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Enregistrement W3197448137 · doi:10.18280/ijsdp.160419

Commercializing Battery Storage for Integration of Renewable Energy in India: An Insight to Business Models

2021· article· en· W3197448137 sur OpenAlexvenueno aff
Dipen Paul, Dharmesh K. Mishra, Arzaan Dordi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnergy and Environment Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusiness modelCommercializationContext (archaeology)Software deploymentRenewable energyBusinessElectricityGovernment (linguistics)Battery (electricity)Environmental economicsMarketingComputer scienceEconomicsEngineeringPower (physics)Electrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The research study focuses on exploring different business models that can be used for the deployment of battery storage in India. It further provides a perspective on the different business models adopted across the globe. It also focuses on the key market drivers that can be considered to build the country's storage ecosystem. The objective of the study was to bridge the gap between technology and commercialization. A comparative analysis of different business models adopted by other countries for battery storage and their relevance in the Indian Context was done. It also considered the business models that have been used in different sectors and looks feasible for the battery storage sector. The study recommends the model of “Trading stored electricity on Power Exchanges or Whole-Sale Market” and the model of “introducing battery storage as a package” as the most suitable models for implementation in the Indian context. Further the study identifies few critical factors for the success of commercializing battery storage in India which are choosing the right business model, knowing the needs of the customers and the Government's stand on policies.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0080,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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