The Future of Sustaining Energy Using Virtual Power Plant: Challenges and Opportunities for More Efficiently Distributed Energy Resources in Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Energy plays a vital role worldwide.In Indonesia, there are 40 million people living without electricity and this lack of electricity has hindered investment.Meanwhile, fossil energy sources are predicted to run out by 2015.This alarming condition encourages the researchers to find alternative renewable energy resources for sustainable energy.Virtual Power Plant (VPP) is a promising solution, especially in terms of storage and distribution of the energy.VPP collects energy from geothermal power, water, sun, wind, and so forth, operated by a single energy generator.The electricity produced is processed and distributed to several units.However, to date In donesia has not utilised VPP as a device for more effective energy distribution although VPP has successfully been implemented in US A, Australia, Canada, and Japan.This article is aimed to analyse possible chances and challenges to effectively distribute energy resources by utilising the technology of VPP to realise the concept of sustainable energy in Indonesia.The research result reveals that there are several challenges encountered over the implementation of VPP regarding, namely: (a) the policy of energy management that is not technology-based; (b) unavailability of infrastructure supporting VPP; (c) participation of societies in electricity procurement; and (d) cyber security threat.In other side, Indonesia has a big opportunity to implement VPP, which are: (a) the change in electrical energy consumption; (b) increasing renewable energy need; (c) better environmental awareness; (d) more complex market; and (c) increasing interest of developed countries in VPP.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».