A novel framework for Bayesian calibration of building energy models with sub-hourly building operational data
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Building energy simulation models are useful for optimizing building systems, detecting and diagnosing faults, and making retrofit decisions. However, these models need to be calibrated with building data to accurately represent building systems. Bayesian calibration approaches have been developed to address the uncertainties in building behavior, but most of them are designed for monthly or yearly operational data. In this study, we propose a novel framework for Bayesian calibration of building energy models using sub-hourly building operational data. The framework employs parametric modeling methods for surrogate modeling and model inadequacy representation to improve computational efficiency and enable calibration with large time series datasets. In addition, it uses variational inference for the estimation of the posterior distribution over uncertain parameters. Our simulation study shows that the proposed Bayesian calibration framework provides reliable and cost-effective calibration of a building energy simulation model with a large time series dataset. With the proposed framework, it is expected that users can have well-calibrated detailed building models that can be used for whole building level problems (e.g., M&V, retrofit) as well as subsystem level control and maintenance with a proper level of risk assessment.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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