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Enregistrement W3208243892 · doi:10.3389/frsc.2021.663256

Analysis of Urban Energy Resources to Achieve Net-Zero Energy Neighborhoods

2021· article· en· W3208243892 sur OpenAlexaffabout
Caroline Hachem-Vermette, Kuljeet Singh

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Sustainable Cities · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIntegrated Energy Systems Optimization
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTRNSYSZero-energy buildingRenewable energyPhotovoltaic systemWind powerRoofEnergy storageEnvironmental scienceAutomotive engineeringEngineeringCivil engineeringThermalElectrical engineeringMeteorologyPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper summarizes a methodology developed to optimize urban-scale energy mix. An optimal capacity estimation method based on energy credits is proposed, the objective of which is to plan renewable and alternative energy sources to yield zero (or positive) year-end energy credits. Several renewable and alternative energy resources are considered, including photovoltaic systems, solar thermal collectors, wind turbines, waste to energy (WtE) potential, as well as thermal seasonal storage. The methodology employs several energy simulation and optimization tools, including Energy Plus, TRNSYS and MATLAB. The optimization employs a non-linear process that uses objective function, boundaries and non-linear/linear constraints as input. The methodology is demonstrated on a hypothetical mixed-use neighborhood, designed to achieve high-energy performance objectives, with three scenarios of energy operations: 1) all electric, 2) all-electric except for DHW, and 3) DHW and space heating arenon-electric. The pilot location of this mixed-use neighborhood, including residential and commercial buildings, is Calgary (AB, Canada). For the all-electric scenario, PV systems implemented in all available south facing roof areas together with a limited number of wind turbines can achieve NZE status. For the other two scenarios, solar thermal collectors coupled to borehole thermal storage (STC and BTES) need to be considered. Although in all cases of the considered scenarios waste-based energy is not required, it can be used to shave the peak electric load, reducing the stress on the grid. This methodology can be employed for the design of an integrated urban energy systems, in different neighborhood designs, to achieve energy self-sufficient, or energy positive status.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,171 · 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
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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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