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World File Search System家用电器
基于人造的智能家用设备的研究...
智能家用电器遵循自动化的工作原理。系统控制并在电子设备的帮助下运行完整的过程，以减少人类在最低水平的参与。自动化系统的体系结构包括使用家庭和办公室中电器的基本基础。它包括更多的好处。基于智能家用电器的需求，是由包括风扇，灯光，空调有效工作并充当负担得起的自动化系统的研究人员和工业家开发的，用于控制和监视Smart Home中的电器。自动化系统也有效且节能。它有助于减少浪费较少的水和电力的使用，因此被称为经济使用系统。近年来，智能家庭技术的发展有助于将房屋从传统的房屋转移到智能，互联网连接的房屋。拥有无线和有线网络，传感器，智能系统和执行器等技术的房屋被称为“智能家居”（Stojkoska＆Trivodaliev，2017; Guz，2012）。
社区可再生能源补助计划相关...
电热水器。节水设备（如曝气器、高效淋浴喷头和恒温截止阀）可减少加热水所需的能量，因为消耗的水更少。BPA 通过提供热泵热水器、曝气器、淋浴喷头和恒温截止阀措施来支持减少热水能源。• BPA 电器和消费品：节能家用电器，
一种使用语音图像和耳朵的新型在线 BCI 系统......
背景和目标：本文研究了一种通过脑机接口 (BCI) 与家用电器交互的新方法，使用定制的可穿戴 BCI 耳机从用户耳朵周围获取脑电图 (EEG) 信号。方法：用户参与语音想象 (SI)，这是一种心理任务，他们想象说出一个特定的单词而不产生任何声音，以控制交互式模拟家用电器。在这项工作中，采用了多种模型来提高系统的性能。时间堆叠多频带协方差矩阵 (TSMBC) 方法用于表示 SI 任务期间的神经活动，其中包括空间、时间和频谱信息。为了进一步提高我们提出的系统在日常生活中的可用性，增加了一个校准会话，其中对预训练模型进行了微调，以在最少的训练下保持性能。招募了 11 名参与者，在三个不同的会话中评估我们的方法：一个训练会话、一个校准会话和一个在线会话，在在线会话中，用户可以自由地自行实现给定目标。结果：在离线实验中，所有参与者都能够实现明显高于偶然水平的分类准确率。在在线实验中，少数参与者能够使用所提出的系统以较高的准确率和相对较快的命令传递速度自由控制家用电器。最好的参与者分别实现了 0.85 和 3.79 s/命令的平均真实阳性率和命令传递时间。结论：基于积极的实验结果和用户调查，新颖的基于耳部 EEG-SI 的 BCI 范式是一种有前途的可穿戴 BCI 系统用于日常生活的方法。© 2022 Elsevier BV 保留所有权利。
传感器
摘要：本文提出了一种分层深度强化学习 (DRL) 方法，用于智能家电和分布式能源 (DER)（包括储能系统 (ESS) 和电动汽车 (EV)）的能源消耗调度。与基于离散动作空间的 Q 学习算法相比，该方法的新颖之处在于，使用基于参与者-评论家的 DRL 方法在连续动作空间中调度家用电器和 DER 的能源消耗。为此，提出了一个两级 DRL 框架，其中根据消费者偏好的家电调度和舒适度在第一级调度家用电器，而使用第一级的最优解以及消费者环境特征在第二级计算 ESS 和 EV 的充电和放电计划。在分时定价下，在一个有空调、洗衣机、屋顶太阳能光伏系统、ESS 和 EV 的单个家庭中进行了模拟研究。不同天气条件、工作日/周末和电动汽车驾驶模式下的数值示例证实了所提出方法在电力总成本、储能系统和电动汽车的能量状态以及消费者偏好方面的有效性。
基于偏好的微电网能源管理需求响应机制
本文提出了一种基于实时电价的偏好型需求响应 (DR) 多目标优化模型，用于解决最优住宅负荷管理问题。这种模型的目的有三：1）尽量降低与消费相关的成本；2）尽量减少给消费者带来的不便；3）尽量减少环境污染。底层多目标优化问题的潜在解决方案受制于一系列与家用电器类别以及分布式能源 (DER) 和能源存储系统 (ESS) 的利用相关的电气和运行约束。在现实的微电网场景中说明了所提出的模型的使用，其中通过非支配排序遗传算法 III (NSGA-III) 找到了合适的解决方案。这些解决方案在考虑消费者偏好的同时，确定了家用电器的新运行时间以及规划期内 DER 和 ESS 的利用率。除了帮助消费者利用 DR 提供的好处之外，实验结果表明，多目标 DR 模型与 NSGA-III 算法相结合可以有效地降低能耗成本，并减少不便成本和环境污染。© 2020 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
个人贴现率与耗能耐用品的购买和使用
* 家庭层面的大多数能源需求是其他活动的派生需求：交通、家用电器服务以及供暖和制冷就是例子。因此，能源需求可以被视为“家庭”生产过程的一部分，在这个过程中，长寿命耐用消费品的服务与能源投入相结合，产生家庭服务。从这个角度来看，能源需求出现了两个重要组成部分。首先，耐用消费品的技术设计决定了每单位家庭服务产出所需的能源投入。汽车、家用空调和家庭供暖系统提供了三个例子，不同模型在所需的能源投入方面存在重要差异。能源需求的第二个方面是家庭资本存量的利用。汽车出行次数、夏季和冬季房屋温度以及其他家用电器的使用决定了对最终服务的需求，从而决定了家庭总能源需求。能源需求的两个组成部分，即资本存量决策和最终服务或利用决策，都决定了家庭能源消耗。此外，每个组成部分都存在不同的替代和节约可能性。
集成可再生能源的智能家居能源管理系统
家庭能源管理系统 (HEMS) 在优化能源消耗方面发挥着重要作用。这些系统使用基于实时价格的需求响应程序来管理家用电器的电力消耗。这些系统的主要目标是降低电力成本并提高能源效率。本文提出了一种基于价格的需求响应方法，用于具有不同类型家用电器（包括电力存储和热存储系统）的智能家居。在所提出的方法中，在由能源中心系统建模的智能家居中考虑了各种电器。开发了一个目标函数，用于同时解决电力成本的日常管理，为智能家居提供全面的管理。所提出的模型研究了智能家居能源系统在各种条件下的响应方式。此外，随机优化考虑了需求、光伏 (PV) 和风能的概率性质。模拟结果表明，消费者的支付成本为 79 美分，排放成本为 7 美分。数值结果证明了该方法的有效性。
提高您的效率 - Smc.eu
相反，近年来我们看到立法在这方面变得更加严格。许多政府都在积极推动能源效率进入我们的生活，为房屋或家用电器颁发能源性能证书，甚至为大中型企业颁发新的欧盟指令 2012/27/UE。基本上，现在很难脱离能源效率。
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