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Enregistrement W2086983430 · doi:10.1109/icsai.2014.7009286

Renewable energy sources in a transactive energy market

2014· article· en· W2086983430 sur OpenAlexaff
Tugcan Sahin, Daniel Shereck

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Energy Research and Development
Établissements canadiensSiemens (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenewable energyEnvironmental economicsRevenueFossil fuelTransactive memoryWind powerRenewable energy creditIntermittent energy sourceBusinessGrid parityNatural resource economicsEnergy sourceGridEnergy developmentFeed-in tariffDistributed generationEconomicsEnergy policyComputer scienceEngineeringWaste managementFinanceElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to government policies, the declining cost of renewable energy technology and the increased costs of fossil fuels, energy sources such as wind and solar are becoming a larger part of the power producing mix. As renewable generators start to replace conventional sources such as coal, oil, gas and nuclear there is a growing concern by utility operators that the power system reliability may be compromised. Additionally, as more and more customers begin to produce their own energy there is a growing concern of market parity. As consumers become prosumers the utility is left with the role of maintaining the grid despite declining revenues. Those who cannot afford their own renewables sources are also left to foot the bill as rates rise. Therefore the current market mechanisms do not properly distribute the costs as well as ensure grid reliability. This paper seeks to classify the costs and benefits of renewables for all market participants using the Transactive Energy Framework proposed by the GridWise Architecture Council in 2013.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil0,988

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)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,169
Écart entre enseignants0,165 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations13
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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