Khung dựa trên khai thác dữ liệu để xác định các chiến lược vận hành dựa trên quy tắc cho các tòa nhà với hệ thống đo điện năng

Springer Science and Business Media LLC - Tập 12 - Trang 195-205 - 2018
Shunian Qiu1, Fan Feng1, Zhengwei Li1, Guang Yang1, Peng Xu1, Zhenhai Li1
1School of Mechanical Engineering, Tongji University, Shanghai, China

Tóm tắt

Các chiến lược vận hành có ảnh hưởng đến hiệu quả năng lượng của tòa nhà. Để cải thiện hiệu quả năng lượng của tòa nhà, cần áp dụng các chiến lược vận hành phù hợp cho thiết bị trong tòa nhà. Do đó, việc xác định các chiến lược vận hành hiện có là cần thiết cho việc nâng cao các chiến lược vận hành. Một khung dựa trên khai thác dữ liệu (DM) được đề xuất trong bài báo này nhằm tự động xác định các chiến lược vận hành của tòa nhà. Khung này bao gồm cây phân loại và hồi quy (CART) và phương pháp khai thác quy tắc liên kết có trọng số (WARM), hướng đến ba loại chiến lược điều khiển dựa trên quy tắc: điều khiển bật/tắt, điều khiển theo trình tự (cho thiết bị cùng loại), và điều khiển phối hợp (cho thiết bị khác loại). Hiệu suất của khung này được xác thực với dữ liệu từ hệ thống đo điện năng và kết quả xác định bằng tay dựa trên khảo sát tại chỗ của ba tòa nhà ở Thượng Hải. Kết quả xác thực cho thấy rằng khung đề xuất có khả năng xác định chính xác và tự động các chiến lược vận hành của tòa nhà. Được triển khai trên phần mềm gốc có tên BOSA (Phân tích Chiến lược Vận hành Tòa nhà), khung này hứa hẹn sẽ được sử dụng trong lĩnh vực kỹ thuật để nâng cao hiệu quả công việc xác định chiến lược vận hành tòa nhà.

Từ khóa

#khai thác dữ liệu #chiến lược vận hành tòa nhà #hiệu quả năng lượng #hệ thống đo điện năng #phân tích dữ liệu

Tài liệu tham khảo

Beghi A, Cecchinato L, Rampazzo M (2011). A multi-phase genetic algorithm for the efficient management of multi-chiller systems. Energy Conversion and Management, 52: 1650–1661. CCIA (2015). China Building Industry Statistical Year Book. China Construction Industry Association. Beijing: China Statistical Press. D’Oca S, Hong T (2015). Occupancy schedules learning process through a data mining framework. Energy and Buildings, 88: 395–408. Dong B, Yan D, Li Z, Jin Y, Feng X, Fontenot H (2018). Modeling occupancy and behavior for better building design and operation—A critical review. Building Simulation, 11: 899–921. Fan C, Xiao F, Yan C (2015). A framework for knowledge discovery in massive building automation data and its application in building diagnostics. Automation in Construction, 50: 81–90. Feng T (2003). Weighted Association Rule Mining using weighted support and significance framework. Paper presented at ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. Fu Y, Li Z, Feng F, Xu P (2016). Data-quality detection and recovery for building energy management and control systems: Case study on submetering. Science and Technology for the Built Environment, 22: 798–809. IEA (1989). World Energy Statistics and Balances: Organisation for Economic Co-operation and Development. International Energy Agency. Ku K, Jeong S (2018). Building electric energy prediction modeling for BEMS using easily obtainable weather factors with Kriging model and data mining. Building Simulation, 11: 739–751. Lewis R J (2000). An introduction to classification and regression tree (CART) Analysis. Paper presented at the Annual Meeting of the Society for Academic Emergency Medicine. Li Z, Huang G (2013). Re-evaluation of building cooling load prediction models for use in humid subtropical area. Energy and Buildings, 62: 442–449. Li M, Miao L, Shi J (2014). Analyzing heating equipment’s operations based on measured data. Energy and Buildings, 82: 47–56. Magoulès F, Zhao H X, Elizondo D (2013). Development of an RDP neural network for building energy consumption fault detection and diagnosis. Energy and Buildings, 62: 133–138. Miller C, Nagy Z, Schlueter A (2015). Automated daily pattern filtering of measured building performance data. Automation in Construction, 49: 1–17. Motta Cabrera DF, Zareipour H (2013). Data association mining for identifying lighting energy waste patterns in educational institutes. Energy and Buildings, 62: 210–216. O’Driscoll E, O’Donnell GE (2013). Industrial power and energy metering - a state-of-the-art review. Journal of Cleaner Production, 41: 53–64. Pang Z, Xu P, O’Neill Z, Gu J, Qiu S, Lu X, Li X (2018). Application of mobile positioning occupancy data for building energy simulation: An engineering case study. Building and Environment, 141: 1–15. Sun Y, Huang G, Li Z, Wang S (2013). Multiplexed optimization for complex air conditioning systems. Building and Environment, 65: 99–108. Tibshirani R, Walther G, Hastie T (2001). Estimating the number of clusters in a data set via the gap statistic. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 63: 411–423. Witten IH, Frank E (1999). Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques with Java Implementations. San Francisco: Morgan Kaufmann Publishers. Yu Z, Haghighat F, Fung BCM, Zhou L (2012). A novel methodology for knowledge discovery through mining associations between building operational data. Energy and Buildings, 47: 430–440. Zhang C, Zhang S (2002). Association Rule Mining. Berlin: Springer.