Catalytic hydrotreatment of pyrolysis-oil with bimetallic Ni-Cu catalysts supported by several mono-oxide and mixed-oxide materials

บทความในวารสาร


ผู้เขียน/บรรณาธิการ


กลุ่มสาขาการวิจัยเชิงกลยุทธ์

ไม่พบข้อมูลที่เกี่ยวข้อง


รายละเอียดสำหรับงานพิมพ์

รายชื่อผู้แต่งLaosiripojana W., Kiatkittipong W., Sakdaronnarong C., Assabumrungrat S., Laosiripojana N.

ผู้เผยแพร่Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.

ปีที่เผยแพร่ (ค.ศ.)2019

Volume number135

หน้าแรก1048

หน้าสุดท้าย1055

จำนวนหน้า8

นอก0098-3063

eISSN0098-3063

URLhttps://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85078954588&doi=10.1109%2fTCE.2019.2956638&partnerID=40&md5=0898956a72d8d6c0a0b03f3a3fa7719a

ภาษาEnglish-Great Britain (EN-GB)


ดูในเว็บของวิทยาศาสตร์ | ดูบนเว็บไซต์ของสำนักพิมพ์ | บทความในเว็บของวิทยาศาสตร์


บทคัดย่อ

Home energy monitoring by appliance-level information can provide consumers awareness on energy saving. The system can be implemented through a smart meter which requires an efficient data analysis algorithm for providing an accurate energy consumption profile, the purpose for proper home energy management. This article proposes a set of data analysis procedures for extracting appliances power state from its power consumption data. The approach is based on multitarget classification, a new data learning framework for nonintrusive load monitoring. The procedures include: 1) partitioning the appliance power data into an effective number of power states using K-means clustering, and 2) determining the optimal number of power states using the Area Under the ROC Curve index. The design objective is to obtain the optimal predictive performance for identification of the appliance power state which could result in a proper power and energy prediction. Applying the multitarget classification algorithm of RAndom k-labELsets by disjoint subsets with the decision tree, the identification of appliance power state achieved F-score and accuracy values greater than 89% for high-power loads such as A/C and water heater. The normalized error values of power prediction outperformed the use of Factorial Hidden Markov Model and binary state modeling system. ฉ 1975-2011 IEEE.


คำสำคัญ

Home energy managementnonintrusive load monitoringsmart energysmart meter


อัพเดทล่าสุด 2023-17-10 ถึง 07:35