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Enregistrement W2932392300 · doi:10.1049/iet-gtd.2018.5556

Enabling electricity access: revisiting load models for AC‐grid operation ‐ Part I

2019· article· en· W2932392300 sur OpenAlexaff
Ameena Saad Al‐Sumaiti, M.M.A. Salama, Mohamed Shawky El Moursi, Tareefa S. Alsumaiti, Mousa Marzband

Notice bibliographique

RevueIET Generation Transmission & Distribution · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Energy Management
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectricityGridEconomic shortageEnvironmental economicsElectricity demandComputer scienceStand-alone power systemMains electricityElectricity generationElectricity retailingPeak demandDemand responseWork (physics)Load managementNational GridProbabilistic logicElectricity marketDistributed generationPower (physics)Renewable energyElectrical engineeringEngineeringEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Meeting electricity demand in remote communities and non‐electrified regions in the poor developing world is a challenge. Power generation is in shortage compared to electricity demand. Electric utilities either would enforce grid's zonal load curtailment or not electrify regions. Controlling electricity demand can play a vital role in enabling electricity access; however, weather uncertainty drives electricity demand variability. This article provides an overview of current demand‐side management research, identify research gaps, and propose a more promising approach to enable electricity access. Also, it proposes manipulating appliances models to fit their operation in applications where power supply shortage is an issue. The proposed work considers the effect of the probabilistic nature of weather and meeting AC grid codes of operation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,937
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,218 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations30
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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