Testing the Performance of Bus-Split Aggregation Method for Residential Loads
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the implementation and performance testing of the bus-split method for aggregating power demands of energy storage appliances (i.e., heating units and water heaters) in residential loads. The tested method is based on modifying the bus-split formulation to replace load models with the power demands of constant-impedance and constant-power (PZ and PS) load components. The values of PZ and PS are determined by the ZIP phaselet method, which can provide PZ and PS for each reading of the household power meter. The combination of the ZIP-phaselet method and bus-split aggregation can eliminate the need for measuring the power demands of individual energy storage appliances, thus, simplifying the implementation of the the bus-split aggregating of residential loads. The bus-split method has been implemented for performance evaluation using data collected from 20 households during the fall, winter, spring, and summer seasons. Performance results show that the developed aggregation method can provide accurate, simple, and nonintrusive aggregation of the power demands for energy storage appliances. Moreover, test results show that the bus-split method has minor sensitivity to the type and/or ratings of aggregated appliances, along with negligible sensitivity to seasonal variations of household power demands.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».