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Enregistrement W4317809529 · doi:10.3390/en16031234

Calibration of Grid Models for Analyzing Energy Policies

2023· article· en· W4317809529 sur OpenAlexafffundabout
Jon Duan, G. Cornelis van Kooten, Afiqul Islam

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIntegrated Energy Systems Optimization
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRenewable energyGridMarginal costBase load power plantElectricityContext (archaeology)CoalNatural gasFossil fuelElectricity pricingElectricity generationEnvironmental economicsEnvironmental scienceDistributed generationEconomicsEngineeringMicroeconomicsElectricity marketPower (physics)Waste managementElectrical engineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intermittent forms of renewable energy destabilize electricity grids unless adequate reliable generating capacity and storage are available, while instability of hybrid electricity grids and cost fluctuations in fossil fuel prices pose further challenges for policymakers. We examine the interaction between renewable and traditional fossil-fuel energy sources in the context of the Alberta electricity grid, where policymakers seek to eliminate coal and reduce reliance on natural gas. We develop a policy model of the Alberta grid and, unlike earlier models, calibrate the cost functions of thermal generation using positive mathematical programming. Rather than employing constant average and marginal costs, calibration determines upward sloping supply (marginal cost) functions. The calibrated model is then used to determine an optimal generation mix under different assumptions regarding carbon prices and policies to eliminate coal-fired capacity. Results indicate that significant wind capacity can enter the Alberta grid if carbon prices are high, but that it remains difficult to eliminate reliable baseload capacity. Adequate baseload coal and/or natural gas capacity is required, which is the case even if battery storage is allowed into the system. Further, significant peak-load gas capacity will also be required to backstop intermittent renewables.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,836
Score d'incertitude au seuil0,386

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,202 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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