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Enregistrement W4323845467 · doi:10.3390/su15064891

An Exploratory Study of the Perception of Peer-to-Peer Energy Trading within the Power Distribution Network in the UAE

2023· article· en· W4323845467 sur OpenAlexaff
Ahmed Hassan Almarzooqi, Ahmed Osman, Mostafa F. Shabaan, Mohammed E. Nassar

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Energy Management
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSmart gridPeer-to-peerElectricityEnvironmental economicsBusinessGridDistributed generationMarketingComputer scienceComputer securityEconomicsEngineeringDistributed computingRenewable energyElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The introduction of Smart Grid resulted in the development of various applications that are built upon the concept of bi-directional flow of electricity and data. One of the Smart Grids pillars is the Distributed Generation (DG) technologies, where customers turn to be prosumers with power generation capability. Another pillar is the Demand Side Management (DSM), which helps control the energy consumption by changing the power usage slots among other peers. DG and DSM have facilitated the sharing of excess power by customers to the grid, and then to their peers through the grid as a trading agent. Although the concept of integrating Peer-to-Peer energy trading with DSM has been explored by scholars and relatively established trading frameworks, there are very limited research performed in respect to the UAE market in terms of its acceptance and readiness towards this energy trading market. This research aims to explore the perception of Peer-to-Peer electricity trading within the Power Distribution Network in the United Arab Emirates. The study will review the Smart Grid network in the UAE and will obtain insights on people’s perception of the transition from classical electricity network to Smart Grid. It will also look into peoples’ perception regarding the transition from being electricity consumers to being electricity producers that trade among peers through semi-structured interviews. This will enhance the understanding of the energy trading market between self-generated power producers connected to a network grid, where the consumer will be utilizing the excess power available in the form of electricity trading, by importing and exporting power, without adding any additional power to the grid. The outcome of the study will provide an insight on the UAE electricity market by designing an electricity trading model that is built upon the following vital factors: power quality, supply reliability, type of integration, peers, and trading time. Furthermore, the study will provide a foundation base to the utilities, as well as individuals, when dealing with the changes in the electricity market structure.

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)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,885
Score d'incertitude au seuil0,312

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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