MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4220731898 · doi:10.1016/j.isci.2022.104173

Changing sensitivity to cold weather in Texas power demand

2022· article· en· W4220731898 sur OpenAlexaff
Blake Shaffer, Daniel Quintero, Joshua D. Rhodes

Notice bibliographique

RevueiScience · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnergy and Environment Impacts
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesEngineer Research and Development CenterEnergy Foundation
Mots-clésBlackoutElectrificationElectricity demandEnvironmental scienceElectricityCold weatherSensitivity (control systems)MeteorologyPeak demandPower demandSupply and demandAgricultural economicsNatural resource economicsPower (physics)Electricity generationEconomicsEngineeringElectric power systemPower consumptionGeographyElectrical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We estimate the effect of heightened temperature sensitivity on electricity demand in Texas during the February 2021 blackout event. Using 20 years of hourly data, we estimate the relationship between temperature and electricity demand; finding demand has become more responsive to cold temperatures over time. This is consistent with the fact electric heating has similarly increased over the past 20 years in Texas. We find during the February 2021 event, average electricity demand was 8% higher, and approximately 10,000 MW higher during the peak hour, than it would have been had temperature sensitivity remained unchanged at early 2000s levels. Our results highlight that Texas's increased sensitivity to cold weather extremes is not limited to the supply side, but the demand side as well. These findings have implications to other regions that are seeking to reduce carbon emissions through the electrification of heating.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,773
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,200 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations21
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueiScienceMême sujetEnergy and Environment ImpactsTravaux en français237 207