Prospects of Smart Metering System in Bangladesh: Cost Benefit Analysis
Notice bibliographique
Résumé
One of the most significant parts of smart grid is Smart Metering System. They felicitate the information exchange between the service providers and the consumers, resulting in efficient management in the electricity supply. Many Western countries like Great Britain (GB) and Canada have conducted Cost Benefit Analysis (CBA) before starting installation of Smart Meter. The aim of this study is to compare the benefits from the Smart metering system over traditional (electro-mechanical and prepaid) meters, in accordance with Cost Benefit Analysis. So the main focus is to put emphasis on the Cost Benefit Analysis. The most important fact to analyse before the installation of Smart Meters is to find out the advantages of such technology as well as the cost behind the setup of such meter. Such as the degradation of CO <inf xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">2</inf> emission, the installation and maintenance expenses, financial savings from the Time-of-Use (ToU) etc. The establishment cost of installing Smart Meter may be high but in general, the roll-out offers a 1.36 benefit-to-cost ratio (BCR), which reflects the costs and benefits of lifetime. In this study, Chittagong Municipality Area was chosen to find out how can the prepaid meters be replaced with the Smart Meters within an approximate minimal expense. From the very beginning of installing Smart Metering system, the required costs that have been calculated for installing Smart Metering system include operational cost, maintenance cost, meter cost, In-home display cost, Data Communications Company (DCC) cost etc. The estimated total cost of this project is set to be approximately ${\$}$ 300.9M.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».