Numerical study of residential Smart Dual Fuel Switching System (SDFSS) with on-site solar photovoltaic system
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Building energy consumption accounts for approximately 36% of total energy consumption in the world. Since buildings are capable of on-site electricity generation and exhibiting predictive pattern of heating and cooling, the focus of this study is to investigate the Smart Dual Fuel Switching System (SDFSS), comprising a natural gas furnace and an air-source heat pump (ASHP), working in conjunction with on-site solar photovoltaic system. Base-case scenario using 1.5-ton rated capacity ASHP with 8.5 heating seasonal performance factor (HSPF) yielded only 4% cost savings and 15% greenhouse gas (GHG) emission reduction when compared to natural gas furnace space heating scenario. With an ASHP of 2-ton rated capacity and HSPF of 10 working in conjunction with solar photovoltaic (PV) system of 4.08 kWp, the cost savings of SDFSS increased to 12% and the GHG emissions reduction of 45%. SDFSS integrated with the grid is expected to yield significant benefits. It can help avoid situation of buildings drawing electricity all at once and reduce the overload on the grid. Also, it can redirect electricity generated from the solar PV system of a building for which using natural gas furnace is more economical to a building whose space heating demands can be met with this excess electricity. Higher ASHP performance and capacity, higher carbon pricing, and higher solar PV electricity generation will lead to the design of a more economical and sustainable SDFSS.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».