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Enregistrement W2953430238 · doi:10.4018/978-1-5225-8559-6.ch010

Economically Optimal Solar Power Generation

2019· book-chapter· en· W2953430238 sur OpenAlexaffabout
Sana Badruddin, Cameron Ryan Robertson-Gillis, Janice Ashworth, David J. Wright

Notice bibliographique

RevuePractice, progress, and proficiency in sustainability · 2019
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Energy Management
Établissements canadiensAgriculture Environmental Renewal Canada (Canada)University of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectricityProfitability indexGrid parityRenewable energyStand-alone power systemEnvironmental economicsElectricity retailingInstallationConsumption (sociology)Electricity generationBusinessSolar powerPhotovoltaic systemElectrical engineeringEngineeringEconomicsPower (physics)FinanceElectricity marketDistributed generationMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Ottawa Renewable Energy Cooperative is considering installing solar modules on the roofs of two buildings while they stay connected to the public electricity grid. Solar power produced over their own needs would be sent to the public electricity grid for a credit on their electricity bill. When they need more power than they are generating, these buildings would purchase electricity from the grid. In addition to paying for the electricity they purchase, they would be subject to a “demand charge” that applies each month to the hour during which their consumption is at a peak for that month. Any electricity consumed during that peak hour would be charged at a rate about 100 times the rate for other hours. The case addresses three questions: (1) Is it profitable for these organizations to install solar on their roofs? (2) Can profitability be increased by adding a battery? and (3) How sensitive is profitability to uncertainty in future electricity prices? The case shows how the answers to these questions depend on the profile of hourly electricity consumption during the day, which is very different from one building to the other.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,948
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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