Abstract-En hög andel av nybyggda kommersiella kontorsbyggnader upplever energiförbrukning som överstiger specifikationer och systemfel efter att ha tagits i bruk. Detta problem är ännu värre för äldre byggnader. Vi presenterar ett nytt tillvägagångssätt, "predictive building energioptimation", som använder maskininlärning (ML) och automatiserad online-utvärdering av historiska och realtids byggnadsdata för att förbättra effektiviteten och tillförlitligheten i byggverksamheten utan att kräva stora mängder ytterligare kapitalinvesteringar. Vår ML-strategi använder en prediktiv modell för att generera exakta prognoser för energiefterfrågan och automatiserade analyser som kan vägleda optimering av byggnadsverksamheten. Parallellt med detta övervakar ett automatiserat utvärderingssystem online effektiviteten i flera steg i systemets arbetsflöde och ger byggoperatörer kontinuerlig feedback. Vi implementerade en prototyp av denna applikation i en stor kommersiell byggnad på Manhattan. Vår prediktiva maskininlärningsmodell tillämpar Support Vector Regression (SVR) på byggnadens historiska energianvändning och temperatur och fuktdata från våtbult från byggnadens inre och yttre för att modellera prestanda för varje dag. Denna prediktiva modell ligger nära den faktiska energianvändningen, med en viss säsongsmässig och personspecifik variation, och beroendet av uppgifterna på veckodagen gör att modellen enkelt kan tillämpas på olika typer av byggnader med minimal justering. Samtidigt övervakar en automatiserad onlineutvärderare byggnadens interna och externa förhållanden, kontrollåtgärder och resultaten av dessa åtgärder. Intelligenta komponenter för analys av datakvalitet i realtid upptäcker snabbt anomalier och skickar automatiskt feedback till fastighetsförvaltningen, som sedan kan vidta nödvändiga förebyggande eller korrigerande åtgärder. Våra experiment visar att denna utvärderare är lyhörd och effektiv för att ytterligare säkerställa tillförlitlig och energieffektiv drift av byggsystem.
Wu och Al. REF diskuterar och genomför SVR som en prediktiv modell för byggnadens historiska energianvändning.
Improving efficiency and reliability of building systems using machine learning and automated online evaluation
{'venue': '2012 IEEE Long Island Systems, Applications and Technology Conference (LISAT)', 'journal': '2012 IEEE Long Island Systems, Applications and Technology Conference (LISAT)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}