MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2904512851

Preliminary Assessment of a Weather Forecast Tool for Building Operation

2018· article· en· W2904512851 sur OpenAlex
José A. Candanedo, Jean-Marc Hardy, Étienne Saloux, Radu Platon, Vahid Raissi-Dehkordi, Alexandre Côté

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevuePurdue e-Pubs (Purdue University System) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBuilding Energy and Comfort Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaOffice of Research and Development
Mots-clésMeteorologyWeather forecastingEnvironmental scienceComputer scienceClimatologyGeographyGeology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although the potential of model predictive control (MPC) for the operation of buildings is widely recognized, as of today its adoption has been rather limited. This is partly due to the lack of user-friendly software tools for MPC, such as tools to facilitate the incorporation of forecast information in building automation systems. In view of this, CanmetENERGY, a research centre of Natural Resources Canada, has developed CanMETEO, a software tool free of charge aimed at obtaining weather forecast data and make it available in a useful and practical format for building operators. CanMETEO, which was released officially in August 2017, uses raw data produced by the Meterological Service of Environment Canada. This data, with high spatial resolution (e.g., 2 km x 2 km grids, and even denser for urban areas) enables the possibility of obtaining forecasts for very specific locations in the Canadian territory. Hundreds of weather variables (such as temperature, humidity, wind speed, cloud cover, among many others) are available for each point, which can be selected by the user via a graphical interface. The data is converted from GRIB files (a standard binary format used by meteorologists) into comma-separated value (CSV) files, which can be easily accessed. New forecasts become available every 6 hours, with a prediction horizon of 48 hours at hourly time steps; the retrieval of new weather forecasts can be setup in order to be performed automatically. These continuously updated CSV files may then be easily incorporated into building operation algorithms or simple optimization routines. Once the basic variables are obtained, post-processing calculations are applied in order to estimate solar irradiance on any given plane required by the user, for example, building façades and building-integrated photovoltaic panels. This feature also makes it possible to estimate the effect of solar gains on the thermal response of a building, and to estimate the output of photovoltaic panels. A preliminary evaluation of the tool, based on on-site measurements, is presented in this paper. It is expected that CanMETEO (currently used by Canadian research centre and universities) will provide one further step to the widespread adoption of predictive control as a viable, popular solution in building operation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,697
Score d'incertitude au seuil0,768

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,195 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle