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Nonintrusive load monitoring for diagnostics of residential energy use

Nonintrusive load monitoring for diagnostics of residential energy use
用于诊断住宅能源使用的非侵入式负载监控
批准号:
486210-2015
负责人:
Bajic, Ivan
金额:
$1.82万
依托单位:
依托单位国家:
加拿大
项目类别:
Engage Grants Program
财政年份:
2015
资助国家:
加拿大
项目状态:
已结题
起止时间:
2015-01-01 至 2016-12-31

项目摘要

项目成果

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中文摘要
翻译
随着能源需求的增加,消费能源的成本也在增加。这一趋势正在加速,因为 能源生产能力达到顶峰。客户越来越有兴趣了解如何 节约能源,同时降低能源成本。他们也有兴趣了解为什么他们的 电费是有波动的。能源账单的波动可能会促使客户致电他们的电力公司,询问他们的 法案,这给公用事业公司的客户服务部门带来了额外的压力。 电力公用事业公司几乎没有什么工具可以帮助诊断客户的电力使用情况:聚合计费 数量、天气和其他一些当地环境条件。然而,目前还没有办法 确定房子里可能有什么货物在运转?有益于客户的有用信息 了解他/她的电力消耗习惯。客户可以制造智能和信息丰富的能源 一旦他们能够理解他们是如何消耗电力的,他们就会做出节约选择。建议的研究项目 将SFU和BCHydro的研究人员聚集在一起,目标是开发计算方法来 分析智能电表数据,帮助建模、了解和告知客户其电力情况 消费习惯。
英文摘要
As the demand for energy increases, so does the cost of consuming that energy. This trend is accelerating as the capacity for energy production peaks. Customers are becoming increasingly interested in knowing how to conserve energy, as well as reducing their energy cost. They are also interested in understanding why their power bill fluctuates. Energy bill fluctuation can prompt customers to call their power utility asking about their bill, which puts additional pressure on the utility company's customer service department. Power utilities have few tools available to help diagnose a customer's power usage: the aggregate billing amount, the weather, and some other local environmental conditions. However, there is currently no way to determine what loads may have been running in a house ? useful information that would benefit the customer in understanding his/her power consumption habits. Customers can make smart and informed energy conservation choices once they are able to understand how they consume power. The proposed research project brings together researchers from SFU and BCHydro with the goal of developing computational methods to analyze smart meter data that will help model, understand, and inform customers about their power consumption habits.
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会议论文
Collaborative Intelligence
  • 批准号:
    RGPIN-2021-02485
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额:
    $4.01万
  • 财政年份:
    2022
  • 负责人:
    Bajic, Ivan
  • 依托单位:
Collaborative Intelligence
  • 批准号:
    RGPAS-2021-00038
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Accelerator Supplements
  • 资助金额:
    $2.91万
  • 财政年份:
    2022
  • 负责人:
    Bajic, Ivan
  • 依托单位:
Collaborative Intelligence
  • 批准号:
    RGPIN-2021-02485
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额:
    $4.01万
  • 财政年份:
    2021
  • 负责人:
    Bajic, Ivan
  • 依托单位:
Collaborative Intelligence
  • 批准号:
    RGPAS-2021-00038
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Accelerator Supplements
  • 资助金额:
    $2.91万
  • 财政年份:
    2021
  • 负责人:
    Bajic, Ivan
  • 依托单位:
国内基金
海外基金
基于多模态成像:LOAD患者的脑结构、功能网络及代谢改变与PICALM基因rs3851179的相关研究
  • 批准号:
    81971573
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    55.0万元
  • 批准年份:
    2019
  • 负责人:
    戴慧
  • 依托单位:
TREM2调控神经免疫炎症参与晚发型AD(LOAD)中类淋巴系统清除Aβ功能的机制研究
  • 批准号:
    81901084
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    20.5万元
  • 批准年份:
    2019
  • 负责人:
    许笑天
  • 依托单位:
EO-FAD和LOAD小鼠模型的构建及其原代神经细胞中TYROBP对Tau蛋白磷酸化的影响研究
  • 批准号:
    81401064
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    22.0万元
  • 批准年份:
    2014
  • 负责人:
    吕占云
  • 依托单位:
TREM2基因在晚发型AD(LOAD)中介导Aβ吞噬与炎症调节的机制研究
  • 批准号:
    81460183
  • 项目类别:
    地区科学基金项目
  • 资助金额:
    47.0万元
  • 批准年份:
    2014
  • 负责人:
    石胜良
  • 依托单位: