statistiques (e.g. P90) et de l’hypothèse de stationnarité temporelle de l’éclairement a été questionnée. Cela a mené à une caractérisation fine des variations de long terme de l’éclairement grâce à un outil de décomposition temps-fréquence développé au cours de cette thèse. Nous avons distingué trois classes de variabilité : la variabilité intra-annuelle, la variabilité annuelle à décennale, et la variabilité multi-décennale. Pour la première classe, l’utilisation de quatre ans de données historiques est suffisante pour prendre en compte de manière correcte l’ensemble des variations de l’éclairement. Pour la seconde classe, l’utilisation de 30 années de données historiques est recommandée. Pour la variabilité multi-décennale, l’utilisation de plus de 30 années de données est préconisée. Les trois classes de variabilité ont été analysées pour des bases de données de natures diverses : mesures de long terme du réseau GEBA, données satellitales CLARA-A2, données de ré-analyse MERRA-2, et données issues du modèle climatique IPSL-CM6A-LR. Une grande diversité des structures de variabilité en fonction de la base de données considérée a été observée.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.008 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it