Performance Evaluation of Techniques for Identifying Abnormal Energy Consumption in Buildings
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.
Notice bibliographique
Résumé
Energy consumption in buildings has steadily increased. Buildings consume more energy than necessary due to suboptimal design and operation. Apart from retro-fitting, not much can be done with the design of the existing building, but the operation of the building can be improved. Ignoring or failing to fix the faults can lead to problems like the higher cost in excess energy usage or premature component failure. At the same time understanding, identifying, and addressing abnormal energy consumption in buildings can lead to energy savings and detection of faulty appliances. This paper investigates two key challenges found in energy anomaly detection research: 1) the lack of labeled ground truth and 2) the lack of consistent performance accuracy metrics. In the first challenge, labeled ground truth is imperative for training and benchmarking algorithms to detect anomalies. In the second challenge, consistent performance accuracy metrics are crucial to quantifying how well algorithms perform against each other. There exists no publicly available energy consumption dataset with labeled anomaly events. Therefore, we propose two approaches that help in the automatic annotation of the ground truth data from publicly available datasets: a statistical approach for short-term data and a piecewise linear regression method for long-term data. We demonstrate these approaches using two publicly available datasets called Dataport (Pecan Street) and HUE. Using different existing accuracy metrics, we run a series of experiments on anomaly detection algorithms and discuss what metrics can be best used for consistent accuracy testing amongst researchers. In addition, while providing the source code, we also release an anomaly annotated dataset produced by this source code.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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