Design and Development of a Self-contained and Non-Invasive Integrated System for Electricity Monitoring Applications
Notice bibliographique
Résumé
Growing interest in improving the energy consumption efficiency in residential and commercial buildings has led to the emergence of intelligent energy management systems. This growing technology allows the transformation of the outdated electric distribution network within buildings to a smart and intelligent system. A major challenge in the development of such infrastructure is the need for low cost, integrated, self-contained, and non-invasive wireless sensor nodes. While an electric meter provides the utility company with information regarding the total energy consumption, no information is provided to the consumers regarding the energy consumed by individual appliances. Such visibility can provide consumers with the ability to better control and manage their energy usage leading to a reduced overall energy consumption. \nThis work explores the design and development of a self-contained and non-invasive integrated system intended for real-time electricity monitoring within residential and commercial buildings. The proposed system includes an Energy Harvester, an electric current sensor, a Micro-controller Unit, and a wireless communication device. The proposed system is self-powered and non-invasive, which offers a promising solution in providing real time information regarding the energy distribution within buildings. \nThe design featured in this work provides an innovative approach in the development of a customized interface circuitry that is designed to collect and regulate the energy from the Energy Harvester. The entire sensor node will operate under a power budget in the range of microwatts collected by the Energy Harvester. A Wireless MCU is programmed to acquire, process, and transmit the data from the sensor to the central hub via Bluetooth Low Energy connectivity. The real-time data transmitted to the central hub provides detailed information regarding the energy consumed by individual appliances within the building.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».