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Enregistrement W1820091595 · doi:10.1002/wene.151

Research with disaggregated electricity end‐use data in households: review and recommendations

2014· article· en· W1820091595 sur OpenAlexafffund
Ian Rowlands, Tobi Reid, Paul Parker

Notice bibliographique

RevueWiley Interdisciplinary Reviews Energy and Environment · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Energy Management
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesUniversity of WaterlooOntario Centres of Excellence
Mots-clésElectricityContext (archaeology)SustainabilityWork (physics)Environmental economicsResource (disambiguation)Computer scienceRisk analysis (engineering)Data scienceBusinessEngineeringEconomicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Changes in electricity systems mean that more detailed information about demand levels for particular energy services in the home are now available to energy researchers. Accordingly, it is useful to determine how these data might be best used by energy researchers. To advance this discussion, 13 studies that use intrusive load‐monitoring techniques to generate, to present, and to make effective use of, disaggregated end‐use electricity data from households are identified. These studies are placed within a broader literature context (including studies using non‐intrusive load‐monitoring techniques), are summarized briefly, and are cross‐compared in order to delineate emerging issues. These issues are as follows: methodological challenges, including monitoring equipment performance and participant recruitment; ways to present the time‐ and space‐specific nature of the end‐use electricity data generated; advances with respect to end‐use electricity models that can be built; appliance‐specific insights; and future priorities for this kind of work, including energy conservation insights, relevant policy recommendations, and priority academic investigations. Finally, reflection upon these 13 studies, as well as the broader energy research agenda, generates a number of priority areas for work going forward: making effective use of additional data; broadening the focus to include electricity production and storage, as well as other energy, carbon, resource, and information flows; placing these data within broader social contexts and wider power system considerations; and encouraging effective use of these data to advance energy system sustainability, at both the household and community levels. WIREs Energy Environ 2015, 4:383–396. doi: 10.1002/wene.151 This article is categorized under: Energy Efficiency > Economics and Policy Energy Infrastructure > Economics and Policy Energy Policy and Planning > Economics and Policy

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,819
Score d'incertitude au seuil0,870

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,238 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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