Automotive energy systems
Notice bibliographique
Résumé
Owing to recent well-known trends, renewable resources are becoming increasingly prominent in the complex energy market mosaic. As long as their penetration level is low, they can be handled easily by the current infrastructure, but at present incremental rates, this will not be the case in the future. The intermittent nature of solar and wind generation will require a far more flexible compensation mechanism than is currently available. Because of this, large battery banks that act as buffers between the generator and the grid invariably accompany today's renewable energy installations. Wind power, in particular, is not only intermittent but also it has no day-average predictability, as winds can differ hour-to-hour as easily at night as during the day, adding an extra amount of irregularity to an already varying load. This suggests that plug-in electric vehicles (PEVs) will be called on to perform, not only the more manageable regulation tasks, but also aid in providing peak power. As noted earlier, this might not find approval with PEV owners unless the pricing model is modified. Nevertheless, it is reasonable to ask whether a large PEV contracted fleet could perform this task on a national (US) level. Studies have shown that the answer is yes. With an overconfident 50% estimation for the market penetration of wind energy and 70 million PEVs available, peak power could be provided at the expense of approximately 7 kWh of battery energy per day or about 10%-20% of an average PEV reserve.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,228 | 0,159 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».