The\nNorth American Electric Grid as an Exchange Network:\nAn Approach for Evaluating Energy Resource Composition and Greenhouse\nGas Mitigation
Notice bibliographique
Résumé
Using\na complex network framework, the North American electric\ngrid is modeled as a dynamic, equilibrium-based supply chain of more\nthan 100 interconnected power control areas (PCAs) in the contiguous\nUnited States, Canada, and Northern Mexico. Monthly generation and\nyearly inter-PCA exchange data reported by PCAs are used to estimate\na directed network topology. Variables including electricity, as well\nas primary fuels, technologies, and greenhouse gas emissions associated\nwith power generation can be traced through the network, providing\nenergy source composition statistics for power consumers at a given\nlocation. Results show opportunities for more precise measurement\nby consumers of emissions occurring on their behalf at power plants.\nSpecifically, we show a larger range of possible factors (∼0\nto 1.3 kgCO<sub>2</sub>/kWh) as compared to the range provided by\nthe EPA’s eGRID analysis (∼0.4 to 1 kgCO<sub>2</sub>/kWh). We also show that 66–73% of the variance in PCA-level\nestimated emissions savings is the result of PCA-to-PCA differences\nthat are not captured by the larger eGRID subregions. The increased\nprecision could bolster development of effective greenhouse gas reporting\nand mitigation policies. This study also highlights the need for improvements\nin the consistency and spatiotemporal resolution of PCA-level generation\nand exchange data reporting.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».