An analysis on the energy consumption of circulating pumps of residential swimming pools for peak load management
Notice bibliographique
Résumé
Based on an extensive dataset containing aggregated hourly energy consumption readings of residents during March 2011 and October 2012 in South Ontario, Canada, this paper estimates the energy consumption of circulating pumps of residential swimming pools (CPRSP) non-intrusively, and quantifies the impact of CPRSP on the power system. The main challenges are that, first, widely used non-intrusive appliance load monitoring (NIALM) methods are not applicable to this work, due to the low sampling rate and the lack of the energy consumption pattern of CPRSP; second, temperature-based building energy disaggregation methods are not suitable for this work, as they highly depend on the accurate base load estimation and predefined parameters. To overcome these issues, in this paper, first it is found that, during the pool season, for homes with and without swimming pools, the ratio between their base loads is approximately equal to the ratio between their temperature-dependent energy consumptions, then a novel weighted difference change-point (WDCP) model has been proposed. The advantages of the WDCP model are that, on one hand, it doesn't depend on the base load estimation and predefined parameters; on the other hand, it has no requirement on the data sampling rate and the prior information of energy consumption patterns of CPRSP. Based on the WDCP model it is shown that, the average hourly energy consumption of CPRSP is 0.7425 kW, and the minimum and the maximum hourly energy consumptions are 0.5274 kW at 9:00 and 0.9612 kW at 17:00, respectively. At the peak hour 19:00, July 21, 2011, CPRSP contributes 20.36% energy consumption of homes with swimming pools, as well as 8.48% peak load of all neighborhoods. As a result, the peak load could be reduced by 8.48% if all CPRSP are stopped during the peak hour.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 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 ».