Notice bibliographique
Résumé
The D7.7 Demonstration Report is one of the final deliverables within the PRELUDE project, designed to showcase the efficacy of innovative technologies aimed at optimizing energy use in the built environment. RELUDE seeks to address the EU's ambitious goals of reducing greenhouse gas (GHG) emissions by 50% by 2030 and achieving carbon neutrality by 2050. As buildings account for a significant share of energy consumption and emissions, the project's technologies aim to transform residential energy dynamics by leveraging real-time data, predictive algorithms, and proactive building management solutions. This report consolidates findings from the case-study implementations across Europe, offering a comprehensive evaluation of energy performance, occupant comfort, and cost-effectiveness. Each demonstration employed tailored technologies to reduce energy demand, increase efficiency, and integrate renewable energy solutions. These technologies were assessed in real-world scenarios, comparing simulated projections with actual performance metrics. Key performance indicators (KPIs) such as energy savings, indoor comfort, and economic viability were rigorously analysed. Key Outcomes: 1. Energy Efficiency Improvements: Demonstrations validated the potential of integrated systems like Fiber Optic Sensors (FOS) for temperature monitoring and predictive maintenance, resulting in significant energy optimization. 2. Enhanced Occupant Comfort: Solutions like occupancy modeling and the Free Running module showcased advancements in adaptive comfort strategies, enabling proactive management of indoor conditions based on real-time data. 3. Scalability and Flexibility: Technologies such as the Optimal RES Selector and the Dynamic Energy Forecast Tool demonstrated their adaptability across varying building typologies and climates, underlining their potential for widespread adoption. 4. Predictive and Proactive Capabilities: Innovations in predictive maintenance, weather forecasting, and energy demand prediction highlighted the project's capacity to minimize operational inefficiencies and enhance system reliability. 5. Environmental Impact: Results showed a tangible reduction in GHG emissions and energy costs, aligning with the EU’s sustainability objectives. The findings emphasize the transformative role of cutting-edge technologies in advancing energy efficiency and sustainability in the residential sector. This deliverable not only validates the technological approaches within the PRELUDE project but also serves as a benchmark for future large-scale implementations, fostering a roadmap for achieving carbon neutrality in the built environment.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,073 | 0,034 |
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 ».