論文の概要: Investigation of the Impacts of COVID-19 on the Electricity Consumption
of a University Dormitory Using Weather Normalization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.07748v1
- Date: Fri, 4 Dec 2020 20:54:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-22 02:47:24.692280
- Title: Investigation of the Impacts of COVID-19 on the Electricity Consumption
of a University Dormitory Using Weather Normalization
- Title（参考訳）: 気象正常化を用いた大学寮の電力消費に及ぼすCOVID-19の影響調査
- Authors: Zhihong Pang, Fan Feng, Zheng O'Neill
- Abstract要約: 新型コロナウイルスの感染拡大が米国南部にある大学寮ビルの電力消費に与える影響について調査した。
その結果、新型コロナウイルスによるキャンパス閉鎖時の予測値と比較して、対象建物の総電力消費量は41%(約276,000 kWh (942 MMBtu))減少した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5352713493505785
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This study investigated the impacts of the COVID-19 pandemic on the
electricity consumption of a university dormitory building in the southern U.S.
The historical electricity consumption data of this university dormitory
building and weather data of an on-campus weather station, which were collected
from January 1st, 2017 to July 31st, 2020, were used for analysis. Four inverse
data-driven prediction models, i.e., Artificial Neural Network, Long Short-Term
Memory Recurrent Neural Network, eXtreme Gradient Boosting, and Light Gradient
Boosting Machine, were exploited to account for the influence of the weather
conditions. The results suggested that the total electricity consumption of the
objective building decreased by nearly 41% (about 276,000 kWh (942 MMBtu))
compared with the prediction value during the campus shutdown due to the
COVID-19. Besides, the daily load ratio (DLR) varied significantly as well. In
general, the DLR decreased gradually from 80% to nearly 40% in the second half
of March 2020, maintained on a relatively stable level between 30% to 60% in
April, May, and June 2020, and then slowly recovered to 80% of the normal
capacity in July 2020.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,米国南部にある大学寮ビルの電力消費に対する新型コロナウイルス(covid-19)パンデミックの影響を調査した。
2017年1月1日から2020年7月31日までに収集されたこの大学寮の歴史的電力消費データと、キャンパス内気象観測所の気象データを用いて分析を行った。
4つの逆データ駆動予測モデル、すなわち、ニューラルニューラルネットワーク、ロング短期メモリリカレントニューラルネットワーク、eXtreme Gradient Boosting、Light Gradient Boosting Machineを用いて、気象条件の影響を考慮した。
その結果、新型コロナウイルスによるキャンパス閉鎖時の予測値と比較して、対象建物の総電力消費量は41%(約276,000 kWh (942 MMBtu))減少した。
また, 日負荷比 (DLR) も有意に変化した。
概して、DLRは2020年3月後半に80%から40%近くまで徐々に減少し、2020年4月、5月、6月に30%から60%まで比較的安定した水準を維持し、2020年7月には徐々に正常な能力の80%まで回復した。
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