MISO’s Regional Long Range Transmission Planning: A Proactive and Holistic Planning Approach
Notice bibliographique
Résumé
The energy ecosystem is evolving, resulting in a paradigm shift in the Market, Planning and Operations of the electric power grid. Retirement of conventional generation, increased penetration of renewable resources, and growing electrification will continue with policy support for decarbonization of the grid. The power industry is reacting and adapting to the evolving resource mix. As part of its response to these drivers, Midcontinent Independent System Operator (MISO) is leading major efforts, redefining its Planning, Operations and Market Systems. Long Range Transmission Planning (LRTP), one of the workstreams under MISO’s Reliability Imperative, recognizes the need for proactive and holistic planning and assesses reliability risks 10-20 years into the future. The intensity, frequency and severity of extreme weather events further highlight need for Long Range Transmission planning, to facilitate regional delivery of energy to serve generation deficient areas. LRTP is informed by the Renewable Integration Impact Assessment (RIIA) and MISO’s Futures (forward-looking planning scenarios). RIIA, a technically rigorous and systematic analysis, evaluated increasing levels of wind and solar resources penetration on the MISO footprint. The “Futures” address uncertainty over a long-term horizon. The first tranche of the LRTP effort identified a ${\$}$10.3 billion portfolio comprised of eighteen projects with over 2,000 miles of new transmission lines for the MISO Midwest subregion. The business case for LRTP identified a Benefit-to-Cost ratio of 2.6 overall.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».