MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2302675721 · doi:10.1109/smartgridcomm.2015.7436325

Distributed demand curtailment via water-filling

2015· article· en· W2302675721 sur OpenAlexaff
Pirathayini Srikantha, Deepa Kundur

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Energy Management
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScalabilityComputer scienceSmart gridFlexibility (engineering)Demand responseCarbon footprintDistributed computingGridPeak demandAggregate (composite)Reduction (mathematics)ElectricityEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Power demands are rising continuously and accommodating these in a sustainable and economical manner without any loss of service is a daunting challenge. We propose a novel demand response (DR) scheme which taps onto the inherent consumer flexibility to curtail peak aggregate power demands in order to minimize dependence on expensive high carbon-footprint peak generators. Our strategy capitalizes on the ubiquitous communication capability present in the smart grid to foster cooperation amongst a large number of consumers with a heterogeneous mix of loads and comfort requirements. Simplistic communication signals are broadcast periodically by the grid operator which are used by consumers to make local decisions on power reduction. Comprehensive analyses using simulations and theoretical tools such as water-filling in convex optimization show that this distributed DR strategy is highly scalable and enables the system to rapidly converge to optimality.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,804
Score d'incertitude au seuil0,497

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,178 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetSmart Grid Energy ManagementTravaux en français237 207