Performance Evaluation of the ZIP Model-Phaselet Frame Approach for Identifying Appliances in Residential Loads
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the analysis and development of a new approach to monitor and update the ON-OFF status of appliances in residential loads (RSLs). The proposed approach is structured to employ power meter readings P to determine the values for the magnitude |S̅| and phase θ of the apparent power. The value of |S̅|, associated with a value of P, is determined using Newton iterations, where a value of θ is calculated using six phaselet frames during each iteration. Once the iterations converge, the values of P and θ are used to construct the ZIP model (polynomial model) for the RSL, from which P is provided. The constructed ZIP model provides the values for the constants Kpfand Kqfthat relate the change in frequency to the active and reactive power demands of the modeled load. The obtained values of Kpfand Kqfare compared to standardized values that are defined for each appliance in an RSL. The ZIP model-phaselet frame approach is implemented as an algorithm for monitoring the ON-OFF status of appliances in RSLs. The algorithm for the proposed approach is developed without a need to collect data for training. Test results show simple implementation, good accuracy, and insensitivity to variations in energy demands.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».