A Study of Building Thermal Dynamics from Large Data Sets: An Application for Residential Smart Thermostats
Notice bibliographique
Résumé
This thesis focuses on identifying the Thermal Time Constant (TTC), a thermal performance indicator related the building’s effective thermal insulation, airtightness, and thermal storage capacity. Using data from over 15,000 smart thermostats, data mining is applied to identify patterns in the short-term transient thermal response of Canadian and American dwellings. The data used consist of contextual information (i.e. metadata) and one year of measurements recorded at 5-minute intervals (i.e. indoor air temperature, outdoor air temperature, and Heating, Ventilation and Air-Conditioning (HVAC) equipment run times). The TTC is captured from the data by tracking the indoor temperature response of the free-running dwelling over a specific time period, and by also assuming this response can be accurately described by the characteristic exponential decay (or growth) of a first-order resistance-capacitance thermal model. Consequently, the results show significant differences between estimated TTC values for the summer and winter months across ASHRAE climate zones 1 through 7. In winter, the mean TTC related to these climate zones ranges from 7 to 47 hours. In contrast, the summer mean values vary between a lower and narrower range of 6 to 19 hours which can presumably be attributed to occupants opening the windows, and thus effectively reducing their dwelling’s overall thermal resistance. Towards the larger objectives of thermal resilience, energy savings and grid reliability, the estimated TTC values can be used in the residential sector to quickly identify buildings eligible for building enclosure retrofits or to rapidly generate a simple model to inform thermal load estimation and management.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».