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Enregistrement W7065961836

Flexibility assessment of Canada’s electricity system for deep decarbonization

2023· dissertation· en· W7065961836 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUVic’s Research and Learning Repository (University of Victoria) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlexibility (engineering)Software deploymentElectricityRenewable energyVariable renewable energyElectric power systemLeverage (statistics)Greenhouse gasDemand response
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In accordance with the Paris Climate Agreement, Canada has committed to reaching net-zero greenhouse gas (GHG) emissions by 2050, necessitating decarbonization across various sectors, including the electrical grid. The widespread deployment of variable renewable energy (VRE) sources holds the potential for a carbon-free electrical grid. However, the variable nature of VRE can result in technical challenges such as network frequency fluctuations, requiring a highly flexible power network to address these issues. Both the demand side and generation side can contribute to network flexibility. Generation-side flexibility can be provided by high ramping generators, such as hydro units, while demand response programs can incentivize customers to adjust their consumption patterns, offering demand-side flexibility. This PhD dissertation seeks to investigate the decarbonization of Canada's electricity system through VRE integration, with a focus on flexibility assessment on both the generation and demand sides. The investigation of VRE integration in this study centers on employing the operation (optimal dispatch) model. The present study undertakes an examination of Canada's existing electrical system with a view to exploring its capability for the integration of VRE. The study commences by evaluating the generation-side flexibility and transmission network adequacy of the system. Thereafter, it examines two strategies aimed at enhancing the integration of VRE. The first strategy considers integrated operation of neighboring networks to leverage flexibility and enhance VRE integration in less flexible networks. The second strategy assesses the impact of demand-side flexibility in enhancing VRE integration. The findings demonstrate that Canada's hydro-dominated electrical network possesses significant potential for integrating VRE, which leads to a significant reduction in GHG emissions. Nonetheless, the current potential falls short of achieving net zero emissions, implying the need for further actions to reach this goal. The integration of neighboring electrical networks through integrated operation can enhance flexibility and VRE integration in networks that are less flexible. However, high flexible networks in Canada, dominated by hydropower, may have their flexibility provision capacity impacted by climate change. This implies that a range of flexibility resources must be taken into consideration to ensure secure and reliable VRE integration. Demand side flexibility can aid in facilitating VRE integration, however, its efficacy is contingent on consumer behavior and preferences, as well as incentives offered by the system operator. Additionally, the findings indicate that the transmission network holds a crucial role in achieving maximum flexibility on both the generation and demand sides. An inadequate transmission capacity can serve as a hindrance to achieving maximum VRE integration.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,191

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,269 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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