Energy Audits Based on Risk Prediction and AI
Notice bibliographique
Résumé
Energy auditing is a critical process for assessing energy consumption and identifying opportunities for improving efficiency in buildings, industries, and systems. With increasing global emphasis on sustainability and reducing carbon footprints, effective energy management has become a priority for organizations and governments alike. In this context, artificial intelligence (AI) offers transformative potential in revolutionizing energy auditing practices. AI can enhance the accuracy, speed, and scalability of audits, providing predictive insights, and automated recommendations. This study presents how AI has been applied to automate several aspects of energy audits following an innovative approach based on risk prediction. Predictive models based on supervised learning enhance both the risk prediction indicator and consumption modelling to prioritize energy efficient measures while clustering techniques support the auditor in analyzing the behaviour of different facilities to better assess the impact of recommended measures. Input data used to train the models include information on energy consumption measurements, temperature, occupancy, production, facility characteristics, and energy self-assessment questionnaires. The AI modules have been integrated on a web-based application that includes different views for data provision and analysis. The results demonstrate satisfactory accuracies, indicating their ability to enhance the assessment of energy risks and generate more precise, robust, and quicker energy audits
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».