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Enregistrement W4405522661 · doi:10.1109/bulef63204.2024.10794888

A Review of Interoperability Challenges and Solutions Towards a Digital Twin of the European Electricity Grid

2024· review· en· W4405522661 sur OpenAlexaff
S. Diakakis, Pencho Zlatev, Nikolay Palov, Theodoros I. Maris, A. Santas, M. Papadimitriou

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDigital Transformation in Industry
Établissements canadiensOptech (Canada)
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésInteroperabilityGridComputer scienceElectricityWorld Wide WebElectrical engineeringEngineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A significant challenge for the European energy system decarbonization transition and climate neutrality is the cost-competitiveness of the renewable sources as well as the optimal system integration of these distributed renewable assets in a cost-effective way, particularly making sure that renewables will best adapt to grid connection regulations and operational constraints. In the smart grids’ operation, there are real-time data exchanges, interoperability and Open Application Programmable Interfaces as critical technology building blocks to enable plug and play data interfaces from DERs located into prosumer houses into energy markets federated through Flexibility Service providers, Market Operators as well as TSOs and DSOs. This information will enable the development of European digital twin of the electricity grids, which is the scope of the European project TwinEU. This work's goal is to present the results of a desktop analysis through the European projects to identify challenges and gaps in data interoperability and interfaces for the electricity grid operation. The analysis is carried out during the TwinEU project

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 enseignants0,854
Score d'incertitude au seuil0,600

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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