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Enregistrement W2283981904 · doi:10.2172/1067922

Integrated Canada-U.S. Power Sector Modeling with the Regional Energy Deployment System (ReEDS)

2013· report· en· W2283981904 sur OpenAlexfundaboutno aff
A. Martinez, Kelly Eurek, Trieu Mai

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIntegrated Energy Systems Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSimon Fraser UniversityNatural Resources CanadaU.S. Department of Energy
Mots-clésSoftware deploymentRenewable energyElectricityGridElectric power systemVariable renewable energyElectricity systemEnvironmental economicsBusinessElectricity generationTelecommunicationsEnvironmental resource managementComputer sciencePower (physics)GeographyEngineeringEconomicsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The electric power system in North America is linked between the United States and Canada. Canada has historically been a net exporter of electricity to the United States. The extent to which this remains true will depend on the future evolution of power markets, technology deployment, and policies. To evaluate these and related questions, we modify the Regional Energy Deployment System (ReEDS) model to include an explicit representation of the grid-connected power system in Canada to the continental United States. ReEDS is unique among long-term capacity expansion models for its high spatial resolution and statistical treatment of the impact of variable renewable generation on capacity planning and dispatch. These unique traits are extended to new Canadian regions. We present example scenario results using the fully integrated Canada-U.S. version of ReEDS to demonstrate model capabilities. The newly developed, integrated Canada-U.S. ReEDS model can be used to analyze the dynamics of electricity transfers and other grid services between the two countries under different scenarios.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 GPT0,171
Écart entre enseignants0,157 · 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'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

Citations14
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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