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Enregistrement W4379011114 · doi:10.1002/gas.22354

Managing Peak Load in the Past, Present, and Future: Challenges and Opportunities for a Flexible Energy Future

2023· article· en· W4379011114 sur OpenAlexaff
Eric Van Orden, Uroš Simović

Notice bibliographique

RevueClimate and Energy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Energy Management
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDistributed generationPeak demandEnvironmental economicsRenewable energyElectricity generationBase load power plantElectrificationElectricityGridWind powerBusinessEngineeringPower (physics)EconomicsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Taken at face value, peak load management involves controlling or influencing the time of day when electricity is used in homes, businesses, and public facilities. The desire to reduce peak electricity use has been based on the availability of generation resources and their associated costs. During periods of high electricity demand, retail energy providers, including distribution utilities, purchase power from generation sources that are less efficient than baseload generation resources such as hydro, nuclear, or coal. Operating the electrical grid has never been simple, but today the balance of supply and demand is getting more complex. On the supply side, the increasing penetration of renewable and distributed energy sources, such as solar and wind power, makes peak load management more complex. These sources are inherently intermittent, meaning that power generation cannot always be scheduled to meet demand. Additionally, electrification of the buildings and transportation sectors is changing the load profiles of customers and the regions of a distribution utility's service area. Yet, the rise of distributed energy resources (DERs), such as rooftop solar and battery storage, has created both opportunities and challenges for grid operators. Peak load management is rapidly evolving from past practices, with new use cases, economic drivers, hardware and software, and information technologies playing an increasingly important role. A cleaner energy future, while critical to our society and the environment, is not without increasing cost pressures, economic risks, and reliability challenges from extreme weather events. While we know where we are going, it is not exactly clear how we will get there. Nonetheless, the emphasis on peak load management will only increase in scale and sophistication. To better predict and prepare for the rapidly changing energy landscape, this editorial discusses the past and present state of peak load management and how it might be evolving into more flexible load management.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,921
Score d'incertitude au seuil0,615

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,188 · 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'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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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