대답:
증가하는 수요와 기술적 진보.
설명:
"다른 어떠한 에너지 원도 태양 에너지의 잠재력과 비교할 수 없다 (http://cleantechnica.com/solar-power/)."
태양의 연구, 개발 및 실현을 촉진하기위한 기술 발전과 정책은 지난 몇 년 동안 태양 에너지 비용의 현저한 하락을 초래했습니다.
"중요한 건강 및 안전 비용을 들이지 않고도 (2011 년 하버드 대학의 연구에 따르면 석탄의 건강 비용은 미국에서 연간 5,000 억 달러라고 결론 지었다), 환경 비용, 에너지 안보 비용 및 기타 사회 비용을 고려할 때 태양 광은 석탄 및 원자력과 같은 기존 에너지 옵션의 새로운 전기로 이미 비용 경쟁력이 있습니다 (석탄 또는 원자력 발전소가 건설되는 데 걸리는 시간을 고려한 경우). 아래 그래프를 참조하십시오 (http://cleantechnica.com/solar). -힘/)."
"지구 온난화 및 대기 오염과 같은 우려뿐만 아니라 비용 절감은 태양 에너지 산업의 엄청난 성장을 촉발 시켰습니다. 여기에 미국의 태양 에너지 산업 성장에 초점을 맞출 것이지만, 추세는 전 세계적으로 그리고 다른 주요 경제에서 비슷합니다 중국, 독일, 영국, 스페인 및 기타 많은 국가들 (http://cleantechnica.com/solar-power/)처럼."
"태양 에너지는 유연한 에너지 기술입니다. 태양 광 발전소는 분산 발전 (사용 시점 또는 그 근처에 위치) 또는 중점 - 실용 규모 태양 광 발전소 (기존 발전소와 유사)로 구축 될 수 있습니다. 유틸리티 규모의 태양 광 발전소는 해가 진 후에 사용하기 위해 생산되는 에너지를 저장할 수 있습니다 (http://www.seia.org/about/solar-energy)."
지열 에너지에 대한 세 가지 요구 사항은 무엇입니까?
접근 가능한 열원, 열 전달 매체 및 증기 / 발전기 지열 에너지는 통제 된 방식으로 접근 가능해야합니다. 직접 마그마를 두드리는 것은 실용적이지 않습니다! 일반적으로 열 전달은 뜨거운 암석에 의해 수증기로 튀어 나오는 지하수로 이루어지며 자연 통풍구 또는 배관으로 추출 할 수 있습니다. 전력이 필요한 경우 발전기를 구동하기 위해 터빈을 돌리는 데 증기를 사용해야합니다. 그렇지 않으면 증기 (지역 전용)의 간단한 분배 시스템을 열에너지로 사용할 수 있습니다. 일반적으로 스팀 응축수는 암석으로 되돌아가 시간이 지남에 따라 물의 손실을 줄입니다.
지열 에너지에 대해 나쁜 점은 무엇입니까?
가용성 및 가격. 지열 에너지에 대한 유일한 주요한 부정적인 사실은 실제로 매우 선택된 장소에서만 이용 가능하다는 사실입니다. 아이슬란드는 섬 전체가 활발한 화산 지역이기 때문에 지열로부터 엄청난 이익을 얻습니다. 문제는 대부분의 세계가 화산에 앉아 있지 않다는 것입니다. 지열 에너지의 두 번째 사소한 단점은 지열 발전소를 건설하는 것이 비용이 많이 든다는 것입니다. 그러나 많은 경우 석탄, 석유 또는 태양열과 바람과 같은 대체 에너지 원을 사용하는 지역에서는 비용 효과가 매우 높습니다. 지열의 방대한 이점은 확실히 단점을 능가하지만 세계 곳곳에서만 이용 가능합니다. 미국은 매우 중요한 원천을 갖고있다. 분출하는 옐로 스톤 국립 공원을 둘러싼 편집증은 곧 과학자들로 하여금 그것을 방지하는 방법을 찾도록 유도했다. 그들은 화산에 물을 퍼 올리면 분출의 가능성을 줄이고 국가 전체에 전력을 공급하기에 충분한 전기를 공급할 수 있다는 것을 알아 냈습니다. 미국 예산에서 완전히 경제적 인 완전하게 지속 가능한 힘. 그러나 옐로우 스톤의 자연의 아름다움이 우리의 착취에 전혀 영향을 미치지 않도록하는 조치를 취해야합니다.
T- 통계는 무엇입니까?
작은 표본, 정규 분포 및 표준 편차와 평균을 계산할 수 있습니다. t 통계가 사용됩니다. 큰 표본의 경우 Z 통계 (Z 점수)는 대략 표준 정규 분포를가집니다. 표본이 작 으면 Z 분포의 변동성은 무작위성에서 비롯됩니다. 이것은 확률 분포가 표준 정규 분포보다 더 확산된다는 것을 의미합니다. n = 표본 수이고 df = n-1 일 때 t 점수 (t 통계치)는 t = (x¯-μ0) / (s / n ^ 0.5) x = 표본 평균으로 계산할 수있다. μ0 = 표본 표준 편차 n = 표본 크기