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Enregistrement W1603751567 · doi:10.5772/15260

Energy Planning for Distributed Generation Energy System: The Optimization Work

2011· book-chapter· en· W1603751567 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInTech eBooks · 2011
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptimal Power Flow Distribution
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)Energy (signal processing)Distributed generationComputer scienceEngineeringElectrical engineeringMechanical engineeringRenewable energyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Behind the public eye a quiet revolution is taking place, one that will permanently alter our relationship with energy. Most people today have heard about deregulation of the electric utility industry. Recently, privatization of most important energy sectors (electricity) in Iran has turned former monopolies into free market competitors. This has been specially the case with the unbundling of vertically integrated energy companies in the electricity sector where generation, transmission, and distribution activities have been split. Community consciousness of fossil fuel resource depletion and environmental impact caused by large scale power plants is growing. Because of large land area, losses in Iran power transmission network are significant. These reasons caused greater interest in distributed generation (DG) small scale, demand site technologies based on renewable energy sources. Energy planning has to be carried out by modeling all sectors of energy system from primary energy sources (fossil fuels, renewable) to end use technologies for determination of optimal configuration of energy systems. Energy planning is a powerful tool for showing the effects of certain energy policies, which helps decision makers choose the most appropriate strategies in order to expand DG technologies and taking into account environmental impacts and costs to the community. Energy planning is carried out in Iran's energy system. Therefore, we have defined a reference energy system for Iran. The aim of this paper is to evaluate the contribution of DG technologies when energy planning is carried out. For this purpose, the energy system optimization model MESSAGE has been utilized to take into account the presence of DG technologies. To provide a detailed description of DG production, a power grid scheme is considered. Planning procedure follows an optimization process based on the cost function minimization in the presence of technical and energy-policy and environmental constraints. In Section 2, a brief explanation of model MEESAGE is given. In this section you will know main parts and aim of the model. In section 3, a brief review of the spread of DG technologies is reported. In Section 4, the reference energy system of Iran relating to the proposed optimization procedure and structure of model MESSAGE is illustrated. In section 5, Model validation is studied. The test results of several scenarios applied to Iran's energy system are reported in Section 6.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,873
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,180 · 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