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Enregistrement W4411072474 · doi:10.1051/e3sconf/202562905006

Review and analysis of wind and solar PV farms power outputs to meet Ontario hourly electricity demand with optimal sizing of PV farms, wind farms, and energy storage systems

2025· article· en· W4411072474 sur OpenAlexafffundabout
Alan S. Fung

Notice bibliographique

RevueE3S Web of Conferences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueHybrid Renewable Energy Systems
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesIndependent Electricity System OperatorCanada First Research Excellence Fund
Mots-clésSizingPhotovoltaic systemWind powerElectricityEnvironmental scienceGrid parityPumped-storage hydroelectricityEnergy storageStand-alone power systemMeteorologyEngineeringEnvironmental economicsRenewable energyPower (physics)Electrical engineeringDistributed generationPhotovoltaicsEconomicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explores the feasibility of eliminating natural gas-based power generation from Ontario’s power grid by focusing on integrating renewable energy sources such as solar and wind energy. Due to the weather dependent nature of these energy sources, the integration of energy storage systems (ESS) into the power grid was also examined to ensure grid stability. Two types of ESS examined were the battery energy storage system (BESS) and pumped hydroelectric storage (PH). The analyses founds that the most cost-effective power generation configuration is to expand the current wind energy generation to 4 times of its current size, solar energy to 5.67 times, nuclear energy to 1.1 times and utilize 289 BESS units. Moreover, a 3-year long continuous analysis was performed to assess the configuration’s long-term stability and its adaptability to change in demand, it was found that BESS is better suited for wind energy due to its faster response time while solar energy favors PH as the energy storage solution due to having larger storage capacity.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,451
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)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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