Ny teknik som sensornätverk har integrerats i förvaltningen av byggnader för organisationer och städer. Sensornätverken har lett till en exponentiell ökning av mängden tillgängliga data under de senaste åren, som kan användas för att utvinna konsumtionsmönster för energi- och penningbesparingar. Därför behövs nya tillvägagångssätt och strategier för att analysera information i big data-miljöer. I detta dokument föreslås en metod för att extrahera elenergiförbrukningsmönster i big data tidsserie, så att mycket värdefulla slutsatser kan göras för chefer och regeringar. Metodiken är baserad på studien av fyra klustervaliditetsindex i deras parallelliserade versioner tillsammans med tillämpningen av en klusterteknik. I synnerhet använder detta arbete ett röstningssystem för att välja ett optimalt antal kluster från resultaten av indexen, samt tillämpningen av den distribuerade versionen av k-means algoritm som ingår i Apache Sparks maskininlärningsbibliotek. Resultaten, med användning av elförbrukning för åren 2011-2017 för åtta byggnader vid ett offentligt universitet, presenteras och diskuteras. Dessutom utvärderas resultatet av den föreslagna metoden med hjälp av syntetiska big data, som hytt representerar tusentals byggnader i en smart stad. Slutligen föreslås policyer som härrör från de mönster som upptäckts för att optimera energianvändningen på universitetsområdet.
Stor dataanalys för smart stads elförbrukning presenteras i REF.
Big Data Analytics for Discovering Electricity Consumption Patterns in Smart Cities
{'venue': None, 'journal': 'Energies', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}