Evaluating the Impacts of Supply and Demand-Side Interventions in Northern Remote and Rural Community Energy Systems
Notice bibliographique
Résumé
Remote and rural communities located across Canada face several energy system related concerns such as high heating and electricity rates, dependence on imported energy, and low levels of energy security and autonomy. In recent years, significant progress has been made with regards to developing demand and supply-side technology-based interventions that allow remote and rural communities to address these problems in a manner that is both economically viable and environmentally sound. Two prominent interventions that fall within these categories are building-based envelope energy retrofits and biomass driven district heating grids. The former can solve many of these concerns as well as reduce fossil fuel consumption, and improve the communities' housing stock, while the latter is a reliable and dispatchable technology that utilizes a carbon neutral energy source (i.e. biomass) that is abundantly available in heavily forested regions of northern Canada. This research explores the potential benefits and tradeoff of these interventions when implemented in Canada's northern remote and rural communities. The MoCreebec Eeyoud indigenous community of Moose Factory, Ontario is used as the case study in the analysis. Results show that biomass driven district heating grids are an economically attractive alternative for remote community energy systems with reductions in cost of up to 45% relative to conventional diesel power generation. On the other hand, in rural community energy systems, biomass district heating grids are unable to economically outperform conventional grid electricity unless the true cost of the electrical transmission grid is considered. However, from a purely economic standpoint, it is preferable for these communities to invest in building-based demand-side interventions instead of a biomass driven district heating grid. Building-based demand side interventions such as upgraded First and foremost I would like to thank my supervisor Prof.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».