Renewable Energies Generation and Carbon Dioxide Emission Forecasting in Microgrids and National Grids using GRNN-GWO Methodology
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Reducing CO2 emissions is a key goal of the strategy for a low-carbon economy and for the choice of greenhouse gas emission mitigation path. An effective forecasting method can represent a useful tool for managing renewable energies in microgrids and mitigating carbon dioxide emission. In this study is evaluated the trend of CO2 emission in Iran, Canada and Italy and compared the CO2 emission from consumption of energy sources: Coal - Natural Gas - Petroleum and other refined hydrocarbons - Renewable Energies. Furthermore, a proposed intelligent method has been provided for CO2 emission forecasting based on Generalized Regression Neural Network and Grey Wolf Optimization. Furthermore, the proposed method has been used for renewable energies generation (Wind power and Solar power) forecasting in the microgrid of Favignana island (Italy). The obtained results confirm the higher accuracy of the proposed method in long-term CO2 emission forecasting and short-term renewable energies generation as compared with other several methods.
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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 | 0,000 |
| 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