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Enregistrement W2980196141 · doi:10.1109/sege.2019.8859787

A Network of BIMGs Participating in Demand Response Using EVs and HVAC Units

2019· article· en· W2980196141 sur OpenAlexaffabout
Ehsan Rezaei, Hanane Dagdougui

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Energy Management
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHVACPhotovoltaic systemApartmentRenewable energyDemand responseAutomotive engineeringBuilding automationElectric power systemBuilding management systemGridAir conditioningComputer scienceEngineeringArchitectural engineeringControl (management)Power (physics)Electrical engineeringElectricityCivil engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Distributed energy resources, energy storage systems, photo-voltaic(PV) systems, and electric vehicles charging systems are being increasingly installed in many residential units. This paper presents an optimal power management mechanism for a network of grid-connected buildings integrated with microgrids. The current paper attempts to propose a high-level centralized control problem for apartment-buildings, where each building includes on-roof photovoltaic power unit, stationary local batteries, residential apartments and EVs. We developed a model predictive control for apartment-building energy management system, which controls the heating, ventilation, and air conditioning (HVAC) system, and the electric vehicles. The solution aims to dynamically control the power demand in the building by properly controlling each apartment HVAC in the network in order to improve the matching performance between the renewable power generation and consumption in the network of BIMGs and minimize the power exchange with the main grid. The problem is solved for a network of multi-unit apartments building in Montreal area.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,299

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,196 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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