Development and implementation of occupancy-based predictive controls for modulation of air handling units’ outdoor air dampers
Notice bibliographique
Résumé
Current practices in the field of commercial and institutional building operation require ventilation to be provided to spaces assuming at or near full occupancy.However, full occupancy in the field of heating, ventilation, and air conditioning (HVAC) design is crudely estimated early in the design process and often does not reflect the actual maximum occupancy of the building.This results in the chronic overventilation of buildings, which wastes significant energy in heating climates where conditioning outdoor air is the main driver of HVAC energy use.Therefore, in forced air systems with air handling units, reducing outdoor air damper positions based on the predicted occupancy of buildings has the potential to generate significant energy savings.This research explores the potential of these occupancy-based predictive controls for outdoor air dampers in a case study building in Ottawa, Canada.Different sensors and model formalisms for estimating occupancy were evaluated.It was discovered that multiple linear regression models using Wi-Fi, plug-in equipment, and lighting load data produced accurate occupant-count estimates.A novel forecasting framework consisting of k-means clustering of occupancy data, motif and discord identification, and classification trees was employed to develop a rules-based method for occupancy prediction that could be trained offline and practically applied in existing commercial building automation systems.The results from a six-month long implementation of these occupancy-based controls in the outdoor air dampers showed that heating and cooling energy use were reduced by 38% and 10%, respectively, without any need for additional sensing or controls infrastructure.These findings indicate the potential benefit of data-driven building operations when occupants are accounted for directly in the sequence of operations and identifies areas that warrant further investigation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».