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Enregistrement W4417508609 · doi:10.1109/tste.2025.3646475

A Simplified Probabilistic Framework for Evaluating the Contribution of Solar Photovoltaic Generation to Power Systems

2025· article· W4417508609 sur OpenAlexaff
Changhee Han, Kwang Y. Lee, Rajesh Karki, Kyeong-Hee Cho, K.-C. Ko, Junzo Watada, Jaeseok Choi

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueIntegrated Energy Systems Optimization
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProbabilistic logicPhotovoltaic systemReliability (semiconductor)Electric power systemProbability density functionElectricity generationSolar powerSolar energyFunction (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a probabilistic simulation framework for quantitatively evaluating the contribution of solar cell generators (SCGs) to modern power systems. Unlike conventional generators using storable fuels modeled by simple two states, solar generation is non-storable and inherently uncertain, requiring a more realistic approach. A multi-state probabilistic model is therefore developed—not as a fixed structure, but as a direct reflection of solar resource variability. By integrating the PV output curve with the empirical probability density function (pdf) of solar irradiance, the model captures weather-dependent generation behavior. Case studies on a scaled Jeju Island system verify its effectiveness in evaluating reliability (LOLE, EENS), production cost, and CO₂ emissions, and demonstrate its value for scenario-based planning under increased solar penetration. The proposed framework highlights the transition from deterministic assumptions to probabilistic realism, offering a robust foundation for sustainable and data-driven energy planning.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,260 · 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'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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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