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Enregistrement W2545357316 · doi:10.1109/nssmic.2004.1466909

Electric utility deregulation: failure or success

2005· article· en· W2545357316 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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueIEEE Symposium Conference Record Nuclear Science 2004. · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Power System Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeregulationRestructuringRevenueElectric power industryElectric utilityElectricity marketBlackoutCommissionBusinessElectric powerOrder (exchange)ElectricityEconomicsIndustrial organizationMarket economyFinanceElectric power systemPower (physics)Engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The electric utilities approach for restructuring the power market determines the failure or success of electric utility deregulation. It will cost billions of dollars, if restructuring is not done properly. Federal Energy Regulatory Commission (FERC) Order 2000 endorses competitive power markets, and price signals for the purpose of managing electricity grid congestion and achieving reliability. In a deregulated competitive electricity market, companies have to pay for the reactive power losses out of the revenues they earn. If the investors are reimbursed for reliability, there might be more investments. California deregulated in 1998 but the deregulated market was not structured efficiently and allowed some companies to manipulate the market by sending the power out of California and then reselling it back into the state. The utilities were not allowed long-term contracts and were required to sell many of their existing plants. California's experience is unique; in fact, when done well, the success stories in Pennsylvania, Ohio, Texas, England, and Japan show the benefit to both consumers and sellers from electric utility deregulation. Deregulation has been successful in New York, Virginia, and Ontario by protecting the customers from price volatility by price caps. By definition, price caps are not effective in a deregulated market, however, a price cap (i.e., a little regulation) to protect consumers in the transition period to deregulation is good. The price caps can be removed at a later date when the deregulated industry has matured like the power market in New Jersey. Circumstances like the August 14th, 2003 blackout in the northeast of the United States (not caused by deregulation) brought industry uncertainty to investors and consumers. Under deregulation, dispersed power generation (such as co-generation, biomass, microturbines, solar photovoltaic cells, wind turbines, fuel cells, geothermal, and diesel generators) is being promoted vigorously and more prominence is being put in the ancillary services and FACTS devices because of shortage of transmission lines in a deregulated power market. One of the results of economic deregulation of the electric power industry has been the development of a market for advanced nuclear power plants that will be cheaper to build and cheaper to run. In conclusion, by implementing a limited price control, the electric utility deregulation can be successful.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,833
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,212 · 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