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Enregistrement W4318954139 · doi:10.1109/access.2023.3241686

From Smart Grids to Super Smart Grids: A Roadmap for Strategic Demand Management for Next Generation SAARC and European Power Infrastructure

2023· article· en· W4318954139 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Access · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIntegrated Energy Systems Optimization
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSmart gridRenewable energyComputer scienceWork (physics)Energy supplyEnvironmental economicsTelecommunicationsBusinessEngineeringEnergy (signal processing)EconomicsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to an increasing of demands of electricity in a world on regular basis, different continents will initiate a step towards transforming their smart grids infrastructure into super smart grids (SSGs), in which various countries in a continent will take a step towards an interconnection of their power system networks with one another to manage their futuristic demands conditions. The concept of SSGs system is predicated due to extensive use of modern technology, digital communication, machine learning and modern information techniques for the present power generating system to be more accurate and feature on balancing demand and supply. The SSGs uses renewable energy resources to support power system of multiple countries by reducing the greenhouse gases emissions. The main purpose of transforming smart grids into SSGs is to balance the demands and supply between multiple countries, if each country is not able to manage their own demands profiles. The environmental conditions, lack of energy management, intermittent nature of renewable energy resources and line losses are the major hurdles to provide regular supply. This research work focused about the hurdles in the form of technical challenges that will be arises in case of developing a futuristic SSGs for European and SAARC continents, and thus provide a valuable solution for it along with discussion about the future research directions. Moreover, although SSGs ideas have received positive reviews from many technical experts, but there development in future is still a challenging research issue due to lack of simulation based models of SSGs in the current literature. To deal with this issue, finally a fuzzy logic using hybrid cluster model of SSGs consisting of two clusters and a renewable wind energy system is successfully presented in this research paper. This model can be utilized in prospective for transforming any smart grids power infrastructure based on one country power network to futuristic SSGs power infrastructure based on multiple countries power networks for SAARC and European continents. The simulations of clusters and wind system are performed by the MATLAB. The suggested model of SSGs consisting of eighteen bus networks provides regular supply of energy between two countries interconnecting in the form of two clusters, whenever one or both countries lies in the region of SAARC and European continents faced some kind of fault.

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 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,169
Score d'incertitude au seuil0,932

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,223 · 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