Notice bibliographique
Résumé
Demand-responsive buildings utilize control mechanisms to reduce their electricity use during periods of high grid-wide demand, primarily to aid utilities in maintaining grid stability. Dimming lighting is proposed as one such demand response mechanism, and several laboratory studies have explored the speed and extent of dimming that is either noticeable or acceptable to occupants. We conducted a field study to examine whether these laboratory findings could be applied in real buildings with commercial lighting control systems. The study, conducted during summer months, included an open-plan office with 330 dimmable luminaires, and a college campus with 2300 dimmable luminaires across several buildings. In the office building we conducted two afternoon demand response trials, which dimmed lights by up to 35 percent over 15–30 minutes. The power reduction achieved was 5.2 kW (23 percent), and 5.3 kW (24 percent), respectively. At the campus site we conducted three afternoon demand response trials, which dimmed lights by up to 40 percent over 1–30 minutes. The power reduction achieved was 15.2 kW (18 percent), 7.7 kW (14 percent), and 11.3 kW (15 percent), respectively. There were no lighting-related complaints to facilities management throughout the afternoons of the trials. Based on prior laboratory studies and this field study we suggest guidelines for dimming lighting as a demand response strategy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».