Blockchain-Based Peer-to-Peer Energy Trading System Using Open-Source Angular Framework and Hypertext Transfer Protocol
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Renewable energy resources have been gaining ground in recent years and we are on the verge of a decentralized energy market with consumers becoming prosumers. Platforms that facilitate peer-to-peer (P2P) sale or purchase of energy are therefore essential. This paper presents a way to trade energy across P2P networks using blockchain technology. The main server is a Raspberry Pi 4 Model B (Pi4B), on which the user interface (UI) as well as the private Ethereum blockchain are configured. The blockchain also implements a smart contract. For the purpose of developing the UI that provides assistance in conducting trading activities, an open-source Angular framework is used. Also explored in the study is the development of an Internet of Things (IoT) server using the latest ESP32-S3 microcontroller. The field instrumentation devices (FIDs) are connected to the microcontroller for the purpose of data acquisition and for subsequent transmission to an IoT server. The blockchain network maintains a record of all transactions in an immutable manner. Assuring security is achieved through a local configuration of the system, hosted on a private network with restricted access. For the purposes of information security and data integrity, additional security measures are also considered, such as a secret recovery phrase, firewalls, login credentials and private key. Among the servers and clients, there is an implementation of a Hypertext Transfer Protocol. The P2P energy trading approach involving renewable energy designed for remote communities is explained and illustrated in this paper.
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.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle