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Enregistrement W4255706078 · doi:10.35940/ijitee.k2109.1081219

The Present Trends and Challenges in Renewable Energy Sources Connected to a Grid

2019· article· en· W4255706078 sur OpenAlexaboutno aff
Fu Hua, Ameen Ezzi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Security and Resilience
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenewable energySmart gridGridElectricityEnvironmental economicsComputer scienceElectricity systemElectricity generationRisk analysis (engineering)Operations researchTelecommunicationsSystems engineeringBusinessComputer securityPower (physics)EngineeringEconomicsElectrical engineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Smart grids are alterations of the traditional power grids where the monitoring and control of the electricity system are faster and easier than before due to their automated self-healing and sensing processes. However, their primary target is two-way communication, which is only feasible if the decentralized generation of power will exist alongside the national grid. In that light, this report first gives a comprehensive description of smart grids and their history. Afterward, it examines the two major groups of challenges to the penetration of the technology; that is technical and regulatory, policy, and economic challenges. Case studies from the U.S., Canada, Korea, California, and Sweden are used to illustrate the discovered trends and challenges to renewable energy sources connected to grids and demonstrate possible solutions. The research design employed in the study is diagnostic since the problem, its history, and solutions are all reviewed in the report. The study's recommendation is policy interventions to solve both the regulatory and technical challenges to the proliferation of gridded renewables.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,196 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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