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Enregistrement W7025525124

Wind Energy emissions displacement in Alberta, Canada

2020· dissertation· en· W7025525124 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUPCommons institutional repository (Universitat Politècnica de Catalunya) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueArchitecture, Modernity, and Design
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenewable energyWind powerGreenhouse gasElectricityDependency (UML)Electricity generationElectric powerGreenhouseOrder (exchange)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper we will explore one of the most problematic pollution aspects along transport, that is the electrical sector. It causes 40% of greenhouse gases emissions in the world [5], and reports say that if we achieve the goal of cutting those down to 90% and use renewable sources, the Paris Agreement goals can be achieved [2]. The electric system is based on all the power plants which run to introduce electricity in the system and those power plants generates a lot of well-paid jobs. That means economies around the world need to move toward a greener employment system to replace that amount of jobs [6]. Therefore, the aim of this paper is to establish the dependency of Canada on greenhouse gas sources and if the procedures that are applied right now are appropriate, or if some changes must be carried out. That dependency of Alberta and Canada as a whole will be compared. In order to do so, the electrical market in Alberta will be studied in order to know the source of the electricity, to establish the amount of renewable and non-renewable energy usage in Alberta. We will focus mainly on wind energy, as it is the most important renewable energy source in this province, although not in Canada. The goal of this paper and research is to see the effects that wind energy generation has on the electrical market and what would happen if this important renewable source wasn’t available. The results we expect to encounter are reduction in emissions caused by the contribution of wind energy, how the pool price of every hour in the market is affected and what are the next steps so that we can reduce as much as possible coal usage and other greenhouse gas emissions. This will help us to know which kind of power plants are displaced from the market because of wind. The data used in this project is AESO’s market data [7]. Alberta Electric System Operator is an entity who manages the planning and operations of the interconnected electrical system. In this data can be found the type of plant that is introducing energy into the system, the pool price of every hour, and how much power is dispatched by each of those plants. Alberta is in a unique position as it is the only province in Canada where the electrical market data is public, therefore it is possible to study the connections between all private investors which generate electricity. The effects of every hour over and eight-year time period will be studied, from 2012 to 2019, and the results of a hypothetical situation in which wind wouldn’t be an energy source observed. This is of interest, because one of the main difficulties for investors to get involved with renewable energies is because it is said renewables are not a reliable source of income as they are too dependent on the weather. Differences between Canadian and Albertan electrical markets is explored, and data is analyzed to know how dependent Alberta is on coal and locate the wind power plants in order to know what to expect of those power plants in the near future

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,766
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,190 · 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'étudeSans objet
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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