The Transition Toward Merging Big Data Analytics, IoT, and Artificial Intelligence with Blockchain in Transactive Energy Markets
Notice bibliographique
Résumé
Blockchain is a special technology for peer-to-peer (P2P) trading platforms, which uses decentralized storage to record all transaction data. Blockchain was first used in 2009 in the infrastructure of the financial sector of the Bitcoin cryptocurrency. Recently, further applications have evolved in this area to provide decentralized transaction storage by employing innovative mechanisms that enable decentralized operation. This mechanism is called a smart contract that operates based on individually defined rules (e.g., quality, quantity, and price specifications) that enable an independent matching of market players at the distribution level on the supplier side and their potential customers and end-users as well as prosumers. In this article, in addition to introducing the concept of Blockchain, the way this cutting-edge technology deals with different agents in the energy sector and markets and its impact on the operation performance of the electricity and energy industry have been examined. Thus, merging other emerging technologies and platforms, such as big data analysis, the Internet of Things (IoT), and artificial intelligence (AI) with Blockchain, can solve many practical open challenges in smart electrical grids and the energy domain. This article delves into the impacts of integrating these platforms to boost the interoperability between different components and enhance the liquidity of markets.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».