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Enregistrement W3183461388 · doi:10.21926/jept.2103034

EnergyPlus-Towards the Selection of Right Simulation Tool for Building Energy and Power Systems Research

2021· article· en· W3183461388 sur OpenAlexaff
Syed Ali Muslim

Notice bibliographique

RevueJournal of Energy and Power Technology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBuilding Energy and Comfort Optimization
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBuilding energy simulationComputer scienceEnergy (signal processing)Systems engineeringElectric power systemStrengths and weaknessesDomain (mathematical analysis)Power (physics)State (computer science)Selection (genetic algorithm)Architectural engineeringEfficient energy useEnergy performanceEngineeringElectrical engineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article offers the summary of detailed literature review on the state of the art of simulation tools for building energy and power system research. The fundamental capabilities required for building energy and power system analysis tools are outlined. A comparative review of different energy simulation tools is presented, along with the summary of their strengths and weaknesses. A review of energy simulation tool rankings using evidence-based research is presented. A novel aspect of this article is the investigation of the limitations of energy simulation tools for district level energy analysis. A state of the art review of the co-simulation platforms to overcome technical difficulties of multi-domain energy and power systems used for district level energy analysis is presented. This article offering a review of latest developments in the building energy and power system simulation tools to help researchers and industry professional to choose the right platform for building energy and power system design and analysis.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,675
Score d'incertitude au seuil0,344

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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