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Enregistrement W1481927063 · doi:10.2172/891031

Energy Efficiency in Western Utility Resource Plans: Impacts onRegional Resources Assessment and Support for WGA Policies

2006· report· en· W1481927063 sur OpenAlexaboutno aff
Nicole Hopper, Charles Goldman, Jeff Schlegal

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueEnergy Efficiency and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectricityEfficient energy useEnvironmental economicsResource (disambiguation)PortfolioBusinessElectricity generationEconomicsNatural resource economicsFinancePower (physics)EngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the aftermath of the consumer price shocks and short-term power shortages of the 2000-01 electricity crisis, policymakers and regulators in Western states are placing increased emphasis on integrated resource planning (IRP), resource adequacy and assessment and a diversified portfolio of resources to meet the needs of electricity consumers. In some states, this has led to a resurgence in state and utility commitments to energy efficiency. Increasing interest in acquiring energy efficiency as a power-system resource is also driven by the desire to dampen high growth rates in electricity demand in some Western states, rapid increases in natural gas prices, concerns about the environmental impacts of electricity generation (e.g. water consumption by power plants, air quality), and the potential of energy efficiency to provide utility bill savings for households and businesses (WGA CDEAC 2006). Recognizing the cost-competitiveness and environmental benefits of energy efficiency, the Western Governor's Association (WGA) has set a high priority for energy efficiency, establishing a goal of reducing projected electricity demand by 20% across the West by 2020 in a policy resolution on Clean and Diversified Energy for the West (WGA 2004). Nationally, the need for improved tracking of demand-side resources in load forecasting is formalized in the North American Electric Reliability Council (NERC)'s recently adopted reliability standards, which utilities and regional reliability organizations will need to comply with (NERC 2005a and 2005b). In this study, we examine the treatment of energy efficiency in recent resource plans issued by fourteen investor-owned utilities (IOUs) in the Western United States and Canada. The goals of this study are to: (1) summarize energy-efficiency resources as represented in a large sample of recent resource plans prepared by Western utilities and identify key issues; (2) evaluate the extent to which the information provided in current resource plans can be used to support region-wide resource assessment and tracking of state/utility progress in meeting the WGA's energy-efficiency goals (WGA 2004); and (3) offer recommendations on information and documentation of energy-efficiency resources that should be included in future resource plans to facilitate comparative review and regional coordination. The scope of this report covers projected electric end-use efficiency investments reported in all Western utility resource plans that were publicly available as of February 2006. While a few utilities included additional demand-side resources, such as demand response, in their plans, we do not report that information. However, many of the issues and recommendations in reference to energy efficiency in this report are relevant to other demand-side resources as well. This report is organized as follows. Section 2 outlines the data sources and approach used in this study and conceptualizes methods and metrics for tracking energy-efficiency resources over time. Section 3 presents results from the review of the utility resource plans. Important issues encountered in reviewing the resource plans are discussed in section 4. Finally, section 5 concludes with recommendations for improving the tracking and reporting of energy efficiency in forthcoming resource plans.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,233
Score d'incertitude au seuil0,464

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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