CityEnergy Suite: A Holistic Approach to Modeling Occupant Behavior, Electric Vehicle Charging, and Demand Response in Urban Environments
Notice bibliographique
Résumé
Quebec's ambition to achieve net-zero emissions by 2050 poses significant challenges in decarbonizing the building and transportation sectors while managing increasing electricity demand. A major obstacle is handling the temporal dynamics of electricity usage, especially unpredictable peak periods influenced by weather, economic activities, and consumer behavior. Efficient demand-side management (DSM) strategies, such as demand response (DR) and Vehicle to Grid (V2G), are essential to shift and flatten peak demand, ensuring a more sustainable and economically viable energy transition. This thesis introduces the CityEnergy Suite, a comprehensive modeling framework for simulating residential energy-related behavior, electric vehicle (EV) charging, and DR strategies. Leveraging open-access datasets like Census data and energy surveys, the model generates high-resolution load profiles. The CityEnergy Suite employs a modular, agent-based approach to assess the aggregate impact of occupant behavior on the electrical grid and explore future energy scenarios. It comprises three key components: CityAgent, CityLoad, and CityCharge. CityAgent creates a detailed synthetic population model tailored to the Montreal region, incorporating diverse household compositions and socio-economic characteristics. CityLoad produces stochastic energy load profiles that consider household attributes and appliance usage. CityCharge models urban EV charging demand, enabling analysis of different charging behaviors and penetration scenarios on the grid. The findings provide crucial insights for developing decarbonization and DSM strategies, highlighting the potential of engaging small customers to support grid stability through load shifting, peak shaving, and emerging V2G technologies. The CityEnergy Suite offers a robust framework for designing inclusive and effective energy policies, contributing significantly to Quebec's decarbonization efforts.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».