論文の概要: WattScale: A Data-driven Approach for Energy Efficiency Analytics of
Buildings at Scale
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.01382v1
- Date: Thu, 2 Jul 2020 20:45:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-14 14:55:03.175061
- Title: WattScale: A Data-driven Approach for Energy Efficiency Analytics of
Buildings at Scale
- Title（参考訳）: WattScale: 大規模建物のエネルギー効率分析のためのデータ駆動型アプローチ
- Authors: Srinivasan Iyengar, Stephen Lee, David Irwin, Prashant Shenoy,
Benjamin Weil
- Abstract要約: 建物は現代社会の総エネルギーの40%以上を消費している。
エネルギー効率の低い建物を識別するためのデータ駆動型アプローチである textttWattScale を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.771897351607068
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Buildings consume over 40% of the total energy in modern societies, and
improving their energy efficiency can significantly reduce our energy
footprint. In this paper, we present \texttt{WattScale}, a data-driven approach
to identify the least energy-efficient buildings from a large population of
buildings in a city or a region. Unlike previous methods such as least-squares
that use point estimates, \texttt{WattScale} uses Bayesian inference to capture
the stochasticity in the daily energy usage by estimating the distribution of
parameters that affect a building. Further, it compares them with similar homes
in a given population. \texttt{WattScale} also incorporates a fault detection
algorithm to identify the underlying causes of energy inefficiency. We validate
our approach using ground truth data from different geographical locations,
which showcases its applicability in various settings. \texttt{WattScale} has
two execution modes -- (i) individual, and (ii) region-based, which we
highlight using two case studies. For the individual execution mode, we present
results from a city containing >10,000 buildings and show that more than half
of the buildings are inefficient in one way or another indicating a significant
potential from energy improvement measures. Additionally, we provide probable
cause of inefficiency and find that 41\%, 23.73\%, and 0.51\% homes have poor
building envelope, heating, and cooling system faults, respectively. For the
region-based execution mode, we show that \texttt{WattScale} can be extended to
millions of homes in the US due to the recent availability of representative
energy datasets.
- Abstract（参考訳）: ビルは現代社会の総エネルギーの40%以上を消費し、エネルギー効率を向上させることでエネルギーフットプリントを大幅に削減する。
本稿では,都市や地域の建物群からエネルギー効率の低い建物を識別するためのデータ駆動型手法である \texttt{wattscale} を提案する。
点推定を利用する最小二乗法のような従来の方法とは異なり、 \texttt{WattScale} は建物に影響を与えるパラメータの分布を推定することによって、日々のエネルギー消費における確率性を捉えるためにベイズ推定を用いる。
さらに、特定の人口に類似した家と比較する。
\texttt{WattScale} はまた、エネルギー不効率の原因を特定するために障害検出アルゴリズムも組み込んでいる。
我々は,異なる地理的位置から得られた地中真理データを用いてアプローチを検証する。
\texttt{WattScale} には2つの実行モードがある。
(i)個人、及び
(II)地域ベースでは,2つのケーススタディで強調する。
個別実行モードでは,1万棟以上の建物を有する都市において,建物の半数以上が何らかの方法で非効率であることを示し,エネルギー改善対策から有意な可能性を示唆する。
さらに, 効率の低下の原因として, 41\%, 23.73\%, 0.51\%の住宅では, 建物内装, 暖房, 冷却システムの故障がみられた。
地域ベースの実行モードでは、代表エネルギーデータセットが最近利用可能になったため、米国内の何百万もの家庭に拡張可能であることを示す。
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