概要

发电厂的收益和成本，包括环境的影响，取决于其技术以及每个植物实际产生的电力。但是，在大多数国家 /地区没有报告植物水平的生成数据。该技术说明记录了估计全球发电厂数据库的发电厂年发电的方法。我们使用不同的燃料类型的不同估计模型，包括风，太阳能，水力发电（水力发电）和气体发电厂。该方法将统计回归与机器学习技术相结合。解释性变量包括植物水平的特征，例如植物尺寸和燃料类型以及国家 /地区的特征，例如每兆瓦的国家和燃料特定的平均产生。我们表明，燃料特异性模型可以为风，太阳能和水力发电厂提供更准确的结果。天然气电厂的估计也有所改善，但误差仍然很高，尤其是对于较小的植物。

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