Abstract-Den ökande globala efterfrågan på energi hanteras bäst genom att anta och främja hållbara metoder för energikonsumtion. Vi använder en informatik strategi för att prognostisera energiförbrukningen mönster i ett universitet campus mikro-grid som kan användas för energianvändning planering och bevarande. Vi använder nya indirekta energiindikatorer som är allmänt tillgängliga för att träna regressionsträdsmodeller som kan förutsäga campus och bygga energianvändning för grov (dagligen) och fin (15-min) tidsintervall, med användning av 3 års sensordata insamlade med 15min intervall från 170 smarta strömmätare. Vi analyserar effekten av enskilda funktioner som används i modellerna för att identifiera de som är bäst lämpade för applikationen. Våra modeller visar en hög grad av noggrannhet med CV-RMSE-fel från 7,45 % till 19,32 %, och en minskning av fel från baslinjemodeller med upp till 53 %.
I REF används information från smarta mätare för prognostisering av energiförbrukningsmönster i ett campus micro-grid, vars re-sults kan användas för framtida energiplanering.
Improving Energy Use Forecast for Campus Micro-grids Using Indirect Indicators
{'venue': '2011 IEEE 11th International Conference on Data Mining Workshops', 'journal': '2011 IEEE 11th International Conference on Data Mining Workshops', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}