Design of a smart meter techno-economic model for electric utilities in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
By the end of 2010, the Ontario Ministry of Energy and Infrastructure has mandated that every residential home in Ontario is to have a smart meter installed [12]. To complement this switch to smart meters, a techno-economic model comparing various functionality levels of smart meters has been designed. The model was created from the perspective of an Ontario local distribution company (the model is readily adaptable for use by utilities outside Ontario) to assist in determining the most viable feasibility level for the utility. Three main levels of functionality were used for this study: Minimum Functionality Smart Meters, Smart Meters with In-Home- Display, and Smart Meters with a Demand Control Unit. In the model, these functionality levels were compared based on the annual profit obtained and the overall reduction in energy consumption achieved. The annual profit was calculated by subtracting the installation, operating and maintenance costs from the annual revenue received from customers. The model itself does not provide an exact recommendation for the utility, but is intended to assist in the utility's decision making process. Based on case studies, it was observed that using smart meters with a minimum functionality level was most profitable. However, it was also observed that the greatest reduction in energy usage during peak demand periods occurred when demand control units were incorporated into the system. An appropriate strategy for a utility would be to invest in the functionality level that optimizes between the annual profit, the reductions in peak energy, and affordable capital costs.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».