Energieffektiviteten i en kontorsbyggnad kommer sannolikt att korrelera med antalet passagerare, och kunskap om beläggningsnivåer bör därför förbättra prognoserna för energianvändning. För att samla in data om total bebyggelse installerades trådlösa sensorer i en trevåningsbyggnad i östra Ontario, Kanada, bestående av laboratorier och 81 individuella arbetsutrymmen. Kontaktslutningssensorer placerades på olika dörrar, PIR-rörelsesensorer placerades i huvudkorridoren på varje våning och en koldioxidgivare placerades i ett cirkulationsområde. Dessutom samlade vi in uppgifter om antalet personer som hade loggat in i nätverket varje dag, nätverksaktivitet, elenergianvändning (endast total byggnad och kylanläggning) och utomhustemperatur. Vi utvecklade en ARIMAX-modell för att prognostisera energibehovet i byggnaden där ett mått på byggnadens beläggning var en betydande oberoende variabel och ökade modellens noggrannhet. Resultaten är lovande och tyder på att ytterligare arbete med en större och mer typisk kontorsbyggnad skulle vara fördelaktigt. Om byggoperatörer har ett verktyg som exakt kan förutse energianvändningen av deras byggnad flera timmar i förväg kan de bättre svara på nyttoprissignaler, och spela en mer fullständig roll i den kommande Smart Grid.
Ett annat exempel är REF, där ARIMAX-modellen utvecklas för att förutse energibehovet i byggnaden där ett mått på byggnadens beläggning är en betydande oberoende variabel och ökar modellens noggrannhet.
Building-level occupancy data to improve ARIMA-based electricity use forecasts
{'venue': "BuildSys '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}