論文の概要: Calculating Great Britains half-hourly electrical demand from publicly available data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.15717v4
• Date: Wed, 15 Sep 2021 12:51:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-12 05:33:19.654201
• Title: Calculating Great Britains half-hourly electrical demand from publicly available data
• Title（参考訳）: 英国における公開データからの半時間電気需要の計算
• Authors: IA Grant Wilson, Shivangi Sharma, Joseph Day, Noah Godfrey
• Abstract要約: 本稿では,イギリスにおける半時間公開発電と相互運用データの組み合わせについて述べる。 計算された電気需要 ESPENI は Elexon Sum Plus Embedded Net Imports の略である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Here we present a method to combine half-hourly publicly available electrical generation and interconnector operational data for Great Britain to create a timeseries that approximates its electrical demand. We term the calculated electrical demand ESPENI that is an acronym for Elexon Sum Plus Embedded Net Imports. The method adds value to the original data by combining both transmission and distribution generation data into a single dataset and adding ISO 8601 compatible datetimes to increase interoperability with other timeseries data. Data cleansing is undertaken by visually flagging data errors and then using simple linear interpolation to impute values to replace the flagged data. Publishing the method allows it to be further enhanced or adapted and to be considered and critiqued by a wider community. In addition, the published raw and cleaned data is a valuable resource that saves researchers considerable time in repeating the steps presented in the method to prepare the data for further analysis. The data is a public record of the decarbonisation of Great Britains electrical system since late 2008, widely seen as an example of rapid decarbonisation of an electrical system away from fossil fuel generation to lower carbon sources.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、イギリスにおける半時間で利用可能な発電と相互運用データを組み合わせて、その電力需要を近似したタイムリーを作成する方法を提案する。 計算された電気需要ESPENIは、Elexon Sum Plus Embedded Net Importsの略である。 この方法は、送信データと配信データの両方を単一のデータセットに組み合わせ、ISO 8601互換の日時を追加して、他のタイムリーデータとの相互運用性を高めることで、元のデータに価値を付加する。 データクリーニングは、データエラーを視覚的にフラグ付けし、単純な線形補間を使用して値をインプットしてフラグ付きデータを置き換える。 この方法を公開することで、さらなる拡張や適応が可能になり、より広いコミュニティによって検討され、批判される。 加えて、公表された生と浄化されたデータは貴重な資源であり、さらなる分析のためにデータを準備するためにメソッドで提示されたステップを繰り返すのに、研究者の時間を節約する。 このデータは、化石燃料から低炭素源まで電気系統の急速な脱炭素化の例として、2008年後半以降、イギリスにおける電気系統の脱炭素化の公的な記録である。

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