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Enregistrement W1969940132 · doi:10.3384/ecp11057842

Using Electric Water Heaters (EWHs) for Power Balancing and Frequency Control in PV-Diesel Hybrid Mini-Grids

2011· article· en· W1969940132 sur OpenAlexaff
Khalid Elamari, Luiz A. C. Lopes, Reinaldo Tonkoski

Notice bibliographique

RevueLinköping electronic conference proceedings · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrogrid Control and Optimization
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutomotive engineeringDiesel fuelRenewable energyDiesel generatorElectric power systemAutomatic frequency controlComputer scienceEngineeringPower (physics)Electrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim of this paper is the analysis of the energy performance of secondary school buildings in North Greece and the investigation of proposals for their energy upgrade.The survey was carried out by monitoring the energy performance of 20 secondary school buildings in the prefecture of Evros in Thrace and by simulating representative school buildings.Energy data both for heating and electricity, together with other information concerning structural details and operational characteristics for a period of 5 years (2001)(2002)(2003)(2004)(2005) were collected.The energy data for the secondary schools are presented and compared with data from other regions in Greece.The mean heating energy consumption of secondary school buildings in the prefecture is 70.6 kWh/m 2 , with insulated buildings performing with 27% less energy consumption than non-insulated buildings.Simulation of representative school buildings in this area suggests that measures for natural lighting, reduction of infiltration losses, controlled ventilation during the winter, shading and natural ventilation during summer and the effective functioning of heating and lighting system are the major priority for the school building stock.Especially in the 'old school buildings', this type of interventions are necessary not only for achieving energy efficiency but for obtaining thermal comfort conditions in their interior.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,183 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations29
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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