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Enregistrement W2073414138 · doi:10.1109/epec.2012.6474987

Smart energy monitoring and management system for industrial applications

2012· article· en· W2073414138 sur OpenAlexaff
Keith Collins, Madhumita Mallick, G. Volpe, Walid G. Morsi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Energy Management
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnergy consumptionEnergy managementEnergy management systemScheduling (production processes)Computer scienceFuzzy inferenceEnergy (signal processing)Efficient energy useEnergy accountingFuzzy logicRisk analysis (engineering)EngineeringOperations managementBusinessFuzzy control systemAdaptive neuro fuzzy inference systemArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increasing demand especially in intensive industrial energy sectors dictates the development of smarter energy management systems. Industrial customers need to understand their energy consumption for the purpose of reducing energy costs, improving company ecological profile, and suggestive feedback scheduling. In this study, an industrial facility was used to demonstrate the importance of managing the energy consumption. To address this issue, an energy monitoring and management system is developed. First, the energy consumption of individual machines is identified. Second, a graphical user interface and operation scheduling are developed and the feedback is provided to the operator through fuzzy inference system. The results reveal significant savings in consumed energy and in dollars over time through the application of the proposed energy monitoring and management system (EMMS) into industrial facilities in intensive energy sectors.

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)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil0,401

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,188 · 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
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

Citations24
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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