Abstract-Det ökande antalet decentraliserade förnybara energikällor tillsammans med ökningen av den totala elförbrukningen innebär många nya utmaningar relaterade till dimensionering av nättillgångar och försörjningsefterfrågan balansering. Ungefär 40 % av den totala energiförbrukningen används för att täcka behoven hos kommersiella byggnader och kontorsbyggnader. För att förbättra utformningen av energiinfrastrukturen och effektivt utnyttjande av resurser måste nya paradigm utarbetas. Sådana nya paradigm behöver automatiserade metoder för att dynamiskt förutsäga energiförbrukningen i byggnader. Samtidigt dessa metoder bör vara lätt att expandera till högre nivåer av aggregering såsom bostadsområden och elnätet. Förutsägelse av energiförbrukning för en byggnad är komplex på grund av många faktorer som påverkar, såsom väderförhållanden, prestanda och inställningar av värme- och kylsystem, och antalet närvarande människor. I detta dokument undersöker vi en nyutvecklad stokastisk modell för tidsserieförutsägelse av energiförbrukningen, nämligen den villkorsbegränsade Boltzmann-maskinen (CRBM), och utvärderar dess prestanda i samband med byggnadsautomationssystem. Bedömningen görs på ett verkligt dataset som består av 7 veckors timmes upplösning av elförbrukningen som samlats in från en nederländsk kontorsbyggnad. Resultaten visade att för energi förutsägelse problemet löst här, CRBM överträffar Artificial Neural Networks (ANNs) och dolda Markov modeller (HMMs).
REF utnyttjade en ny stokastisk algoritm för tidsserieprognos, kallad Conditional Restrikted Boltzmann Machine (CRBM), för att förutsäga energianvändningen i en kontorsbyggnad.
Comparison of machine learning methods for estimating energy consumption in buildings
{'venue': '2014 International Conference on Probabilistic Methods Applied to Power Systems (PMAPS)', 'journal': '2014 International Conference on Probabilistic Methods Applied to Power Systems (PMAPS)', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}