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Enregistrement W3100819994 · doi:10.1109/access.2020.3038824

A Blockchain-Enabled Decentralized Energy Trading Mechanism for Islanded Networked Microgrids

2020· article· en· W3100819994 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Access · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBlockchain Technology Applications and Security
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlockchainComputer scienceSmart contractDistributed computingByzantine fault toleranceSmart gridComputer securityMicrogridDistributed generationFault toleranceRenewable energyControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Interconnected microgrids are becoming a building block in smart systems. Initiating secure and efficient energy trading mechanisms among networked microgrids for reliability and economic mutual benefits have become a crucial task. Recently, integrating blockchain technologies into the energy sector have gained significant amount of interest, e.g. transactive grid. This paper proposes a two-layer secured smart contract-based energy trading mechanism to allow microgrids to establish coalitions, adjust the electricity-trading price, and achieve transparent and decentralized secure transactions without intervention of a third trusted party. Since reliability benefits are main drivers of microgrids operation in islanded mode, a new decentralized smart contract based-energy trading model for islanded networked microgrids is proposed in the first layer with an objective to achieve demand generation balance. In the second layer, and to achieve a higher security, all executed contracts are verified and saved in a blockchain based on a new developed two-phase consensus method that utilizes practical Byzantine Fault Tolerance (pBFT), and a modified Proof of Stake (PoS). Simulations are conducted in Python environment to validate the proposed energy trading model.

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.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,945
Score d'incertitude au seuil0,807

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
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 GPT0,268
Écart entre enseignants0,240 · 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