Conservation and demand management in community energy systems
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
Community Energy Systems (CESs) are localized systems that can generate, deliver, and/or store energy, which can come in different forms, including electricity, natural gas, and district heating. These can be operated in islanded mode or tied into the main grid, either continually or for backup purposes. Since CESs are by definition small-scale, even small deviations from forecasts can be much more costly to users as those costs of overbuilding or underbuilding are shared among a much smaller group of consumers (rather than the much larger pool across the larger system). Accurate peak load forecasts are very difficult, and they are especially difficult for CESs because inaccuracies cannot be smoothed across a larger base. Conservation and demand management can be efficient tools to smooth over inevitable deviations from forecasts. The conservation model proposed in this chapter would target conservation at the most elastic (price sensitive) consumers only during narrowly defined peak periods in order to increase utilization of fixed assets and drive down unit costs. This would reduce the overall capacity requirements of the system, and these savings would be saved among all users. The three main elements of this model are to (1) lower the peak in order to defer capacity expansions; (2) increase utilization in order to reduce unit costs and rates; and (3) target conservation efforts at the most elastic (price sensitive) consumers so that conservation is procured at the lowest possible cost. Conservation can be achieved through a combination of disincentives for consumption during very narrow peak periods and incentives for consumption during off-peak periods. Together, these have the effect of flattening the demand curve.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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