Un diseño de política eléctrica basado en el modelo HRV para expansión óptima de redes de transmisión aplicaciones en Ontario y enseñanzas para México
Bibliographic record
Abstract
Esta investigación presenta una propuesta de política pública eléctrica basada en la aplicación de un mecanismo que provee incentivos para la inversión en expansión de redes en el sistema eléctrico de la provincia de Ontario. Tal mecanismo combina tanto un enfoque de mercado como uno regulatorio. Se basa en el rebalanceo (compensación) de una tarifa en dos partes dentro de un contexto de mercado eléctrico mayorista a la par de la fijación de precios nodales. La expansión de la red se lleva a través de subastas de derechos financieros de transmisión para las líneas congestionadas. El mecanismo se prueba para una red de transmisión simplificada de diez zonas eléctricas interconectadas, diez nodos, once líneas y setenta y ocho generadores en la provincia de Ontario. La simulación se realiza en un escenario de hora pico y no pico. Considerando ponderadores de Laspeyres, los resultados muestran que los precios convergen al costo marginal de generación, la renta de congestión disminuye, y el bienestar social se incrementa. Con esto, los gobiernos reducirán los subsidios y transferencias al servicio público eléctrico y podrán redistribuir el gasto social.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.004 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".