Notice bibliographique
Résumé
Test and Rating procedure was adopted by the US Department of Energy in 1979 to provide consumers with a relative indication of seasonal air conditioner efficiency. A quarter century later, experience suggests that SEER is not an adequate measure or metric for meeting the regional needs of homeowners and utilities. For instance, in hot-dry climates SEER does not provide an adequate prediction of seasonal energy costs for consumers or peak demand impacts on electric utilities. Similarly, in hot, humid climates, SEER does not consider the dehumidification performance of a cooling system, which is critically important to customers. New testing and rating procedures may be required to address these market changes. This paper evaluates one potential improvement to the SEER procedure: a regional SEER that could incorporate weather data to better predict seasonal performance. The bin-calculated SEER is calculated for various TMY2 locations and compared to the seasonal efficiency predicted by a detailed hourly simulation model. The nominal SEER for the modeled air conditioning unit was 11.7 Btu/Wh. The seasonal efficiencies predicted by the simulation model for 19 US locations ranged from 10.3 to 11.9 Btu/Wh. The bin-calculated SEER that uses location-specific bin data accounts for about half of the SEER variation. The remaining portion of the SEER variation is due to different humidity conditions entering the indoor coil in various climates. The concept of the regional SEER would provide consumers with a better indication of the energy efficiency and could be calculated using the same set of test data that manufacturers now collect on their systems (i.e., no additional test burden for manufacturers).
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,469 | 0,268 |
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 ».