論文の概要: LSTM-based Space Occupancy Prediction towards Efficient Building Energy Management

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.08114v2
• Date: Sat, 19 Dec 2020 05:33:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-08 11:45:00.265332
• Title: LSTM-based Space Occupancy Prediction towards Efficient Building Energy Management
• Title（参考訳）: LSTMによる高効率建築エネルギー管理に向けた空間占有予測
• Authors: Juye Kim
• Abstract要約: 本稿では,LSTMを用いた占領パターンの時系列予測モデルを提案する。 HVACの動作には、次回における将来の部屋占有状況の予測信号を直接使用することができる。 LSTMの部屋占有予測に基づくHVAC制御は,従来のRBC制御と比較してエネルギー使用量を50%削減できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Energy consumed in buildings takes significant portions of the total global energy usage. A large amount of building energy is used for heating, cooling, ventilation, and air-conditioning (HVAC). However, compared to its importance, building energy management systems nowadays are limited in controlling HVAC based on simple rule-based control (RBC) technologies. The ability to design systems that can efficiently manage HVAC can reduce energy usage and greenhouse gas emissions, and, all in all, it can help us to mitigate climate change. This paper proposes predictive time-series models of occupancy patterns using LSTM. Prediction signal for future room occupancy status on the next time span (e.g., next 30 minutes) can be directly used to operate HVAC. For example, based on the prediction and considering the time for cooling or heating, HVAC can be turned on before the room is being used (e.g., turn on 10 minutes earlier). Also, based on the next room empty prediction timing, HVAC can be turned off earlier, and it can help us increase the efficiency of HVAC while not decreasing comfort. We demonstrate our approach's capabilities using real-world energy data collected from multiple rooms of a university building. We show that LSTM's room occupancy prediction based HVAC control could save energy usage by 50% compared to conventional RBC based control.
• Abstract（参考訳）: 建物で消費されるエネルギーは、総エネルギー使用量のかなりの部分を占める。 大量の建築エネルギーは、暖房、冷却、換気、空調(HVAC)に使用される。 しかし、その重要性に比較して、近年のエネルギー管理システムの構築は、単純なルールベース制御(RBC)技術に基づくHVACの制御に限られている。 空調を効率的に管理できるシステムを設計する能力は、エネルギー使用量と温室効果ガス排出量を減らすことができる。 本稿では,LSTMを用いた占領パターンの時系列予測モデルを提案する。 HVACの動作には、次の時間帯(例えば、次の30分)における将来の部屋占有状況の予測信号を直接使用することができる。 例えば、予知と冷却または加熱の時間を考慮すると、部屋が使用される前にHVACをオンにすることができる(例えば、10分前にオンにする)。 また、次の部屋の空いた予測タイミングに基づき、HVACを早期にオフにすることができ、快適さを損なわずにHVACの効率を高めるのに役立つ。 大学ビルの複数の部屋から収集した実世界のエネルギーデータを用いて,本手法の能力を示す。 LSTMの部屋占有予測に基づくHVAC制御は,従来のRBC制御と比較してエネルギー使用量を50%削減できることを示した。

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