Notice bibliographique
Résumé
Legal adaptation is considered a crucial part and one of the most effective tools of the global energy transition. The energy transition process promotes the rise of the renewable energy industry and brings a tremendous challenge to the law. How could or should the law adapt to the challenge of this global trend? This article will start this study from the case of Chinese wind energy development.China is one of the fastest-growing countries in the world for renewable energy. Although the large-scale development of wind energy started in 2000, China's wind power installed capacity reached 300 million kilowatts by 2021, and power generation accounted for about 7% of the total electricity consumption . This year's installed capacity of coal power is approximately 1 billion kilowatts, but its power generation accounted for 71.27% of the whole country . Two energy sources with three times the difference in installed capacity have ten times the difference in power generation. Why is China's electricity market so biased towards traditional energy? How did the large-scale wind curtailment in China occur? And what role should the law play in China's energy transition game to adapt and regulate the development of the electricity market and guide China's energy transition?This paper will use game theory to analyze China's power pricing system and the operation of China's national electricity transmission grid, so as to explore how the law has and should adapt to China's renewable energy development under its unique power market system and power administrative management system, to minimize the rent-seeking behavior generated in power transmission and support the development of wind energy. This paper will propose solutions to the problem of wind curtailment in China's energy transition from a legal adaptation perspective and provide a reference for other countries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».