Assessment and forecasting of solar resource: applications to the solar energy industry
Bibliographic record
Abstract
En la presente tesis doctoral se lleva a cabo un estudio de la evaluación y de la predicción del recurso solar para su aplicación en el campo de la industria solar. El objetivo principal es mejorar el conocimiento sobre varios aspectos de la radiación solar como fuente primaria de energía. Sin embargo, a pesar del incesante desarrollo tecnológico y el considerable abaratamiento de costes, su grado de introducción dentro de los sistemas eléctricos a gran escala está todavía lejos de su potencial real. Esto es debido en gran parte a que, a pesar de que la radiación solar es la fuente primaria de energía más abundante del planeta, presenta de forma natural una gran variabilidad espacio-temporal. Esta característica constituye la mayor fuente de incertidumbre en el desarrollo de los proyectos solares, tanto en la fase inicial de estudio de viabilidad como durante la fase de operación. Con el fin de contribuir a la reducción de dicha incertidumbre, en el trabajo de investigación llevado a cabo en esta tesis doctoral se han desarrollado y evaluado métodos para la caracterización y la estimación de la irradiancia solar en superficie, tanto para la componente global (GHI) como para la directa (DNI).
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".