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Enregistrement W2753327067 · doi:10.1109/asicon.2017.8252678

Design and development of a self-contained and non-invasive integrated system for electricity monitoring applications

2017· preprint· en· W2753327067 sur OpenAlexaff
Sid Zarabi, Egon Fernandes, Isabel Rua, Armaghan Salehian, Hélène Debéda, David Nairn, Lan Wei

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative Energy Harvesting Technologies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrocontrollerWireless sensor networkDuty cycleBluetoothElectricityWirelessEnergy harvestingNode (physics)Electrical engineeringSensor nodeInterface (matter)Computer scienceControl unitController (irrigation)VoltageEnergy (signal processing)Embedded systemWireless networkEngineeringKey distribution in wireless sensor networksTelecommunicationsComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reports the design and integration of a self-contained system intended for real-time monitoring of electricity usage within residential and commercial buildings. Consisting of an Energy Harvester (EH), an electric current sensor, a Micro-controller Unit (MCU), and a wireless communication device, the proposed system is self-powered and non-invasive, which provides a promising solution as a node in a wireless sensor network. In this work, a customized interface circuitry is designed to collect and regulate the energy from the EH. A Wireless MCU is programmed to acquire, process, and transmit the data from the sensor to the central hub via Bluetooth Low Energy connectivity. The real-time data obtained can be used to measure the amount of power consumed by individual appliances within the building. In this paper, the system design and testing results are reported. Attached to an electric wire carrying currents in the range of 7.6A to 30A, the state-of-the-art system can achieve a read-transmit duty cycle from <;1min to 2.5min. The unit is capable of reading a 60 HZ AC sensor signal with a peak voltage in the range of 100 mV to 900 mV with an accuracy of 91.4%.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,441
Score d'incertitude au seuil0,994

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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