Inverse Greybox Virtual Metering Algorithms to Visualize Building Energy Flows
Notice bibliographique
Résumé
Energy submetering at the equipment level provides a tool to control energy consumption and improve equipment energy use.Virtual meters (VMs) are a cost-effective alternative to physical meters that can capture unmetered energy flows at the equipment level and provide building stakeholders with details that support their operational decisions.The virtual metered energy can be presented through interactive visualizations that allow users to interact with the graphical representations based on their operational needs to gain insights that would facilitate decision-making processes.This thesis aims to develop a suite of virtual metering algorithms to characterize unmeasured energy flows across critical heating, ventilation, and air conditioning components and present the virtual metered energy through effective visualizations that allow user interaction to gain insights into building operational decisions.To this end, the thesis structure consists of three main parts that develop equipment-level virtual meters and a standalone visualization tool to visualize the virtual metered energy.In this first part, an integrated inverse greybox AHU model is developed using data collected from a highly instrumented AHU serving an academic building in Ottawa, Canada.Optimal values of model parameters are used to create VMs that estimate the heat supplied by the heating coil, the heat extracted by the cooling coil, and the heat gains due to the supply fan.In the second part, VMs that estimate the heat added by zone-level perimeter radiant heaters are developed using steady-state, transient, and load disaggregation inverse modelling approaches.The models are trained using data collected from 18 zones in an academic building in Ottawa, Canada.The accuracy of the VMs is assessed by comparing the heat estimated by the VMs to measurements obtained from physical meters installed in the 18 zones.The modelling approaches' performance is driven Building Operation and Maintenance (DBOM) Lab, and Building Performance Research Center (BPRC) at Carleton University.Their positive attitude and sense of humour helped me turn challenges into achievements.I want to express my appreciation
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».