• Två djupt återkommande neurala nätverk (RNN) modeller föreslås för el prognoser. • Modellerna tillämpas på elprognoser över medellång till lång sikt. • Modellerna används också för att utveckla ett dataimputationssystem som saknas. • Prognoserna för elförbrukningen för kommersiella byggnader och bostadsbyggnader analyseras i detalj. • De djupa RNN modellerna, i allmänhet, presterar bättre än 3-lagers perceptron neurala nätverk modeller. A R T I C L E I N F O Bygga energi modellering Maskininlärning Återkommande neurala nätverk Djupinlärning Elbelastningsförutsägelse A B S T R A C T Detta papper presenterar en återkommande neural nätverksmodell för att göra medellång till lång sikt förutsägelser, dvs.. Tidshorisont på 1 vecka för elförbrukningsprofiler i kommersiella byggnader och bostadsbyggnader med en timmes upplösning. Bostads- och kommersiella byggnader är ansvariga för en betydande del av den totala energiförbrukningen i USA Med framsteg inom sensorer och smart teknik, det finns ett behov av medellång till långsiktig förutsägelse av elförbrukningen i bostäder och kommersiella byggnader per timme intervaller för att stödja beslutsfattande avseende verksamhet, efterfrågerespons strategier, och installation av distribuerade genereringssystem. Modellatorn kan ha begränsad tillgång till information om byggnadens scheman och utrustning, vilket gör datadrivna maskininlärningsmodeller attraktiva. De uppgifter om energiförbrukningen som finns tillgängliga kan också innehålla block av saknade data, vilket försvårar tidsseriernas förutsägelser. Därför är de viktigaste målen med detta dokument: a) Utveckla och optimera nya djupt återkommande neurala nätverk (RNN) modeller som syftar till medellång till lång sikt elektrisk belastning förutsägelse vid en timmes upplösning; b) Analysera modellens relativa prestanda för olika typer av elförbrukningsmönster; och c) Använd djup NN för att utföra imputering på en elförbrukning datauppsättning som innehåller segment av saknade värden. De föreslagna modellerna användes för att förutsäga elförbrukningen per timme för den offentliga säkerhetsbyggnaden i Salt Lake City, Utah, och för aggregerad elförbrukning per timme i bostadsbyggnader i Austin, Texas. För att förutsäga den kommersiella byggnadens belastningsprofiler motsvarar de föreslagna RNN-sekvens-till-sekvens modellerna i allmänhet lägre relativa fel jämfört med det konventionella flerskiktade perceptron neurala nätverket. För att förutsäga den sammanlagda elförbrukningen i bostadsbyggnader ger den föreslagna modellen i allmänhet inte någon ökning av noggrannheten jämfört med den flerskiktade perceptronmodellen.
Rahman m.fl. I Ref presenterades en metod för att förutsäga efterfrågan på el för kommersiella byggnader och bostadsbyggnader med hjälp av Recurrent Neural Network (RNN).