Quantifying spatio-temporal carbon intensity within a city using large-scale smart meter data: Unveiling the impact of behind-the-meter generation
Notice bibliographique
Résumé
This study introduces a novel method for calculating spatio-temporal carbon intensity variations within a city using smart meter data. By integrating smart meter data with solar radiation data from weather satellites, the method predicts electricity demand and solar power generation across 1-km grid areas, achieving higher spatial resolution for carbon intensity distribution than existing models. Accounting for behind-the-meter self-consumption enables dynamic visualisation of carbon intensity variations driven by renewable energy adoption in localised urban areas, offering a more detailed assessment compared to conventional methods focusing solely on temporal fluctuations in the grid's energy mix. The method was applied to a dataset of approximately 410,000 smart meters in Utsunomiya City, Japan. Findings reveal that carbon intensity variations are affected by weather and seasonal changes. Notably, suburban areas with a higher proportion of prosumers exhibit lower carbon intensity than urban centres, highlighting significant intra-city variations linked to local renewable energy utilisation. This method can enhance the efficient use of distributed energy resources within cities and support prioritising low-carbon renewable energy through strategies such as demand response program development, optimising electric vehicle charging schedules, and identifying priority areas for photovoltaic and battery storage deployment. • Developed a method to quantify carbon intensity in localised areas within a city. • It considers hourly behind-the-meter PV self-consumption and grid electricity CI. • Applied the method to a Japanese city to visualise real spatio-temporal CI. • Significant intra-city CI differences linked to local renewable energy utilisation. • The method promotes efficient use of DERs and prioritises low-CI renewable energy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».