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Enregistrement W4389558906 · doi:10.1088/1742-6596/2654/1/012099

Model predictive control for demand response in all-electric school buildings

2023· article· en· W4389558906 sur OpenAlexaffabout
Navid Morovat, Andreas Athienitis, José A. Candanedo

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Energy Management
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlexibility (engineering)ElectricityModel predictive controlDemand responsePeak demandThermal comfortElectricity priceComputer scienceAutomotive engineeringEnvironmental scienceEnvironmental economicsControl (management)EngineeringEconomicsElectrical engineeringMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper presents predictive control strategies for all-electric school buildings in cold regions to activate energy flexibility based on changes in electricity prices. A fully electric school building near Montreal, Canada, is used as a case study. This study investigates three scenarios: 1) Reference case with a proportional–integral controller and flat rate electricity price, 2) Model predictive control with flat rate electricity price, and 3) Model predictive control with dynamic electricity price. These scenarios are modelled using the resistance-capacitance thermal networks model, and energy performance is determined and compared over a typical heating season. The proposed approach takes into account the physical parameters of the building, weather predictions, and thermal comfort constraints to maintain optimal energy consumption. A building energy flexibility index is used to quantify the building energy flexibility with a focus on peak demand reduction when the electricity prices are higher than usual. The results show that the MPC strategy can reduce peak power demand by up to 100% and minimize the cost of electricity during demand response events while maintaining acceptable comfort conditions.

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)0,001
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 enseignants0,607
Score d'incertitude au seuil0,576

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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