論文の概要: Leveraging Deep Learning and Digital Twins to Improve Energy Performance of Buildings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04498v3
• Date: Tue, 16 May 2023 13:42:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-17 18:10:19.494308
• Title: Leveraging Deep Learning and Digital Twins to Improve Energy Performance of Buildings
• Title（参考訳）: Deep LearningとDigital Twinsの活用による建物のエネルギー性能向上
• Authors: Zhongjun Ni (1), Chi Zhang (2), Magnus Karlsson (1), Shaofang Gong (1) ((1) Department of Science and Technology, Link\"oping University, Campus Norrk\"oping, Norrk\"oping, Sweden. (2) Department of Computer Science and Engineering, University of Gothenburg, Gothenburg, Sweden.)
• Abstract要約: この研究は、Deep Energy Twin(ディープエナジー・ツイン)という、ディープラーニングとデジタル双生児を統合して、エネルギー利用をよりよく理解するためのソリューションを提案している。 オントロジーは、建物内の異なるシステム間でデータフォーマットの一貫性を提供するパラメトリックデジタルツインを作成するために採用された。 ディープラーニング手法は、パターンを特定し、エネルギー最適化のための洞察を提供するために、データ分析を行うために使用された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Digital transformation in buildings accumulates massive operational data, which calls for smart solutions to utilize these data to improve energy performance. This study has proposed a solution, namely Deep Energy Twin, for integrating deep learning and digital twins to better understand building energy use and identify the potential for improving energy efficiency. Ontology was adopted to create parametric digital twins to provide consistency of data format across different systems in a building. Based on created digital twins and collected data, deep learning methods were used for performing data analytics to identify patterns and provide insights for energy optimization. As a demonstration, a case study was conducted in a public historic building in Norrk\"oping, Sweden, to compare the performance of state-of-the-art deep learning architectures in building energy forecasting.
• Abstract（参考訳）: 建物のデジタルトランスフォーメーションは大量の運用データを蓄積し、エネルギーパフォーマンスを改善するためにこれらのデータを活用するためのスマートなソリューションを求める。 本研究では,深層学習とデジタル双生児の統合によるエネルギー利用の理解を深め,エネルギー効率向上の可能性を明らかにするためのソリューションである深層エネルギー双生児(deep energy twin)を提案する。 オントロジーは、建物内の異なるシステム間でデータフォーマットの一貫性を提供するパラメトリックデジタルツインを作成するために採用された。 生成したデジタルツインと収集データに基づいて、パターンを特定し、エネルギー最適化のための洞察を提供するデータ分析を行うディープラーニング手法が使用された。 実演として,建築エネルギー予測における最先端のディープラーニングアーキテクチャの性能を比較するため,スウェーデンのノルク=オピングにある公共歴史建造物で事例研究を行った。

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