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Enregistrement W4409553296 · doi:10.1080/29931282.2025.2490525

Local energy monitoring to support smart energy management and decarbonized town development

2025· article· en· W4409553296 sur OpenAlexfundno aff
Yujiro Hirano, Shogo Nakamura, Kei Gomi, Takuya Togawa, Shuichi Ashina, Tsuyoshi Fujita, Ayami Otsuka

Notice bibliographique

RevueSustainable communities. · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Energy Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCouncil for Science, Technology and InnovationMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologySwine Innovation Porc
Mots-clésEnergy (signal processing)BusinessEnergy managementEnvironmental planningEnvironmental resource managementGeographyEnvironmental sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,909
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,199 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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