Local energy monitoring to support smart energy management and decarbonized town development
Notice bibliographique
Résumé
Introduction With the increase in variable renewable energy and liberalization of the electricity retail market, the integrated energy management of demand and supply has become crucial, complementing traditional energy-saving efforts. Therefore, high-resolution energy demand-side information, accounting for household attributes and owned equipment, is essential. However, previous studies have identified energy consumption based on surveys of utility bill payments; this approach does not provide detailed, hourly data on electricity demand, which changes over time owing to lifestyle patterns and weather conditions. Therefore, we aimed to investigate the actual electricity consumption in residential buildings in Shinchi Town using the developed electricity monitoring system.Material and Method In support of regional disaster recovery initiatives, we developed a regional information and communication technology (ICT) system as a network interface for residents. As part of a social experiment, network terminals of the local ICT system were distributed to approximately 100 households in the town. Power monitoring data were collected via equipment installed in home distribution boards and centrally managed by a cloud server.Results and Conclusion We analyzed electric power consumption patterns, focusing on household attributes, seasonal variations in hot-water-supply device usage, and differences between weekdays and holidays. The results indicated that the use of electric power to heat water notably contributed to overall consumption. We analyzed seasonal variation and temperature sensitivity of electricity consumption based on electricity monitoring data from houses and clarified characteristics based on household attributes and equipment. This result is important because it indicates a strong potential for balancing supply and demand in local power management.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».