Whole building energy data are the

Whole building energy data are the fundamental metric of building energy performance and used for evaluation of investments in energy efficiency, utility billing, and calibration of building energy simulations. Metered energy use data contain anomalies and bias, and those must be flagged and investigated to reach useful conclusions from the data. The energy balance load EBL representing the aggregate building thermal load is a variable calculated from the metered energy use, and the constancy of EBL as a function of influential variables such as outside air temperature can be used to check the validity of metered whole building energy use. This paper proposes regression models to statistically identify the building-specific daily EBL pattern without prior knowledge of building systems and operations. The proposed models are designed based on simplified load calculation principles, so that the regression parameters have physical significance. The models were applied to the EBL data for 56 buildings on the Texas A&M University campus to examine the applicability. The mean CV-RMSEs of the four-parameter change-point (4P-CP) models, multiple linear regression (MLR) models, and the MLR models incorporating AR(1) error structure ranged from 6.9% to 10.4%. Overall, the MLR models with the outside air temperature and humidity load variables presented the most balanced performance taking account of the availability of variables and the ease of estimation and parameter interpretation.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สร้างข้อมูลพลังงานทั้งหมดเป็นการวัดพื้นฐานของการสร้างประสิทธิภาพพลังงาน และใช้สำหรับการประเมินการลงทุนในพลังงาน อรรถประโยชน์เรียกเก็บเงิน และการปรับเทียบของอาคารจำลองพลังงาน ข้อมูลการใช้พลังงานโดยประกอบด้วยความผิดและความโน้มเอียง และที่ต้องตั้งค่าสถานะ และสอบสวนถึงบทสรุปของประโยชน์จากข้อมูล พลังงานสมดุลโหลด EBL แทนรวมอาคารโหลดความร้อนเป็นตัวแปรคำนวณจากการใช้พลังงานโดย และนำของ EBL เป็นฟังก์ชันของตัวแปรที่มีอิทธิพลเช่นอุณหภูมิอากาศภายนอกสามารถใช้เพื่อตรวจสอบการมีผลบังคับใช้โดยสร้างการใช้พลังงานทั้งหมด เอกสารนี้นำเสนอแบบจำลองถดถอยทางสถิติระบุอาคารเฉพาะวัน EBL รูปแบบ โดยไม่มีความรู้เดิมของการสร้างระบบและการดำเนินงาน รูปแบบการนำเสนอจะออกแบบตามหลักการคำนวณโหลดง่าย เพื่อให้พารามิเตอร์การถดถอยอย่างมีนัยสำคัญทางกายภาพ รูปแบบถูกนำไปใช้กับข้อมูล EBL สำหรับอาคาร 56 ในวิทยาเขตมหาวิทยาลัยเท็กซัส A&M เพื่อตรวจสอบความเกี่ยวข้องของการ หมายความว่า CV RMSEs พารามิเตอร์สี่เปลี่ยนจุดรุ่น (4P-CP) แบบจำลองถดถอยเชิงเส้น (MLR) หลาย และรูปแบบ MLR ที่เพจ AR(1) โครงสร้างข้อผิดพลาดอยู่ในช่วงจาก 6.9% 10.4% โดยรวม โมเดล MLR กับอุณหภูมิอากาศภายนอก และตัวแปรปริมาณความชื้นนำเสนอประสิทธิภาพที่สุดสมดุลคำนึงความพร้อมของตัวแปรและความสะดวกในการตีความการประเมินและพารามิเตอร์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

พลังงานข้อมูลอาคารทั้งหมดเป็นระบบเมตริกพื้นฐานสมรรถนะด้านพลังงานของอาคารและใช้เพื่อประเมินการลงทุนในประสิทธิภาพในการใช้พลังงาน , การเรียกเก็บเงินสาธารณูปโภคและการสร้างแบบจำลองพลังงาน ข้อมูลมิเตอร์ใช้พลังงานประกอบด้วยความผิดปกติและอคติ และผู้ต้องถูกจับและสอบสวนถึงข้อสรุปที่เป็นประโยชน์จากข้อมูลพลังงานสมดุลโหลด ebl แทนอาคารรวมความร้อนโหลดตัวแปรคำนวณจากวัดการใช้พลังงาน และความมั่นคงของ ebl เป็นฟังก์ชันของตัวแปรที่มีอิทธิพล เช่น อุณหภูมิอากาศภายนอก สามารถใช้ในการตรวจสอบความถูกต้องของการใช้พลังงานในอาคารปรับอากาศทั้งหมดบทความนี้เสนอสมการถดถอยแบบจำลองทางสถิติเพื่อระบุรูปแบบอาคารที่เฉพาะเจาะจงทุกวัน ebl ไม่มีความรู้เดิมของการสร้างระบบและการดำเนินงาน การนำเสนอรูปแบบได้รับการออกแบบบนพื้นฐานแบบง่าย โหลด หลักการคำนวณ เพื่อให้มีการกำหนดพารามิเตอร์ทางกายภาพรุ่นที่ใช้กับข้อมูลที่ ebl 56 อาคารในเท็กซัสเป็น& M มหาวิทยาลัยเพื่อศึกษาการบังคับใช้ ค่าเฉลี่ยของพันธุ์ rmses สี่พารามิเตอร์เปลี่ยนจุด ( 4p-cp ) แบบจำลองการถดถอยเชิงเส้นพหุ ( MLR ) รุ่น และแบบผสมผสานสำหรับ AR ( 1 ) โครงสร้างข้อผิดพลาดระหว่าง 6.9 ร้อยละ 10.4 % โดยรวมขายโมเดลกับอากาศภายนอกอุณหภูมิและความชื้นสมดุลที่สุดตัวแปรโหลดเสนอประสิทธิภาพการบัญชีของความพร้อมของตัวแปรและความสะดวกในการประมาณค่าและตีความพารามิเตอร์