PERSPECTIVAS DE PRODUTIVIDADE FV MÉDIA DIÁRIA NO BRASIL EM CENÁRIOS DE MUDANÇAS CLIMÁTICAS DO MODELO MOHC- HADGEM2-ES
Bibliographic record
Abstract
Estratégias e políticas para energias renováveisResumo.Este trabalho apresenta uma modelagem para avaliação termodinâmica do módulo FV de 278Wp da Canadian Solar, modelo KuMax CS3U-375MS, e simulação de sua perspectiva de produtividade média diária por MWp regional e sazonal em cenários de mudanças climáticas do modelo climático MOHC-HadGEM2-ES.A modelagem se baseia no modelo de céu isotrópico para simulação da irradiância no plano do módulo FV, e a avaliação termodinâmica do módulo FV é feita a partir dos dados de temperatura ambiente e de irradiância no plano horizontal.A modelagem foi aplicada a 24 localidades abrangendo as cinco regiões do Brasil.Todas as simulações foram considerando a velocidade do vento igual a 1 m/s e a inclinação do módulo FV igual ao absoluto da latitude da localidade.A modelagem foi aplicada nos dados históricos de 1990 a 2005 e nos dados de 2020 a 2049 dos cenários de emissões RCP4.5 e RCP 8.5.Os resultados médios diários regionais e sazonais são analisados, sendo comparados o período histórico com as décadas de 2020, 2030 e 2040 de cada cenário de emissões.Os resultados apontam a não uniformidade da geração FV entre as cinco regiões do Brasil ao longo das quatro estações do ano, com mediana dos valores superior a 4,0MWh/MWp dia e inferior a 8,0 MWh/MWp dia, considerando todas as regiões e estações.A análise de sensibilidade da potência elétrica CC apontou como principais fontes de incerteza considerando todas as regiões e estações a irradiância incidente no plano horizontal e a inclinação do módulo FV, seguidas do parâmetro de montagem adimensional.
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.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".