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Enregistrement W4361760000 · doi:10.35682/jje.v1i1.59

Distributed Energy Resources Electrical Systems: Current status and Future prospective

2022· article· en· W4361760000 sur OpenAlexaboutno aff
Khaled Alawasa

Notice bibliographique

RevueJordan Journal of Energy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Energy Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDistributed generationEnvironmental economicsPayback periodElectricityReliability engineeringInvestment (military)Electricity generationComputer scienceReliability (semiconductor)Electric power systemBusinessAutomotive engineeringRisk analysis (engineering)Power (physics)Production (economics)EngineeringEconomicsElectrical engineeringRenewable energyMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Distributed generation (DG) is an approach that utilizes small scale technologies to generate electricity close to the consumer side. Generally, DG can provide high reliability, high security, low cost electricity, and less environment impact. This paper gives an overview of some of the most significant issues related to the distributed generation (DG). It discusses different aspects of DG, such as definitions, technologies, motivation for moving to DG, some drawbacks associated with the centralized systems which have led to DG. DGs challenges, standards and polices are also presented. In addition, the economic impact and a price comparison between central power plants and DGs are discussed. Also a case study was conducted in order to study the impact of using distributed generations in Edmonton downtown. Three distributed generations, combustion turbine types with 25 MW capacities each have been implemented in Edmonton power system. The total cost estimations have been studied in this case, and the results have revealed that this type of distributed generation is inexpensive and more economic compared with price from the utility. It was estimated from the calculation that the price for the energy is about ¢6.27/kWh while the current electricity price from the utility is ¢8.561/kWh, for long term estimation it is found that the proposed CTs in this project has 11 years for a payback period, after that the project start earning money which is relatively good and wroth investment. The second part of the study analyses the impact of DGs on the system losses using Power-World software, and the result have proven that the loss is significantly decreases when the DG systems are in operation, hence DGs help reducing the costs that associated with the system’s losses.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,181 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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