Abstract-Energieffektivitet och medvetenhet om energiförbrukning är en allt viktigare fråga för många länder. Bland de många olika metoder som energiforskare och yrkesverksamma föreslår för att utvärdera byggnadsenergiförbrukningen är energisignaturen ett allmänt vedertaget tillvägagångssätt. Eftersom energidata enkelt skala mot mycket stora datauppsättningar, problemet med att karakterisera energieffektivitet genom energisignaturen från dessa enorma datainsamlingar blir utmanande. I detta dokument presenteras ett distribuerat system, ESA, för insamling, lagring och analys av en stor mängd energirelaterade data för att kontinuerligt informera användarna om deras energiförbrukning och byggnadsprestanda. ESA utnyttjar en Big Data-strategi för att utföra en skalbar och distribuerad beräkning av byggnadsenergisignaturen, som utnyttjas för att prognostisera den förväntade energiförbrukningen för givna kontextuella förhållanden under en viss tidsperiod. ESA karakteriserar byggnader som övervakas genom direkta indikatorer som är utformade för att i) utvärdera den effektiva användningen av värmesystemet genom att jämföra de senaste observationerna med tidigare energiefterfrågan under samma förhållanden, ii) ranka den totala byggnadsprestandan med avseende på närliggande och liknande byggnader. Experimentella resultat av data om verklig energiförbrukning visar hur effektivt och ändamålsenligt det föreslagna distribuerade systemet är för att ge användbar kunskap till användarens fingertoppar för aktörer som interagerar med ESA.
Författarna i REF föreslog systemet Energy Signature Analysis (ESA) som utnyttjar en big data metodik, baserad på Map-Reduce paradigm, för att effektivt beräkna nyckeltal för att karakterisera byggnadens energieffektivitet genom energisignaturer.
Energy Signature Analysis: Knowledge at Your Fingertips
{'venue': '2015 IEEE International Congress on Big Data', 'journal': '2015 IEEE International Congress on Big Data', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}