Sammanfattning av denna webbsida: Byggsystem för energihantering (BEMS) har använts intensivt för att hantera elförbrukningen i bostadsbyggnader på ett effektivare sätt. Det dynamiska beteendet hos de boende medför dock osäkerhetsproblem som påverkar prestandan hos BEMS. För att ta itu med detta osäkerhetsproblem kan BEMS genomföra belastningsprognoser som en av BEMS-modulerna. Ladda prognoser använder historiska belastningsdata för att beräkna modellprognoser för en viss tid i framtiden. På senare tid har smarta mätare införts för att samla in uppgifter om elförbrukningen. Smarta mätare fångar inte bara aggregeringsdata, utan också individuella data som är mer frekvent nära realtid. Behandling av både smarta mätare datatyper för belastningsprognoser kan förbättra prestandan för BEMS när de ställs inför osäkerhetsproblem. Insamlingen av smarta mätare data kan behandlas med en batch metod för kortsiktiga belastningsprognoser, medan realtid smarta mätare data kan behandlas för mycket kortsiktiga belastningsprognoser, som justerar den kortsiktiga belastningsprognoser för att anpassa sig till de boendes dynamiska beteende. Detta tillvägagångssätt kräver olika databehandlingsmetoder för aggregering och individuell av smarta mätare data. I detta dokument föreslår vi Lambda-baserad databehandlingsarkitektur för att behandla de olika typerna av smarta mätare data och genomföra två-nivå belastning prognostisering, som kombinerar kortsiktig och mycket kortsiktig belastning prognos teknik utöver vår föreslagna databehandling arkitektur. Det föreslagna tillvägagångssättet förväntas förbättra BEMS för att ta itu med osäkerhetsproblemet för att behandla data på kortare tid. Vårt experiment visade att de föreslagna tillvägagångssätten förbättrade noggrannheten med 7 % jämfört med en typisk BEMS med endast en belastningsprognosteknik, och hade den lägsta beräkningstiden vid bearbetning av data från smarta mätare.
I REF föreslås en planeringsarkitektur för belastning på två nivåer för både mycket kortsiktiga belastningsprognoser: flera timmar till en dag prognoshorisont, och kortsiktiga belastningsprognoser: en dag till flera veckor energiprognoser.
Lambda-based data processing architecture for two-level load forecasting in residential buildings
{'venue': None, 'journal': 'Energies', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}