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Enregistrement W3213336963 · doi:10.31223/x5mm06

C3S Energy: an operational service to deliver power demand and supply for different electricity sources, time and spatial scales over Europe

2021· preprint· en· W3213336963 sur OpenAlex
Laurent Dubus, Yves‐Marie Saint‐Drenan, Alberto Troccoli, Matteo De Felice, Yohann Moreau, Lin Ho, C. M. Goodess, L. J. Sanger

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

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIntegrated Energy Systems Optimization
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesEuropean Centre for Medium-Range Weather ForecastsEuropean Commission
Mots-clésClimate changeFlexibility (engineering)Environmental economicsElectricityWind powerEnergy supplyRenewable energyElectricity generationMains electricityElectricity marketEnvironmental scienceEnvironmental resource managementEnergy (signal processing)EconomicsPower (physics)Engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The EU Copernicus Climate Change Service (C3S) has produced an operational climate service, called C3S Energy, designed to enable the energy industry and policy makers to assess the impacts of climate variability and climate change on the energy sector in Europe. The C3S Energy service covers different time horizons, for the past forty years and the future. It provides time series of electricity demand and supply from wind, solar photovoltaic and hydro power, and can be used for recent trends analysis, seasonal outlooks or the assessment of climate change impacts on energy mixes in the long-term.This paper introduces this dataset, with a focus on the design and validation of the energy conversion models, based on ENTSO-E energy data and the ERA5 climate reanalysis. Flexibility and coherence across all countries have been privileged upon models’ accuracy. However, the comparison with ENTSO-E data shows that the models provide plausible energy indicators and, in particular, allow to compare climate variability effects on power demand and generation in an homogenous approach all over Europe.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,274
Score d'incertitude au seuil1,000

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 savante0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,184 · 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

En bref

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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