Integrating Renewable Energy Resources Into the Smart Grid: Recent Developments in Information and Communication Technologies
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.
Notice bibliographique
Résumé
Rising energy costs, losses in the present-day electricity grid, risks from nuclear power generation, and global environmental changes are motivating a transformation of the conventional ways of generating electricity. Globally, there is a desire to rely more on renewable energy resources (RERs) for electricity generation. RERs reduce greenhouse gas emissions and may have economic benefits, e.g., through applying demand side management with dynamic pricing so as to shift loads from fossil fuel-based generators to RERs. The electricity grid is presently evolving toward an intelligent grid, the so-called smart grid (SG). One of the major goals of the future SG is to move toward 100% electricity generation from RERs, i.e., toward a 100% renewable grid. However, the disparate, intermittent, and typically widely geographically distributed nature of RERs complicates the integration of RERs into the SG. Moreover, individual RERs have generally lower capacity than conventional fossil fuel-based plants, and these RERs are based on a wide spectrum of different technologies. In this article, we give an overview of recent efforts that aim to integrate RERs into the SG. We outline the integration of RERs into the SG along with their supporting communication networks. We also discuss ongoing projects that seek to integrate RERs into the SG around the globe. Finally, we outline future research directions on integrating RERs into the SG.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle