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研究论文

上下文感知智能能源推荐器(CASER)

出版:2020年2月22日 出版历史
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    随着电力需求的增加,在住宅中实施智能节能战略变得比以往任何时候都重要。实时和上下文软件推荐系统可以为居民提供有用的信息,以监测其能源消耗,预测未来使用情况,并建议将其负荷转移到另一个时间段。本研究旨在改善消费者层面的住宅负荷管理,同时为能源供应商提供家庭和变电站层面的能源使用概况。这包括实时、历史和预测使用。在本文中,我们介绍了一种上下文感知智能能源推荐器(CASER),它由客户端移动应用程序和后端门户网站组成。该实现使用替代可视化技术为消费者和能源供应商提供用电信息和建议。我们使用公开可用的智能仪表数据评估了上下文软件预测的准确性。

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    • (2021)多因素博弈均衡下智能能源服务平台互联与快速部署研究MATEC会议网站10.1051/日期202133605029336(05029)在线发布日期:2021年2月15日
    • (2021)建筑节能推荐系统综述:原则、挑战与展望信息融合2016年10月10日/j.inffus.2021.02.002在线发布日期:2021年2月

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    2019年7月:第17届移动计算与多媒体发展国际会议记录
    2019年12月
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    • 奥地利林茨约翰内斯·开普勒大学
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    出版:2020年2月22日

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    • (2021)建筑节能推荐系统综述:原则、挑战与展望信息融合2016年10月10日/j.inffus.2021.02.002在线发布日期:2021年2月

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