C. Smart Home Energy ManagementLarg

C. Smart Home Energy Management
Large-scale demonstration efforts have thus far approached smart home research with a strong utility focus and less homeowner focus. Currently the incentive for homeowner participation is limited to relatively small financial gain via utility pricing structures; otherwise the motivation is primarily altruistic (i.e., environmental benefits). Most utilities offer incentives for energy upgrades such as attic insulation or ENERGY STAR® appliances and many have leveraged loadshedding technologies that cycle air conditioners during peak load events. Increasingly, utilities are funding more elegant efforts for on-request load reduction in the residential sector. For example, CPS Energy of San Antonio, Texas has partnered with Consert Inc. to demonstrate a load reduction system that can alter air conditioner and water heater set points and pool pump operation at the end-user facility during peak load times to enable substantial peak savings with limited impact on their customers [16]. This system is being rolled out to most residential customers in the San Antonio service territory. Some utilities such as ComEd provide near-real time data to homeowners, along with several pricing structures and load reduction requests [17]. Many companies have recently incorporated web-based user interfaces, so a homeowner can adjust thermostat settings or turn off lights from a smartphone, as shown in Fig. 3 , or a web browser [15]. Fig. 3. A smartphone app for smart homes. Photo sourced from NREL database, PIX 20284. Advanced grid measurements using AMI infrastructure are being rolled out in California and Texas [18]. These projects have multipronged focus of better integration of renewables, enhancement of efficiency, and optimization of consumer demands with utility needs on a community scale. Emerging nonintrusive load measurement systems can provide enabling data, but these modern measurement techniques are not yet robust, accurate, easy to install, or cost-effective for integration at the meter [19]. The available legacy methods for load disaggregation use algorithms supplemented with estimation, so the results may have less relevance to a given household than across an aggregated population [ ].

Kết quả (Việt) 1:

C. smart Trang chủ năng lượng quản lýLarge-scale demonstration efforts have thus far approached smart home research with a strong utility focus and less homeowner focus. Currently the incentive for homeowner participation is limited to relatively small financial gain via utility pricing structures; otherwise the motivation is primarily altruistic (i.e., environmental benefits). Most utilities offer incentives for energy upgrades such as attic insulation or ENERGY STAR® appliances and many have leveraged loadshedding technologies that cycle air conditioners during peak load events. Increasingly, utilities are funding more elegant efforts for on-request load reduction in the residential sector. For example, CPS Energy of San Antonio, Texas has partnered with Consert Inc. to demonstrate a load reduction system that can alter air conditioner and water heater set points and pool pump operation at the end-user facility during peak load times to enable substantial peak savings with limited impact on their customers [16]. This system is being rolled out to most residential customers in the San Antonio service territory. Some utilities such as ComEd provide near-real time data to homeowners, along with several pricing structures and load reduction requests [17]. Many companies have recently incorporated web-based user interfaces, so a homeowner can adjust thermostat settings or turn off lights from a smartphone, as shown in Fig. 3 , or a web browser [15]. Fig. 3. A smartphone app for smart homes. Photo sourced from NREL database, PIX 20284. Advanced grid measurements using AMI infrastructure are being rolled out in California and Texas [18]. These projects have multipronged focus of better integration of renewables, enhancement of efficiency, and optimization of consumer demands with utility needs on a community scale. Emerging nonintrusive load measurement systems can provide enabling data, but these modern measurement techniques are not yet robust, accurate, easy to install, or cost-effective for integration at the meter [19]. The available legacy methods for load disaggregation use algorithms supplemented with estimation, so the results may have less relevance to a given household than across an aggregated population [ ].

Kết quả (Việt) 2:

Quản lý năng lượng C. Smart Home
nỗ lực biểu tình quy mô lớn đã vậy, đến nay đã tiếp cận nghiên cứu nhà thông minh với trọng tâm là tiện ích mạnh mẽ và ít tập trung chủ nhà. Hiện tại, khuyến khích sự tham gia chủ nhà được giới hạn để đạt được tài chính tương đối nhỏ thông qua cơ cấu giá hữu ích; nếu không động cơ là chủ yếu vị tha (tức là, lợi ích môi trường). Hầu hết các tiện ích cung cấp ưu đãi cho nâng cấp năng lượng như cách gác mái hoặc các thiết bị STAR® ENERGY và nhiều công nghệ loadshedding đã thừa hưởng mà điều hòa không khí chu trình trong các sự kiện phụ tải đỉnh. Càng ngày, các tiện ích này được tài trợ cho những nỗ lực thanh lịch hơn để giảm tải trên yêu cầu trong khu vực dân cư. Ví dụ, CPS Năng lượng của San Antonio, Texas đã hợp tác với Consert Inc. để chứng minh một hệ thống giảm tải mà có thể làm thay đổi điều hòa không khí và máy nước nóng điểm thiết lập và vận hành máy bơm hồ bơi tại các cơ sở người dùng cuối trong thời gian tối đa cho phép đỉnh cao đáng kể tiết kiệm với tác động hạn chế về khách hàng của họ [16]. Hệ thống này được nhân rộng ra hầu hết các khách hàng dân cư trong địa bàn phục vụ San Antonio. Một số tiện ích như ComEd cung cấp dữ liệu thời gian thực gần với chủ nhà, cùng với một số cấu trúc giá và yêu cầu giảm tải [17]. Gần đây nhiều công ty đã kết hợp giao diện người dùng dựa trên web, do đó, một chủ nhà có thể điều chỉnh cài đặt nhiệt hoặc tắt đèn từ một điện thoại thông minh, như thể hiện trong hình. 3, hoặc một trình duyệt web [15]. Vả. 3. Một ứng dụng điện thoại thông minh cho ngôi nhà thông minh. Ảnh lấy từ cơ sở dữ liệu NREL, PIX 20284. đo lưới nâng cao sử dụng cơ sở hạ tầng AMI đang được triển khai ở California và Texas [18]. Các dự án này đã nhiều hướng, trọng tâm của hội nhập tốt hơn về năng lượng tái tạo, tăng cường hiệu quả, và tối ưu hóa nhu cầu của người tiêu dùng có nhu cầu tiện ích trên một quy mô cộng đồng. Đang nổi lên các hệ thống đo lường tải nonintrusive có thể cung cấp cho phép dữ liệu, nhưng những kỹ thuật đo lường hiện đại là chưa mạnh mẽ, chính xác, dễ cài đặt, hoặc chi phí-hiệu quả hội nhập ở đồng hồ [19]. Các phương pháp di sản có sẵn cho các thuật toán sử dụng tải trọng phân tách bổ sung dự toán, vì vậy kết quả có thể có ít liên quan đến một hộ gia đình được hơn qua một số tổng hợp [].