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Enregistrement W4280642238 · doi:10.3389/fenrg.2022.861571

Optimal Scheduling of Demand Side Load Management of Smart Grid Considering Energy Efficiency

2022· article· en· W4280642238 sur OpenAlexaff
Shoaib Balouch, Muhammad Abrar, Hafiz Abdul Muqeet, Muhammad Shahzad, Harun Jamil, Monia Hamdi, Abdul Sattar Malik, Habib Hamam

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Energy Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Energy Management
Établissements canadiensUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSmart gridDemand responseComputer scienceEnergy managementGridScheduling (production processes)Load managementDemand sideDistributed computingLoad balancing (electrical power)ElectricityEngineeringEnergy (signal processing)Operations managementEnvironmental economicsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this research is to provide power grid energy efficiency solutions. In this paper, a comprehensive review and its optimal solution is proposed considering the various challenges of smart grid demand-side management. The main technique is based on a novel idea in the Smart Grid—demand response optimization which enables autonomous energy management on the demand side for a wide variety of customers. The first section of this research examines the smart grid issue and evaluates the state-of-the-art load management techniques in terms of the work’s scope. The demand-side load management architecture consists of three primary levels, two of them in line planning and low-cost scheduling, while the third layer, demand response which is a significant expansion of this domain. The implementation of the proposed architecture in MATLAB/Simulink, with test results. demonstrating the significance of the proposed solution

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations48
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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