Energy consumption analysis of residential swimming pools for peak load shaving
Notice bibliographique
Résumé
Peak load shaving is a very important issue, however, most of peak load shaving methods either require extra investments or reduce the comfort of the consumers. This paper analyzes the impact of circulating pumps of residential swimming pools on the peak load, and shows that shifting the active time of circulating pumps of residential swimming pools could shave the peak load without requiring extra investments or reducing the comfort of the consumers. First, based on an extensive dataset containing hourly energy consumption readings of 1005 residents during March 2011 and October 2012 in South Ontario, this paper analyzes the features of the energy consumptions of residents with and without swimming pools. Second, this paper proposes a novel non-intrusive appliance load monitoring method to estimate the energy consumption of circulating pumps of residential swimming pools. The advantages of the proposed method are that, compared with other non-intrusive appliance load monitoring methods, it does not require high sampling rate data or prior information of the appliance, therefore the cost of implementation is reduced and users’ privacy is protected. Finally, this paper shows that, the average hourly energy consumption of CPRSP is 0.7429 kW h. During the peak hour, circulating pumps of residential swimming pools contributes 20.11% energy consumption of residents with swimming pools, as well as 8.79% peak load of all neighborhoods. When considering minimizing the peak load, by postponing circulating pumps of residential swimming pools for 8 h rather than turn them off, the peak load can be shaved by 4.64%. When considering minimizing the cost of circulating pumps of residential swimming pools, the peak load can be shaved by 3.15% by postponing circulating pumps of residential swimming pools for 6 h, meanwhile the peak hour is postponed from 18:00 to 19:00.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».