ENEM101 Solar R

Java Python ENEM101 Solar Assignment -

Techno-economic analysis of off-grid FPV (floating PV) plant to achieve UKs 70GW target by 2035

AHEP4 learning outcomes assessed:

M3  &  M3-FL:  Select and apply appropriate computational and analytical techniques to model complex problems, discussing the limitations of the techniques employed

Submission format: Electronic, via ELE

Feedback will be written feedback for each individual submission, within three weeks of submission. This assignment is worth 20% of the overall module mark.

Assignment guidance

•    You should produce atechno-economic analysis for FPV plant at various locations in the UK.

•    The word limit can vary between 3000-3500 words.

•    The energy system you choose can consist of any first-generation or second-generation, mono or bifacial PV.

•    This plant can bestand-alone (no need to worry about DNO permission)

•    The report should provide a clear estimation of the radiation, energy generation, and system yield

evaluations in monthly values, along with the suitable PV design, the levelised cost of the energy, and energy payback.

Assignment details

•    CONTENT:

o you should describe the site/facility under study, justify the choice of technology/technologies for your solar-based system based on technical evaluation of a range of parameters (site, resources, demand, CO2  reduction etc), comment on how their sizing was determined and how they work together (or why others were ruled out if it consists of only one technology); estimate capital and running costs for your proposed system; assess potential environmental impacts; conclude on the viability of your proposed system

•    STRUCTURE: there is no prescribed structure for the report but you should ensure a logical flow of information. However, you can follow

o Renewable Energy and Sustainable Energy Reviews

o Energy Reports | Journal | ScienceDirect.com by Elsevier

Any Elsevier journal format

•    PAGE LIMIT: There is no page limit. However, your report should be within 3000-3500 words maximum (±10% word limit).

•    FONT: font for the main body of the report should have font size 11 and. Fonts for headings can be slightly larger

•    LINE SPACING: no less than 1.15 line spacing for the main body of the report

•    TABLES AND FIGURES: you are encouraged to use tables and figures where appropriate. Make sure you label them properly and refer to them in the text. Figure should have 300 dpi.

•    REFERENCES: Reference should be similar to Solar Energy - Journal - Elsevier(strict criteria)

•    SUBMISSION: The submission of this coursework should be via ele. The deadline for submission is midday (12:00) 13th December 2024         

数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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