Data Driven Optimization for Smart Energy Usage
数据驱动优化智能能源使用
基本信息
- 批准号:544100-2019
- 负责人:
- 金额:$ 1.28万
- 依托单位:
- 依托单位国家:加拿大
- 项目类别:Engage Grants Program
- 财政年份:2019
- 资助国家:加拿大
- 起止时间:2019-01-01 至 2020-12-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
Screaming Power is an Ontario company that provides a mobile big data cloud platform for effective education of energy users on conservation, cost savings and continuous energy improvement. The proposed research is to develop a data driven decision-making method for Screaming Power's Utility and Enterprise applications, in order to generate optimal energy usage strategies in real-time using hourly meter and historical data. The ultimate goal of this method is not to fully automate the decision-making procedures, but to provide real-time recommendations that help all energy users and especially enterprises that manage multiple buildings to consume energy in a more adaptive and intelligent way to improve energy conservation and reduce carbon emissions. Different from the traditional demand side management research, the proposed research focuses on providing recommendations in real-time and with a variety of display modes. In addition, multiple optimal solutions will be provided for different user preferences and energy price/usage/weather condition scenarios. The anticipated outcomes of the research are a technical report that explains the method and demonstrates its effectiveness, as well as the computer codes realizing the method. The computer codes will be integrated into Screaming Power's mobile applications that will used by energy managers of federal government buildings in Ontario and potentially over 100,000 energy users in Ontario. The new data driven optimization method will contribute to the field of systems engineering, and it can benefit the decision-making for not only energy consumption, but also energy generation and GHG emissions tracking.
Screaming Power是一家安大略省的公司,它提供了一个移动的大数据云平台,可有效对能源用户进行保护,节省成本和持续的能源改善。拟议的研究是为尖叫力的实用程序和企业应用程序开发一种驱动数据驱动的决策方法,以便使用每小时仪表和历史数据实时生成最佳的能源使用策略。该方法的最终目标不是完全自动化决策程序,而是提供实时建议,以帮助所有能源用户,尤其是管理多个建筑物以更适应性和智能的方式消耗能源的企业,以改善节能并减少碳发射。与传统需求方面的研究不同,拟议的研究重点是实时提供建议,并使用各种显示模式。此外,将为不同的用户偏好和能源价格/使用/天气状况方案提供多种最佳解决方案。研究的预期结果是一份技术报告,该报告解释了该方法并证明其有效性以及计算机代码实现了该方法。计算机代码将集成到尖叫的Power的移动应用程序中,该应用程序将由安大略省联邦政府大楼的能源经理以及安大略省的100,000多名能源用户使用。新的数据驱动优化方法将有助于系统工程领域,它不仅可以使决策受益,不仅能源消耗,而且还可以使能源产生和温室气体排放跟踪。
项目成果
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