Developing and Testing a Unit-Commitment-Based Controller of Bus-Split Aggregated Residential Electric Water Heaters
Notice bibliographique
Résumé
This article develops and tests a controller for residential electric water heaters (EWHs). The developed controller is operated to maximize the energy stored in EWHs during off-peak-demand times, in order to reduce their power demands during peak-demand times. Desired control actions aim to adjust the minimum temperature settings of EWHs using the unit commitment (UC). In order to eliminate the need for a direct measurement of EWH power demands, the bus-split (BS) aggregation method is employed. The BS method is employed due to its ability to extract the power demands of an EWH from household power meter readings. The UC is formulated using the energy stored in a EWH as a cost function, which is to be maximized during the off-peak-demand time. The solution of the UC problem is obtained using the Lagrange relaxation method that can offer fast convergence and reduced computations. The BS-UC controller is implemented for performance testing using power meter readings that are collected from 150 residential households during the fall, winter, spring, and summer seasons. Test results demonstrate the ability of the BS-UC controller to provide accurate and effective control of EWHs, which are complimented by a minor sensitivity to the number controlled EWHs, hot water consumption, and seasonal variations in residential load power demands.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».