論文の概要: A Unified Architecture for Data-Driven Metadata Tagging of Building Automation Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.07690v2
• Date: Fri, 11 Sep 2020 18:27:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-01 12:19:36.701074
• Title: A Unified Architecture for Data-Driven Metadata Tagging of Building Automation Systems
• Title（参考訳）: ビル自動化システムのデータ駆動メタデータタグ付けのための統一アーキテクチャ
• Authors: Sakshi Mishra, Andrew Glaws, Dylan Cutler, Stephen Frank, Muhammad Azam, Farzam Mohammadi, Jean-Simon Venne
• Abstract要約: 本稿では,建物自動化システムデータのポイントタグ付けを自動化するための統一アーキテクチャについて述べる。 本稿では,BASへの接続を通じてアクセス可能なデータを活用することで,ポイントタグ付けのプロセスを自動化するUAを提案する。 提案手法は,それぞれのテストシナリオにおいて,85～90%,70～75パーセントのタグを正しく適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This article presents a Unified Architecture for automated point tagging of Building Automation System data, based on a combination of data-driven approaches. Advanced energy analytics applications-including fault detection and diagnostics and supervisory control-have emerged as a significant opportunity for improving the performance of our built environment. Effective application of these analytics depends on harnessing structured data from the various building control and monitoring systems, but typical Building Automation System implementations do not employ any standardized metadata schema. While standards such as Project Haystack and Brick Schema have been developed to address this issue, the process of structuring the data, i.e., tagging the points to apply a standard metadata schema, has, to date, been a manual process. This process is typically costly, labor-intensive, and error-prone. In this work we address this gap by proposing a UA that automates the process of point tagging by leveraging the data accessible through connection to the BAS, including time series data and the raw point names. The UA intertwines supervised classification and unsupervised clustering techniques from machine learning and leverages both their deterministic and probabilistic outputs to inform the point tagging process. Furthermore, we extend the UA to embed additional input and output data-processing modules that are designed to address the challenges associated with the real-time deployment of this automation solution. We test the UA on two datasets for real-life buildings: 1. commercial retail buildings and 2. office buildings from the National Renewable Energy Laboratory campus. The proposed methodology correctly applied 85-90 percent and 70-75 percent of the tags in each of these test scenarios, respectively.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,データ駆動型アプローチの組み合わせに基づく,自動化システムデータの自動ポイントタグ付けのための統一アーキテクチャを提案する。 故障検出や診断、監視制御を含む高度なエネルギー分析アプリケーションは、構築した環境のパフォーマンスを改善する重要な機会として現れました。 これらの分析の効果的な応用は、様々なビルディングコントロールおよび監視システムからの構造化データの活用に依存するが、一般的なビルオートメーションシステムの実装では、メタデータスキーマの標準化は行われていない。 この問題に対処するためにproject haystackやbrick schemaといった標準が開発されているが、データの構造化プロセス、すなわち標準メタデータスキーマを適用するためにポイントをタグ付けするプロセスは、これまでは手動のプロセスだった。 このプロセスは通常、コストが高く、労働集約的で、エラーを起こします。 本研究では、時系列データや生の点名を含むBASに接続してアクセス可能なデータを活用することにより、ポイントタグ付けのプロセスを自動化するUAを提案する。 UAは機械学習からの分類と教師なしクラスタリングのテクニックを監督し、決定論的および確率的出力の両方を活用してポイントタグ付けプロセスに通知する。 さらに、uaを拡張して、この自動化ソリューションのリアルタイムデプロイメントに伴う課題に対処するために設計された、追加の入出力データ処理モジュールを組み込みます。 現実の建物のための2つのデータセットでUAをテストする。 1.商業施設及び商業施設 2.国立再生可能エネルギー研究所キャンパスのオフィスビル 提案手法は,各テストシナリオにおいて,それぞれ85～90%,70～75パーセントのタグを正しく適用した。

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