Intelligent Power Management Models for Buildings: A Comparative Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Power management in several sectors poses the problem of conserving the consumed power while satisfying the imposed conditions It is considered as a proactive control and management of the organization's energy consumption to save use and reduce energy expenses.Therefore, there is an actual need to include smart energy management systems in buildings in order to reduce the consumed energy.In this work, a comparative analysis is presented to evaluate deep and machine-learning approaches in the context of intelligent models for conserving power in smart buildings.The deep learning model is structured by using Deep Neural Networks (DNN), while machine learning models are represented by Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbor (K-NN), and Naive Bayes (NB).These models adopt three classes: full (power in full consumption), select (power in partial consumption), and shout down (no power consumption).Moreover, feature reduction methods of Boruta and Principal Component Analysis (PCA) are implemented to reduce the complexity of the models.The proposed models are trained and tested using a measured dataset for a building.Comparison results of the proposed models showed that the Random Forest attracts more attention regarding classification accuracy by 100% and a reasonable classification time of 1.23 seconds.The effectiveness of the comparative analysis which indicating the highest accuracy results for RF makes it as a suitable model to be implemented as an optimal one in real-time power management systems.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».