Design and development of a self-contained and non-invasive integrated system for electricity monitoring applications
Notice bibliographique
Résumé
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%.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».