論文の概要: Edge-based Parametric Digital Twins for Intelligent Building Indoor Climate Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04326v1
• Date: Thu, 7 Mar 2024 08:45:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-08 14:33:15.080729
• Title: Edge-based Parametric Digital Twins for Intelligent Building Indoor Climate Modeling
• Title（参考訳）: 知的建築室内環境モデリングのためのエッジベースパラメトリックデジタル双生児
• 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: 構築された環境におけるデジタルトランスフォーメーションは、構築操作を最適化するデータ駆動モデルを開発するために膨大なデータを生成する。 本研究では, エッジコンピューティング, デジタルツイン, 深層学習を活用し, 建物内の気候の理解を深める統合ソリューションを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8460034567194062
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Digital transformation in the built environment generates vast data for developing data-driven models to optimize building operations. This study presents an integrated solution utilizing edge computing, digital twins, and deep learning to enhance the understanding of climate in buildings. Parametric digital twins, created using an ontology, ensure consistent data representation across diverse service systems equipped by different buildings. Based on created digital twins and collected data, deep learning methods are employed to develop predictive models for identifying patterns in indoor climate and providing insights. Both the parametric digital twin and deep learning models are deployed on edge for low latency and privacy compliance. As a demonstration, a case study was conducted in a historic building in \"Osterg\"otland, Sweden, to compare the performance of five deep learning architectures. The results indicate that the time-series dense encoder model exhibited strong competitiveness in performing multi-horizon forecasts of indoor temperature and relative humidity with low computational costs.
• Abstract（参考訳）: 構築された環境におけるデジタルトランスフォーメーションは、構築操作を最適化するデータ駆動モデルを開発するために膨大なデータを生成する。 本研究では, エッジコンピューティング, デジタルツイン, 深層学習を活用し, 建物内の気候の理解を深める統合ソリューションを提案する。 オントロジーを用いて作成されたパラメトリックデジタルツインは、さまざまな建物を備えた多様なサービスシステム間で一貫性のあるデータ表現を保証する。 生成したデジタルツインと収集データに基づいて、深層学習法を用いて、屋内気候のパターンを特定し、洞察を提供する予測モデルを開発する。 パラメトリックデジタルツインモデルとディープラーニングモデルの両方が、低レイテンシとプライバシコンプライアンスのためにエッジにデプロイされる。 実演として,5つのディープラーニングアーキテクチャのパフォーマンスを比較するために,スウェーデンのオステルグ(osterg\)オットランドにある歴史的な建物で事例研究を行った。 その結果, 計算コストの低い室内温度と相対湿度のマルチホリゾン予測において, 時系列高密度エンコーダモデルが強い競合性を示した。

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