An autonomous system via fuzzy logic for residential peak load management in smart grids
Notice bibliographique
Résumé
Residential Heating, Ventilation, and Air Conditioning (HVAC) systems can play significant role in the future smart grids in order to balance demand and supply patterns as they are the main electrical load during peak load periods. Programmable thermostats and programmable communicating thermostats are widely used for automatic control of residential HVAC systems with the aim of energy management and providing thermal comfort while users set their daily/weekly schedules and preferences. On the other hand, the programs such as Time-of-Use (TOU) rates, Real-time Pricing (RTP), and Demand Response (DR) are often applied by utilities in order to encourage users to reduce their consumption during peak load periods. However, it is often an inconvenience for residential users to manually modify their schedules and preferences based on the electricity prices that vary over time. Hence, in this paper an autonomous thermostat capable of responding to different parameters such as time-varying prices, while saving energy and maintaining user's thermal comfort is presented. The developed thermostat is the result of integration of fuzzy logic, wireless sensors, and smart grid initiatives. To implement and validate the approach; a house simulator that represents a smart thermostat is developed in Matlab-GUI. The simulation results demonstrate the overall improvement with respect to energy saving and conservation without jeopardizing occupant's thermal comfort.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».