論文の概要: Baseline Estimation of Commercial Building HVAC Fan Power Using Tensor Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.13557v1
• Date: Fri, 24 Apr 2020 23:03:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-10 03:16:25.184607
• Title: Baseline Estimation of Commercial Building HVAC Fan Power Using Tensor Completion
• Title（参考訳）: テンソル補完を用いた商業ビル空調ファンパワーのベースライン推定
• Authors: Shunbo Lei, David Hong, Johanna L. Mathieu, Ian A. Hiskens
• Abstract要約: 1つの重要な問題は、需要応答(DR)なしで普及したであろう対事的ベースライン電力消費を見積もることである。 HVACサブコンポーネントのベースライン消費電力を推定するためには,新しい手法が必要である。 本稿では,支配的なファンパワーパターンを捉える能力を利用して,HVACファンパワーをベースライン化する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5161531917413708
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Commercial building heating, ventilation, and air conditioning (HVAC) systems have been studied for providing ancillary services to power grids via demand response (DR). One critical issue is to estimate the counterfactual baseline power consumption that would have prevailed without DR. Baseline methods have been developed based on whole building electric load profiles. New methods are necessary to estimate the baseline power consumption of HVAC sub-components (e.g., supply and return fans), which have different characteristics compared to that of the whole building. Tensor completion can estimate the unobserved entries of multi-dimensional tensors describing complex data sets. It exploits high-dimensional data to capture granular insights into the problem. This paper proposes to use it for baselining HVAC fan power, by utilizing its capability of capturing dominant fan power patterns. The tensor completion method is evaluated using HVAC fan power data from several buildings at the University of Michigan, and compared with several existing methods. The tensor completion method generally outperforms the benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 需要応答 (DR) を介して電力網に補助サービスを提供するために, 商業ビルの暖房, 換気, 空調システム (HVAC) が研究されている。 1つの重要な問題は、建築電気負荷プロファイル全体に基づいて、dr. ベースライン法がなければ普及したであろう、事実上のベースライン電力消費量を見積もることである。 HVACサブコンポーネント(例えば、サプライとリターンファン)のベースライン電力消費量を建物全体と異なる特性で推定するためには、新しい手法が必要である。 テンソル完備化は、複素データセットを記述する多次元テンソルの未観測エントリを推定することができる。 これは高次元データを利用して、問題に関する詳細な洞察を捉える。 本稿では,支配的なファンパワーパターンを捕捉する能力を利用して,HVACファンパワーをベースライン化する手法を提案する。 このテンソル完成法はミシガン大学のいくつかの建物から得られたHVACファンパワーデータを用いて評価し,既存手法と比較した。 テンソル補完法は一般にベンチマークを上回っている。

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