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Enregistrement W2037391976 · doi:10.1109/epec.2014.51

Quantifying System Adequacy Benefit of Wind Power Diversity

2014· article· en· W2037391976 sur OpenAlexaffabout
Dinesh Dhungana, Rajesh Karki

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower System Reliability and Maintenance
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWind powerRenewable energyElectric power systemElectricity generationDiversification (marketing strategy)Environmental scienceElectric powerReliability (semiconductor)Distributed generationEnvironmental economicsWind speedAutomotive engineeringReliability engineeringPower (physics)EngineeringMeteorologyElectrical engineeringBusinessGeographyEconomicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electric energy generation from renewable sources has received considerable public support due to growing concerns about adverse environmental impacts from conventional energy sources. As wind power is environmentally friendly and suitable for bulk power generation, it is one of the fastest growing energy sources in meeting global electric energy demand. Many electric power systems are being connected to multiple wind farms that have diverse wind speed characteristics. Power systems with large wind power penetrations are subject to large fluctuations in power generation causing considerable reliability concerns in system planning and operation. Diversity in wind farms characteristics helps mitigate overall power fluctuations, and can therefore have considerable influence in system reliability. This paper analyzes wind site profiles in Saskatchewan and quantifies the benefit of wind farm diversification in the overall generation adequacy of the electric power system in Saskatchewan.

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 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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,774
Score d'incertitude au seuil0,348

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,181 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations3
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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