論文の概要: Data fusion strategies for energy efficiency in buildings: Overview, challenges and novel orientations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.06345v1
• Date: Mon, 14 Sep 2020 12:04:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 12:51:59.522457
• Title: Data fusion strategies for energy efficiency in buildings: Overview, challenges and novel orientations
• Title（参考訳）: 建物におけるエネルギー効率のためのデータ融合戦略:概観,課題,新しい方向性
• Authors: Yassine Himeur, Abdullah Alsalemi, Ayman Al-Kababji, Faycal Bensaali, Abbes Amira
• Abstract要約: 本稿では,過剰消費を低減し,持続可能性を高めるため,既存のデータ融合機構を広範囲に調査する。 我々は,それらの概念化,優位性,課題,欠点について検討するとともに,既存のデータ融合戦略やその他の要因の分類を行う。 1次元の電力信号を2次元空間に変換して画像として扱う2次元局所テクスチャディスクリプタの融合に基づく新しい電気機器識別法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1874189959020423
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, tremendous interest has been devoted to develop data fusion strategies for energy efficiency in buildings, where various kinds of information can be processed. However, applying the appropriate data fusion strategy to design an efficient energy efficiency system is not straightforward; it requires a priori knowledge of existing fusion strategies, their applications and their properties. To this regard, seeking to provide the energy research community with a better understanding of data fusion strategies in building energy saving systems, their principles, advantages, and potential applications, this paper proposes an extensive survey of existing data fusion mechanisms deployed to reduce excessive consumption and promote sustainability. We investigate their conceptualizations, advantages, challenges and drawbacks, as well as performing a taxonomy of existing data fusion strategies and other contributing factors. Following, a comprehensive comparison of the state-of-the-art data fusion based energy efficiency frameworks is conducted using various parameters, including data fusion level, data fusion techniques, behavioral change influencer, behavioral change incentive, recorded data, platform architecture, IoT technology and application scenario. Moreover, a novel method for electrical appliance identification is proposed based on the fusion of 2D local texture descriptors, where 1D power signals are transformed into 2D space and treated as images. The empirical evaluation, conducted on three real datasets, shows promising performance, in which up to 99.68% accuracy and 99.52% F1 score have been attained. In addition, various open research challenges and future orientations to improve data fusion based energy efficiency ecosystems are explored.
• Abstract（参考訳）: 近年、様々な情報を処理できる建物におけるエネルギー効率のためのデータ融合戦略の開発に多大な関心が寄せられている。 しかし、効率的なエネルギー効率システムを設計するために適切なデータ融合戦略を適用するのは簡単ではない。 そこで本稿では,エネルギー研究コミュニティに対して,省エネシステム構築におけるデータ融合戦略,その原理,長所,潜在的応用についてより深く理解することを目的として,既存のデータ融合メカニズムを広範囲に調査し,過度の消費削減と持続可能性の促進に役立てることを提案する。 それらの概念化,利点,課題,欠点を調査し,既存のデータ融合戦略と他の寄与要因の分類を行った。 次に、データ融合レベル、データ融合技術、行動変化インフルエンサー、行動変化インセンティブ、記録データ、プラットフォームアーキテクチャ、IoTテクノロジ、アプリケーションシナリオなど、さまざまなパラメータを使用して、最先端のデータ融合ベースのエネルギー効率フレームワークの包括的な比較を行う。 また,1次元パワー信号を2次元空間に変換し,画像として扱う2次元局所テクスチャ記述器の融合により,新しい家電識別法を提案する。 3つの実際のデータセットで実施された実験的な評価は、99.68%の精度と99.52%のF1スコアが達成された有望なパフォーマンスを示している。 さらに、データ融合に基づくエネルギー効率エコシステムを改善するための様々なオープンリサーチの課題と今後の方向性について検討する。

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