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World File Search System能源消耗
文莱达鲁萨兰国 能源消耗调查：住宅和商业及公共部门
总体而言，不同规模的办公室的平均 BEI 值有所不同。不过，中型办公室的平均 BEI 值为 227 kWh/m 2 /年（图 2.2），略低于小型办公室的 242 kWh/m 2 /年（图 2.1）。这与新加坡的办公室相当，新加坡小型和大型办公室的常规 BEI 值分别为 268 kWh/m 2 /年和 212 kWh/m 2 /年。文莱达鲁萨兰国大型办公室的平均 BEI 值约为 275 kWh/m 2 /年（图 2.3）。考虑到所有规模的办公室，平均 BEI 计算为 258 kWh/m 2 /年（图 2.4），高于新加坡和马来西亚传统办公楼的 BEI 值，但值顺序相似（即可比值）。
文莱达鲁萨兰国 能源消耗调查：住宅和商业及公共部门
文莱达鲁萨兰国拥有丰富的石油和天然气等能源资源，但其最终能源消费总量在 1990-2015 年期间大幅增长 3.4%，而同期国内生产总值 (GDP) 增长 2.9%。2015-2040 年，最终能源消费总量将每年增长 7.4%，假设 GDP 增长率为 5.6%（Kimura 和 Phoumin，2019 年）。能源对 GDP 的弹性过去和现在都将大于 1。因此，文莱达鲁萨兰国需要在住宅和商业活动中促进能源效率和节约 (EEC)，这些活动对电力的需求将继续增长超过对汽油和柴油作为运输燃料的需求。然而，要为住宅和商业部门制定适当的能源效率政策，政策制定者必须了解他们当前的能源消耗状况和水平。东盟和东亚经济研究所（ERIA）支持能源部于2015年开展文莱达鲁萨兰国家庭能源消耗调查（BDHECS），并与文莱国家能源研究所（BNERI）合作于2018年开展商业建筑 - 文莱达鲁萨兰国能源消耗调查（C-BDECS）。
能源效率计划，降低总体能源消耗
该计划是绿色建筑政策的一部分。实施这项包括能源效率计划的政策的主要目的是系统地准备任何新建筑设计或任何翻新工程，以确保遵循能源效率标准，这包括实施绿色建筑规范以及确保提供任何高效设备。制定此类计划以最大限度地减少大学建筑能源消耗的广泛框架如下：
英国 2024 年能源消耗方法文件
• 本表按不同燃料类型汇总了各部门的能源消耗。工业、交通运输、家庭和服务业的数据来自 DUKES 最终用户能源消耗数据，请参阅 DUKES 1.1.5。 • 公路运输（附加细目）使用外部承包商提供的按车辆类型（例如汽车、重型货车）划分的燃料消耗数据计算，以估计公路运输部门客运和货运最终能源消耗的比例。公路部门消耗的电力和天然气不包含在该细目中。 • 直到 1995 年，高炉煤气都包括在焦炭和精煤中，包括电力转换、焦炉使用和损失。从 1996 年起，高炉煤气包含在总量中，仅包括焦炉和损失，这与编制能源平衡表的方法一致。
使用机器学习来增强电动汽车的能源消耗估算
在预测电动汽车的能耗率（EV）时，考虑了三个主要类别的影响因素：环境，驾驶员行为和车辆。这些类别考虑了常数或可变参数，这些参数会引起EV的能耗。在本文中，我们将考虑到这三个类别以及它们之间的相互作用，以证明EV能源消耗的质量。该模型取决于基于机器学习，尤其是K -NN算法的新方法，以估计EV能源消耗。懒惰学习范式后，这种方法可以更好地估计性能。在数学方法方面，我们的建议的优势正在根据历史数据考虑生态系统的真实情况。实际上，驾驶员的行为（驾驶方式，加热用法，空气实施者使用量和电池状态）直接影响EV能源消耗。获得的结果表明，关于能量消耗的估计，我们最多可以达到96.5％的准确性。为了在能源消耗的角度找到两个点（出发用途）之间的最佳路径。
考虑替代能源的自主电力系统能源消耗优化管理
摘要：本研究旨在分析和管理塔吉克斯坦共和国帕米尔地区基于可再生能源的自治电力系统的最优电力消耗。该任务通过线性规划方法、生产规则和发电消费者电力消耗模式的数学建模来解决。假设所考虑地区的电力消费者有机会通过安装额外的发电能源来独立弥补能源短缺。目标函数是最小化自用电力的财务支出，并通过电力输出和再分配使其最大化。在本研究中，冬季替代能源与日常电力消耗的最佳发电比例确定为水力发电厂（94.8%）、风力发电厂（3.8%）、太阳能光伏发电厂（0.5%）和储能（0.8%）；而夏季不需要，因为水力发电厂能够保证能源平衡。因此，每个发电消费者都可以根据所选的能源，独立地最小化他们的电力消耗，并从与其他消费者的能源交换中获得最大化利润，从而成为微电网和微电网层面无碳能源使用的良好典范。
优化雾计算体系结构的绿色能源消耗
摘要 - 云已经代表了全球能源消耗的重要组成部分，并且这种消费不断增加。已经研究了许多解决方案，以提高其能源效率并降低其环境影响。然而，随着新要求的引入，特别是在延迟方面，云互补的架构正在出现：雾。雾计算范式代表一个靠近最终用户的分布式体系结构。在最近的作品中不断证明其必要性和可行性。然而，它对能源消耗的影响通常被忽略，尚未考虑可再生能源的整合。这项工作的目的是考虑可再生能源的整合，展示能量良好的雾建筑。我们探讨了三种资源分配算法和三个合并策略。基于实际痕迹，我们的仿真结果表明，在雾环境中节点的固有低计算能力使得很难利用可再生能源。此外，在此上下文中，计算资源之间的通信网络消费量的份额以及通信设备更难通过可再生能源来供电。
2023 年美国按来源和部门划分的可再生能源消耗
废弃物：生物来源的有机非化石材料，是副产品或废弃产品。包括来自生物源的城市固体废物、垃圾填埋气、污泥水、农作物副产品、秸秆和其他生物质固体、液体和气体；但不包括木材和木材衍生燃料（包括黑液）、生物燃料原料、生物柴油和燃料乙醇。注：EIA 生物质废物数据还包括专门为能源生产而种植的能源作物，这些作物通常不构成废物。
家庭能源消耗和太阳能光伏发电：马耳他案例研究
摘要。家庭能源消耗是设计可再生能源发电系统、开展需求响应研究和优化能源管理系统运行的重要参数。然而，文献中只有少数研究详细分析了用户的电力消耗情况。通常使用每小时数据，并且通常假设电力负载以额定功率运行。本文对位于马耳他的一处住宅的电力消耗情况进行了详细分析。电力需求以 30 秒的分辨率监测了一年多。还对安装在住宅屋顶的光伏系统产生的电力进行了测量，并进行了参数分析以评估不同太阳能光伏系统规模的影响。此外，还描述了增加自用电力和减少注入电网的多余电力的不同策略。
使用LSTM，多层GRU和Drop-Gru神经网络预测能源消耗。
摘要：随着智能电网发展的急剧增长以及当前在开发测量基础设施方面的进步，短期功耗预测最近引起了人们的关注。实际上，未来电力负载的预测是避免能源浪费并建立有效的电力管理策略的关键问题。此外，可以将能源消耗信息视为历史时间序列数据，这些数据需要提取所有有意义的知识，然后预测未来的消费。在这项工作中，我们的目标是建模并比较三种不同的机器学习算法，以进行时间序列的预测。所提出的模型是长的短期记忆（LSTM），门控复发单元（GRU）和Drop-gru。我们将使用功耗数据作为我们的时间序列数据集，并相应地进行预测。LSTM神经网络在这项工作中受到青睐，以预测未来的负载消耗并防止消耗峰值。为了对该方法进行全面的评估，我们在某些法国城市中使用了实际数据功耗进行了几项实验。在各个时间范围内的实验结果表明，LSTM模型比GRU和Drop-gru预测方法产生更好的结果。的预测错误较少，其精度是更详细的。因此，这些基于LSTM方法的预测将使我们能够提前做出决策，并在消费超过授权阈值的情况下触发负载脱落。这将对计划电源质量和维护动力设备产生重大影响。