Application of data mining in understanding the charging patterns of the hot water tank in a residential building: a case study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Today’s buildings are adequately informative because of the wide implementation of the building automation system (BAS). In this regard, data mining (DM) tools have an excellent ability to interpret and discover interesting, unknown information from raw data collected from BAS. The present work is a case study, in which DM tools (such as clustering and decision tree) are applied to understand the operational pattern of a hot water storage tank (sanicube) used in a residential building, located in Scotland. The main objective of this study is to explore the correlation among the important features (storage tank temperature, solar collector, the operation of the sanicube heating element, etc.) in the chosen building. Interesting correlations and patterns between the solar collector, storage tank, sanicube-heating element are explored. The clustering results show the existence of different charging patterns of the storage tank and it highly influences the space heating (SH) and domestic hot water (DHW) temperature. The main inference from the result is that the charging of the storage tank is not automatic, and it is influenced by the occupancy behaviour. To maintain the temperature of the storage tank and subsequently to meet the SH and DHW demand, the operation of both solar collector and sanicube heating element (during night time) is recommended rather than operating only the solar collector.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».