Blockchain-Enabled Energy Demand Side Management Cap and Trade Model
Notice bibliographique
Résumé
Global economic growth, demographic explosion, digitization, increased mobility, and greater demand for heating and cooling due to climate change in different world areas are the main drivers for the surge in energy demand. The increase in energy demand is the basis of economic challenges for power companies alongside several socio-economic problems in communities, such as energy poverty, defined as the insufficient coverage of energy needs, especially in the residential sector. Two main strategies are considered to meet this increased demand. The first strategy focuses on new sustainable and eco-friendly modes of power generation, such as renewable energy resources and distributed energy resources. The second strategy is demand-side oriented rather than the supply side. Demand-side management, demand response (DR), and energy efficiency (EE) programs fall under this category. On the other hand, the decentralization and digitization of the energy sector convoyed by the emersion of new technologies such as blockchain, Internet of Things (IoT), and Artificial Intelligence (AI), opened the door to new solutions for the energy demand dilemma. Among these technologies, blockchain has proved itself as a decentralized trading platform between untrusted peers without the involvement of a trusted third party. This newly introduced Peer-to-Peer (P2P) trading model can be used to create a new demand load control model. In this article, the concept of an energy cap and trade demand-side management (DSM) model is introduced and simulated. The introduced DSM model is based on the concept of capping consumers’ monthly energy consumption and rewarding consumers who do not exceed this cap with energy tradeable credits that can be traded using blockchain-based Peer-to-Peer (P2P) energy trading. A model based on 200 households is used to simulate the proposed DSM model and prove that this model can be beneficial to both energy companies and consumers.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».