Canadian Electricity Markets during\nthe COVID-19 Pandemic: An Initial\nAssessment
Notice bibliographique
Résumé
Les auteurs examinent l'effet de la pandemie de COVID-19 sur les marches de l'electricite dans certaines provinces canadiennes en s'appuyant sur les donnees disponibles. Leur analyse des donnees relatives a l'electricite a haute frequence revele que la demande d'electricite a diminue d'environ 10 % en Ontario, moins dans les autres provinces etudiees. Du cote de l'offre, en Alberta, ils observent que la production de certaines centrales au gaz naturel a diminue, mais que la production nette a partir des installations des sables bitumineux a augmente, tandis que l'Ontario a enregistre une augmentation des exportations nettes. Les repercussions de ces constats sur les politiques sont notamment leur incidence potentielle sur les tarifs en raison de frais fixes repartis sur une base tarifaire plus restreinte, l'utilisation potentielle des donnees sur l'electricite comme indicateur economique en temps reel pendant la pandemie et un cri du cceur pour que soit facilite l'acces aux donnees sur l'electricite dans toutes les provinces canadiennes. Abstract: This article examines the effect of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic on electricity markets across select Canadian provinces, using available data. Using high-frequency electricity data, we find electricity demand declined by roughly 10 percent in Ontario and by about 5 percent in Alberta, British Columbia, and New Brunswick. On the supply side, in Alberta we find reductions from some natural gas plants and an increase in net generation from the oil sands region, whereas Ontario sees an increase in net electricity exports. Policy implications include potential rate impacts as a result of fixed charges spread over a smaller rate base, the potential use of electricity data as a real-time economic indicator during the pandemic, and a call to arms to make electricity data across all Canadian provinces more readily available.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».