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Enregistrement W4387005956 · doi:10.1109/pesgm52003.2023.10252545

Effects on Electricity Customers’ Welfare Considering Optimal Generation Dispatch and Emission Reduction in Composite Power Systems

2023· article· en· W4387005956 sur OpenAlexaff
Pedro N. Vasconcelos, Gabriel F. Alvarenga, Antônio Carlos Zambroni de Souza, Benedito Donizeti Bonatto, Glauco N. Taranto, Bala Venkatesh

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Energy Management
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityCentre for Social Innovation
Organismes subventionnairesEMI
Mots-clésReduction (mathematics)Electricity generationElectricityElectric power systemWelfareComposite numberEnvironmental economicsEconomic dispatchPower (physics)BusinessComputer scienceAutomotive engineeringNatural resource economicsEconomicsElectrical engineeringEngineeringMarket economyMathematicsThermodynamicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electricity generation and consumption processes are invariably associated with a significant portion of the current carbon dioxide emissions worldwide, which result in negative effects on the overall quality of the environment and wellbeing. Power system planners and operators can contribute to this matter by employing responsible practices that include different socioeconomic and environmental factors. In this sense, a framework to assess the welfare of electricity consumers is proposed in this paper, based on the current growth trends of renewable energy sources and a method for the optimal dispatch of electricity generators. The proposed study includes a preliminary analysis of the system’s static safety region to guarantee its operation within technical boundaries and a welfare model considering the consumption of energy and non-energy-related commodities by different customer archetypes. The IEEE 118-Bus test system serves as a benchmark for testing the proposed methodology and historical data on consumption patterns from the Brazilian national interconnected system is used to promote changes in the base system.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,196 · 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'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

Citations0
Publié2023
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