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Enregistrement W2736336048 · doi:10.3390/en10070957

Linking the Power and Transport Sectors—Part 2: Modelling a Sector Coupling Scenario for Germany

2017· article· en· W2736336048 sur OpenAlexaboutno aff
Martin Robinius, Alexander Otto, Konstantinos Syranidis, David Severin Ryberg, Philipp Heuser, Lara Welder, Thomas Grube, Peter Markewitz, Vanessa Tietze, Detlef Stolten

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIntegrated Energy Systems Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceRenewable energyEnergy sectorEnvironmental economicsGridResource (disambiguation)Operations researchPipeline (software)Risk analysis (engineering)Industrial organizationSystems engineeringManagement scienceEconomicsBusinessEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

“Linking the power and transport sectors—Part 1” describes the general principle of “sector coupling” (SC), develops a working definition intended of the concept to be of utility to the international scientific community, contains a literature review that provides an overview of relevant scientific papers on this topic and conducts a rudimentary analysis of the linking of the power and transport sectors on a worldwide, EU and German level. The aim of this follow-on paper is to outline an approach to the modelling of SC. Therefore, a study of Germany as a case study was conducted. This study assumes a high share of renewable energy sources (RES) contributing to the grid and significant proportion of fuel cell vehicles (FCVs) in the year 2050, along with a dedicated hydrogen pipeline grid to meet hydrogen demand. To construct a model of this nature, the model environment “METIS” (models for energy transformation and integration systems) we developed will be described in more detail in this paper. Within this framework, a detailed model of the power and transport sector in Germany will be presented in this paper and the rationale behind its assumptions described. Furthermore, an intensive result analysis for the power surplus, utilization of electrolysis, hydrogen pipeline and economic considerations has been conducted to show the potential outcomes of modelling SC. It is hoped that this will serve as a basis for researchers to apply this framework in future to models and analysis with an international focus.

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 enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,139

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations153
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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