The impact of smart grid residential energy management schemes on the carbon footprint of the household electricity consumption
Notice bibliographique
Résumé
Smart grid provides remarkable opportunities for residential energy management. Residential energy management covers a large number of devices and techniques, from basic components, such as energy saving light bulbs to more complex methods, such as coordinating the household load. With the use of smart meters, smart grid enables two-way communication between the utilities and their consumers, where energy management becomes possible for both sides. Smart meters provide time-related consumption information which is used in Time Of Use (TOU) pricing. In TOU pricing, the price of electricity varies according to the time of consumption. For instance, the price of electricity is the highest during peak hours, i.e. when the load on the grid reaches its highest level. In peak hours, utilities bring peaker plants online which use more expensive resources such as coal, natural gas, etc. Besides, these resources have higher GreenHouse Gas (GHG) emissions. This implies that the time of consumption affects the carbon footprint of the consumers. Recently proposed energy management schemes rely on coordinating the appliances to avoid peak hour consumption and to make use of renewable energy sources. In this paper, we investigate the impact of these energy management schemes on the carbon footprint of an household due to electricity consumption. We show that energy management schemes decrease the peak hour usage of the appliances which consequently, decreases the carbon footprint of the consumers.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».