Investigating the thermal performance of canadian houses using smart thermostat data
Notice bibliographique
Résumé
Evaluating the thermal performance of the building stock using traditional methods (e.g., energy audits) can be cost prohibitive, especially if it aims to cover hundreds or thousands of buildings. This paper presents a novel data-driven approach to investigate the thermal performance of existing buildings using data collected from smart thermostats. The study focused on more than 11,000 Canadian homes and relied on real-time indoor and outdoor temperature measurements at 5-minute intervals over a period of four years. Two grey-box modelling approaches namely, least-squares fitting of 1) decay curves, and 2) numerically integrated thermal energy balance equations were used to estimate a thermal time constant for each house. It represented the time it takes for a house to achieve a new thermal equilibrium in response to changes in its internal and external thermal conditions. The resulting time constant values from both models were analyzed with respect to ASHRAE climate zones, building-age, building-style, and floor-area. Results indicated that building age was the most influential factor on these values, irrespective of the modelling approach. Given the correlation between building age and changes in Canadian building code provisions, the effect of code changes on these buildings’ thermal performance was also investigated. By using a large sample size covering thousands of buildings nationwide, results of this research are beneficial for code officials and policymakers to confirm the effect of previous code changes on the building stock and can inform the development of new energy codes and retrofit programs.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».