Modeling and Estimation of the State of Charge of Electric Water Heater Tanks for Demand Response: A Kalman filter-Based Approach
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the use of two nonlinear Kalman filters to estimate the thermal profile of the state of charge of an electric water heater (EWH), aiming at leveraging load flexibility for demand response in smart grids. The study begins by establishing an infinite-dimensional model that characterizes the energy profile within the tank, employing a nonlinear parabolic partial differential equation. This model is then discretized using the Crank-Nicolson method to obtain a finite-dimensional lumped system. Two observers, namely the extended Kalman filter and the pseudo-linear Kalman filter, are used in order to accurately estimate the temperature distribution within the tank and the state of charge of the water heater. The application of these advanced filtering algorithms to a discretized PDE model provides a robust performance for state estimation in thermal systems. The effectiveness of the proposed model and estimation methods is assessed by using experimental data obtained from a water heater test bench. The results confirm the validity of the PDE-based model, with the pseudo-linear Kalman filter demonstrating a particularly notable performance, achieving less than $2.5 \%$ mean absolute percentage error in state of charge estimation across diverse scenarios. This study highlights the potential of advanced estimation techniques to reliably represent the state of charge inside an EWH.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».