MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2995542920 · doi:10.1155/2019/9572746

Electric Vehicles and Storage Systems Integrated within a Sustainable Urban District Fed by Solar Energy

2019· article· en· W2995542920 sur OpenAlexvenueno aff
Stefano Bracco, Federico Delfino, Michela Longo, Silvia Siri

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Transportation · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Vehicles and Infrastructure
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotovoltaic systemEnergy storageSmart gridGridEnvironmental economicsEngineeringElectric potential energyAutomotive engineeringTransport engineeringComputer scienceEnergy (signal processing)Electrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, an optimization model is defined for the design of a smart energy infrastructure integrating different technologies to satisfy the electrical demand of a given site. The considered smart energy infrastructure includes a photovoltaic plant, electrical storage systems, electric vehicles (EVs), and charging stations. The objective function of the optimization model considers the costs related to the installation and maintenance of the considered technologies, as well as the costs associated with the energy exchanges with the external grid. A very extensive numerical analysis is reported in the paper, referred to a test case in a real site in Liguria Region, in the north of Italy. Many scenarios are analyzed and discussed, with specific attention to evaluate the role of electric mobility within a smart energy infrastructure and a focus on EVs acting as mobile storage systems.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,302
Score d'incertitude au seuil0,518

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,164
Écart entre enseignants0,163 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations15
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Advanced TransportationMême sujetElectric Vehicles and InfrastructureTravaux en français237 207