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Enregistrement W3174219154 · doi:10.5539/jsd.v14n4p57

Proposal and Implementation of a User-Centered Design Approach for Smart Grid Technologies: Example of the VERTPOM® Project

2021· article· en· W3174219154 sur OpenAlexvenueno aff
Helios Raharison, Émilie Loup‐Escande

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Development · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInnovative Human-Technology Interaction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development Fund
Mots-clésSmart gridComputer scienceGreenhouse gasGridOrder (exchange)Renewable energyEmerging technologiesUpstream (networking)Environmental economicsProcess managementBusinessTelecommunicationsEngineeringElectrical engineeringEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acting to preserve our planet as much as possible is no longer optional in today's world. To do so, Smart Grids within the framework of electrical networks - involving not only Distribution System Operators (DSOs), but also consumers in their Energy Demand Management (EDM) activity - represent an innovative and sustainable solution. However, the integration of Smart Grids into network management or into consumers' homes implies changes at several levels: organizational, social, psychological, etc. This is why it is essential to consider the human factor in the design of the technologies used in these Smart Grids. This paper proposes the integration of DSO operators and consumers within a user-centered evaluation approach in order to design Smart Grids that are sufficiently acceptable to users to enable Positive Energy Territories that produce more energy than they consume. This demonstration will be illustrated by the VERTPOM® project aiming at facilitating the use of renewable energies specific to each territory in order to contribute to the reduction of greenhouse gases and make the territories less dependent on traditional energies, and thus make Picardy (in France) a Positive Energy Territory. This paper presents the user-centered evaluation approach applied to three technologies (i.e., the VERTPOM-BANK® supervision tool intended for DSO operators, the private web portal and the IBox smart meter intended for households) from the upstream design phase to the implementation of the technologies in real-life situations.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,762
Score d'incertitude au seuil0,329

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations0
Publié2021
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