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Enregistrement W3153539607 · doi:10.21203/rs.3.rs-270607/v1

Technological Change in Electric Power Supply Chain: Quantifying Economic Benefits of General Electric's GT11N2 M

2021· preprint· en· W3153539607 sur OpenAlexaffabout
Talat S. Genc

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueEnergy, Environment, and Transportation Policies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUpgradeIndustrial organizationUpstream (networking)Downstream (manufacturing)ElectricityFlexibility (engineering)BusinessService (business)Investment (military)Electric powerEnvironmental economicsCommerceEconomicsPower (physics)TelecommunicationsMarketingElectrical engineeringEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper examines General Electric's new combined-cycle gas turbine GT11N2 M upgrade. The new technology provides operational flexibility and promises output and cost efficiencies. To investigate the benefis of this technology, we propose a power supply chain model and construct cost functions for generation and service and maintenance using actual market and firm level data. The upstream firm is General Electric (GE) who invests in GT11N2 generators. The investment results in innovation of GT11N2 M upgrade facilitating different operational modes and efficiencies. The downstream firm is TransAlta's Sarnia plant which utilizes this new technology to produce and sell electricity to residential, small business, industrial, and wholesale market customers in Ontario, Canada. We quantify equilibrium prices and outputs under various efficiency rates in costs of fuel, service, and maintenance. We find a large variation in electricity generation depending on which operational mode ("Maximum Continuous Load" or "Performance" or "Lifetime") of GT11N2 M is selected. Under a mixed usage of all modes, we expect 44% output expansion to the industrial customers and 0.2% sales increase in the Ontario wholesale electricity market. Under this mode, GE's price should go down by 0.4% due to fuel cost efficiency. If GE's cost was $2.8 per MWh, GE should have asked Trans-Alta an average price of $5.822 per MWh for service and maintenance prior to the new technology. With the new technology, GE should charge $5.502 per MWh to Trans Alta. While GE's sales to wholesale market are almost stable, the sales to industrial customers increase nonlinearly in downstream efficiency rates. This shows that the amount of greenhouse gas emissions will be largely impacted by the choice of operational mode and how long it is used.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,271 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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