論文の概要: Global Transformer Architecture for Indoor Room Temperature Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.20476v1
- Date: Tue, 31 Oct 2023 14:09:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-01 14:40:09.662825
- Title: Global Transformer Architecture for Indoor Room Temperature Forecasting
- Title（参考訳）: 室内室温予測のためのグローバル変圧器アーキテクチャ
- Authors: Alfredo V Clemente and Alessandro Nocente and Massimiliano Ruocco
- Abstract要約: 本研究は,多室ビルにおける室内温度予測のためのグローバルトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。
エネルギー消費を最適化し、HVACシステムに関連する温室効果ガス排出を削減することを目的としている。
本研究は,マルチルームビルにおける室内温度予測にトランスフォーマーアーキテクチャを適用した最初の事例である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.32130498861987
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A thorough regulation of building energy systems translates in relevant
energy savings and in a better comfort for the occupants. Algorithms to predict
the thermal state of a building on a certain time horizon with a good
confidence are essential for the implementation of effective control systems.
This work presents a global Transformer architecture for indoor temperature
forecasting in multi-room buildings, aiming at optimizing energy consumption
and reducing greenhouse gas emissions associated with HVAC systems. Recent
advancements in deep learning have enabled the development of more
sophisticated forecasting models compared to traditional feedback control
systems. The proposed global Transformer architecture can be trained on the
entire dataset encompassing all rooms, eliminating the need for multiple
room-specific models, significantly improving predictive performance, and
simplifying deployment and maintenance. Notably, this study is the first to
apply a Transformer architecture for indoor temperature forecasting in
multi-room buildings. The proposed approach provides a novel solution to
enhance the accuracy and efficiency of temperature forecasting, serving as a
valuable tool to optimize energy consumption and decrease greenhouse gas
emissions in the building sector.
- Abstract（参考訳）: 建築エネルギーシステムの徹底的な規制は、関連する省エネと、居住者の快適性の向上に繋がる。
有効制御システムの実装には、一定の時間軸で建物の熱状態を高い信頼性で予測するアルゴリズムが不可欠である。
本研究では,多室ビルにおける室内温度予測のためのグローバルトランスフォーマーアーキテクチャを提案し,エネルギー消費の最適化とHVACシステムによる温室効果ガス排出の削減を目的とする。
近年のディープラーニングの進歩により、従来のフィードバック制御システムと比較して高度な予測モデルの開発が可能になった。
提案されているグローバルトランスフォーマーアーキテクチャは、すべての部屋を含むデータセット全体をトレーニングし、複数のルーム固有のモデルの必要性を排除し、予測性能を大幅に改善し、デプロイメントとメンテナンスを簡素化する。
本研究は,多室ビルの室内温度予測にトランスフォーマーアーキテクチャを適用した最初の事例である。
提案手法は, 建築部門におけるエネルギー消費の最適化と温室効果ガス排出量の削減に有用なツールとして, 温度予測の精度と効率を高める新しい手法を提供する。
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