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Enregistrement W4292566191 · doi:10.5267/j.msl.2022.4.001

Enhancing the large-scale electric power systems to meet future demands considering the sustainable technologies

2022· article· en· W4292566191 sur OpenAlexvenueno aff
Gonzalo E. Álvarez

Notice bibliographique

RevueManagement Science Letters · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIntegrated Energy Systems Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectricityEnvironmental economicsGreenhouse gasRenewable energyElectricity generationInvestment (military)PremiseScale (ratio)Production (economics)Electricity systemComputer scienceBusinessEconomicsPower (physics)MicroeconomicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electricity systems are currently expanding towards more efficient forms of production. Several expansionary strategies are being developed to cover increases in future electricity demand. Goals such as reducing greenhouse gas emissions, increasing the efficiency of operations, and achieving more equitable participation of the actors in charge of the investments are set. Following this premise, this paper presents a multi-objective model that helps in decision-making on the problem of expanding electricity generation. The model considers more realistic views than other works in the literature. The vast majority of the stakeholders in the studied field are satisfied with the present proposal. Investment costs, greenhouse emissions, and investment contribution rates are considered. Also, the actual procedures of the generation and transmission stages are rigorously studied. This means obtaining solutions that are closer to reality. The case study is the electricity system of Argentina. The results obtained indicate that the recommended solutions are the most convenient from all points of view. They constitute a mix of the generation with renewable and non-renewable technologies. The case study reveals emission reductions of up to 25% and it can be achieved that the most vulnerable social groups do not have to finance future system expansions.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,569
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,172
Écart entre enseignants0,170 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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