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Enregistrement W3182429186 · doi:10.32920/ryerson.14665155.v1

A multi-level optimization technique for electricity consumption management and pricing in residential neighborhoods

2021· preprint· en· W3182429186 sur OpenAlexaff
Ramyar Rashed Mohassel

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Energy Management
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceSmart gridEnergy managementDemand responseRevenueEnergy consumptionElectricityEnvironmental economicsOperations researchRisk analysis (engineering)BusinessEnergy (signal processing)EngineeringEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the introduction of new technologies, concepts and approaches in power transmission, distribution and utilization such as Smart Grids (SG), Advanced Metering Infrastructures (AMI), Distributed Energy Resources (DER) and Demand Side Management (DSM), new capabilities have emerged that enable efficient use and management of power consumption. These capabilities are applicable at micro level in households and building complexes as well as at macro level for utility providers in form of resource and revenue management initiatives. On the other hand, integration of Information Technology (IT) and instrumentation has brought Building Management Systems (BMS) to our homes and has made it possible for the ordinary users to take advantage of more complex and sophisticated energy and cost management features as an integral part of their BMS. The idea of combining capabilities and advantages offered by SG, AMI, DER, DSM and BMS is the backbone of this thesis and has resulted in developing a unique, two-level optimization method for effective deployment of DSM at households and residential neighborhoods. The work consists of an optimization algorithm for households to maximize utilization of DER as the lower level of the envisioned two-level optimization technique while using a customized Game Theoretic optimization for optimizing revenue of utility providers for residential neighborhood as the upper level. This work will also introduce a power management unit, called Load Moderation Center (LMC), to host the developed optimization algorithms as an integrated part of BMS. LMC, upon successful completion, will be able to automatically plan consumption, effectively utilize available sources including grid, renewable energies and storages, and eliminate the need for residences to manually program their BMS for different market scenarios.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,225 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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