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Enregistrement W7075343193

Comparison of the future residual load in fifteen countries and requirements to grid-supportive building operation

2016· article· en· W7075343193 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePublikationsdatenbank der Fraunhofer-Gesellschaft (Fraunhofer-Gesellschaft) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Screening and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResidualDispatchable generationRenewable energyLoad shiftingElectricityChillerElectricity generationCooling load
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many countries in the world plan to increase their share of wind and solar power. In order to efficiently utilize large amounts intermittent renewable power, flexible consumers such as buildings with heat pumps and chillers may play a crucial role. However, it is not clear how heat pumps and chillers should be operated in order to make the best use of the volatile renewable energy. For this purpose, the residual loads of 13 European countries, Great Britain, and Alberta in the year 2030 were simulated and analyzed. The term " residual load " refers to the electricity demand that is not covered with intermittent renewable systems and that, therefore, must be met by dispatchable electricity generation units. It was calculated as the difference of the wind and PV generation simulated as part of this study, and the electric load of 2011. The results show a high relative variability in the residual load in almost all analyzed countries. In winter, the lowest residual loads (i.e. the most favorable times for electricity consumption) occur either around noon (particularly in the countries with the highest amount of wind and solar power), or at night. In summer, the residual loads are usually lowest around noon, which coincides well with the typical cooling load profile of a building. PV-dominated countries show stronger daily variations in the residual load, which can be managed even with relatively small storage capacities as typically found in buildings. In contrast, in wind-dominated countries, the residual load fluctuates on longer time scales, which requires larger storages.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,308 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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