Proposta de algoritmo para gerenciamento pelo lado demanda em residências através do corte de smart plugs
Bibliographic record
Abstract
Com o aumento da demanda de energia a cada ano e consequentes dificuldades no processo de distribuição da mesma, é necessidade das concessionárias encontrar saídas para conseguir suprir esse aumento, procurando técnicas além do aumento da infraestrutura. Uma dessas saídas é o gerenciamento pelo lado da demanda, que engloba diversas técnicas incluindo o deslocamento de carga, ou seja, ações para realizar o deslocamento da utilização de equipamentos do horário de pico para outro horário, incentivadas através de tarifas variáveis no tempo. Para dar suporte ao cliente nessas ações, visando benefícios para a concessionária e também reduções de gastos de energia do cliente, ultimamente vem sido bastante discutida a utilização de smart plugs como ferramenta de medição e de corte, auxiliada por algoritmos que possibilitem a automação e otimização das mesmas. O algoritmo desenvolvido no presente trabalho apresentou resultados satisfatórios, indicando os momentos que o consumidor deve evitar o consumo de energia em cada smart plug assim como auxiliar na redução do desperdício de energia, atuando no corte do consumo de aparelhos em standby.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".