Data Mining Frameworks for Energy Consumption Reduction of Existing Buildings
Notice bibliographique
Résumé
Many technical solutions have been developed to reduce buildings’ energy consumption, but limited efforts have been made to adequately address the role or action of building occupants in this process. On the other side, Building Management System (BMS) monitors the performance of buildings by recording the data to improve the building operation, control systems and maintenance. Usually, BMS produces a large volume of data throughout the year including information with regard to patterns of energy use, occupant behavior, etc. The availability of this huge data has created an opportunity to extract information to improve the building energy performance through leveraging powerful data analytic tools. \nThe objectives defined in this thesis lie in developing methodologies to find energy saving opportunities by analyzing data coming from occupants’ energy consumption. Three tasks are defined in this thesis. The first task is to provide a recommender system to alert the occupants to take certain measures in order to reduce their energy consumption through end-use loads. Therefore, the quantification of potential savings is provided upon following recommendations. The proposed methodology is also capable to detect the energy saving measures performed by occupants. The second task focuses on a systematic comparison procedure between the buildings to make the occupants aware of their rank among other buildings and hence give them clues on how to improve their performance. The third task focuses on developing a framework to create a reference building acting as a reference for a given building. Therefore, the given building can be compared against its reference building. Potential savings are given to the given building along with directions how to achieve them. The results show successfulness of developed methodologies in finding energy saving opportunities through modifying occupant behavior.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».