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Enregistrement W4381432871 · doi:10.3390/en16124797

Smart Contract Design in Distributed Energy Systems: A Systematic Review

2023· review· en· W4381432871 sur OpenAlexafffund
Kimia Honari, Sara Rouhani, Nida E. Falak, Yuan Liu, Yunwei Li, Hao Liang, Scott Dick, James L. Miller

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2023
Typereview
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBlockchain Technology Applications and Security
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta IngenuityCanada First Research Excellence FundUniversity of Alberta
Mots-clésSmart gridInteroperabilitySmart contractComputer securityScope (computer science)ScalabilityComputer scienceRisk analysis (engineering)AuditBusinessBlockchainEngineeringDatabaseWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Blockchain technology and, in particular, smart contracts based on it, offers a new, decentralized mechanism for entering into and fulfilling contracts in diverse markets. Energy markets are no exception, and indeed, the decentralized nature of the blockchain may be particularly important for them as the penetration of residential prosumers offering microgeneration to the grid grows. At this time, however, the literature on smart contracts in energy markets—and particularly their interaction with the technical infrastructure of the smart grid—is limited and scattered. There is a need to consolidate these studies into a comprehensive understanding of the state-of-the-art in smart contract design for the smart grid. However, no existing reviews focus on smart contracts in energy systems. The scope of our study is the role of smart contracts in energy systems and what limitations they encounter. We conduct a systematic review of this topic, focusing on systems that have been implemented as prototypes. These studies provide key evidence on the scalability of smart contracts for energy systems and their interaction with the technical elements of the smart grid. We selected a pool of 76 papers meeting our criteria, with three others excluded for misinterpreting fundamental aspects of blockchains and smart contracts. After reviewing each paper, we found that this literature falls into four categories: market operations, ancillary services, auditing and monitoring, and cybersecurity. We then identify and examine the cross-cutting concerns of data storage in and interoperability between blockchains. We finally discuss the implications of our findings for future research. In particular, there is likely to be a complex interplay between the data generated and stored via the blockchain versus the data required to meet energy system reliability targets and market obligations for participants.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,293
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,250 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations17
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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