MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4381194056 · doi:10.11159/ehst23.001

On The Role of Thermal Storage for Demand Response in Building Clusters

2023· article· en· W4381194056 sur OpenAlexaboutno aff
Ursula Eicker

Notice bibliographique

RevueProceedings of the International Conference of Energy Harvesting, Storage, and Transfer · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBuilding Energy and Comfort Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermal energy storageComputer scienceThermalOn demandMeteorologyPhysicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate action plans worldwide mostly rely on increasing the share of renewables and electrification of heating systems in urban areas.The intermittent nature of renewable sources imposes various challenges on users and grid operators due to the variability of energy supply, including grid congestion and overload or renewable curtailment.In addition, the electrification of heating systems will lead to extra pressure on the grid, especially during peak hours, with significant load variation during the day.Hence, a transition in the perception of electricity availability is necessary for the robust integration of renewable sources into the electricity grid and electrification of the building heating sector.The "production-on-demand" approach, where electricity is unlimited, should be replaced by the idea of "consumption-on-demand," where managing the users' demand helps minimize the stress on the grid in periods of low renewable electricity generation or high demands.Flexible operation of energy systems is a solution to the mentioned challenges as it enables demand-side management and, thereby, demand response based on the requirements of the surrounding grids, narrowing the gap between the users' demand and supply from renewable sources or the grid.Thermal energy storage and central heating networks have proven to be promising solutions to support demand response (DR) efforts in the heating sector.Implementing thermal storage of excess renewable energy as heat or cold allows to release it when needed to offset peak demand.Centralized heating or cooling systems with district heating or cooling networks enable the central management of heat and cold supply, distribution, and consumption in a given area, making it easier to balance energy demand and supply during peak periods.This study assesses how thermal storage can be beneficial in demand response in a cluster of buildings on the downtown campus of Concordia University, Montreal.The university plans to be carbon-neutral by 2040, and the electrification of the heating system is part of its climate action plan.A new heating system with heat pumps and thermal storage to serve a cluster of buildings is designed, and optimal control is proposed to maximize the system's energy flexibility.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,270
Score d'incertitude au seuil0,314

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of the International Conference of Energy Harvesting, Storage, and TransferMême sujetBuilding Energy and Comfort OptimizationTravaux en français237 207