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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 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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,951
Score d'incertitude au seuil0,329

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 Opus0,023
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 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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