Drones and community-powered rapid neighborhood energy modeling: Demonstrated in a real-world case study
Notice bibliographique
Résumé
• Introduced RENSA, a rapid energy modeling of neighborhoods through split automation • RENSA enables scalable and high-precision neighborhood energy modeling • Combines drone imagery, LiDAR, and ML with community-sourced data • Community-engaged workflow enhances model realism and access to energy planning • Provides a replicable framework for sustainable and net-zero urban future Accurate evaluation of energy performance in neighborhood energy modeling (NEM) has long been challenged by the lack of representative ground-truth data and high-resolution 3D geometry. Traditional approaches often rely on simplified shoebox archetypes, semantic 3D city models, and standardized assumptions for occupancy, internal loads, and envelope characteristics, limiting model fidelity. To overcome these constraints, this study presents a holistic approach to NEM by introducing Rapid Energy modeling of Neighborhoods through Split Automation (RENSA) – a novel, semi-automated workflow that integrates community engagement, multi-source data fusion, and machine learning to generate various Level of Detail (LoD) building models from LoD0–LoD3 and enable high-precision, context-sensitive NEM simulations. RENSA is applied to 297 structures in Georgetown, Prince Edward Island (PE), Canada, producing LoD3 models for the entire community and conducting detailed energy simulations for 71 residential buildings with available utility data. A structured, JavaScript Object Notation (JSON)-based data pipeline automates simulation inputs gathered through community engagement. Buildings are classified into five energy system categories, and model outputs are validated against real utility records. Geometric validation shows mean absolute percentage errors of 4.27% for footprint area (LoD0), 3.55% for peak height (LoD1), 7.48% for bottom chord height (LoD2), 6.80% for volume (LoD2), and 12.88% for fenestration areas (LoD3). Further, integrating community-led data into the calibration workflow allowed 65% of the simulated buildings to meet the ASHRAE Normalized Mean Bias Error (NMBE) requirement of ±5%. The RENSA generalized framework demonstrates a replicable, scalable, and community-driven approach to NEM, enabling user-defined LoD generation and effectively bridging the gap between theory and real-world application in support of net-zero energy transitions.
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.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».