کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
5483166 | 1522312 | 2017 | 23 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A review on time series forecasting techniques for building energy consumption
ترجمه فارسی عنوان
بررسی تکنیک های پیش بینی سری زمانی برای ساختن مصرف انرژی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
ساختمان انرژی، پیش بینی سری زمانی، پیش بینی انرژی، فراگیری ماشین، مدلهای ترکیبی
ترجمه چکیده
پیش بینی مصرف انرژی برای ساختمان ها، ارزش زیادی در تحقیقات انرژی و بهره وری دارد. مدل های پیش بینی دقیق انرژی، پیامدهای زیادی در برنامه ریزی و بهینه سازی انرژی ساختمان ها و دانشگاه ها دارند. برای ساختمان های جدید، جایی که اطلاعات ثبت شده در گذشته در دسترس نیست، روش های شبیه سازی کامپیوتری برای تجزیه و تحلیل انرژی و پیش بینی سناریوهای آینده استفاده می شود. با این حال، برای ساختمان های موجود با سری داده های تاریخی ثبت شده، داده های انرژی، روش های آماری و ماشین های یادگیری ثابت شده اند دقیق تر و سریع تر. این مطالعه، یک بررسی جامع از تکنیک های یادگیری ماشین برای پیش بینی مصرف انرژی سری را ارائه می دهد. اگر چه تاکید بر تجزیه و تحلیل داده های سری زمانی داده شده است، بررسی تنها به آن محدود نمی شود، زیرا داده های انرژی اغلب با دیگر متغیرهای سری زمانی مانند هوای فضای باز و محیط زیست محیطی هماهنگ شده است. نه محبوب ترین تکنیک های پیش بینی که مبتنی بر پلت فرم یادگیری ماشین هستند، مورد تجزیه و تحلیل قرار می گیرند. یک بررسی عمیق و تجزیه و تحلیل از مدل ترکیبی، که ترکیبی از دو یا چند تکنیک پیش بینی است نیز ارائه شده است. ترکیب های مختلف مدل ترکیبی موثرترین پیش بینی های انرژی سری را برای ساخت ساختمان در نظر می گیرند.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی انرژی
انرژی های تجدید پذیر، توسعه پایدار و محیط زیست
چکیده انگلیسی
Energy consumption forecasting for buildings has immense value in energy efficiency and sustainability research. Accurate energy forecasting models have numerous implications in planning and energy optimization of buildings and campuses. For new buildings, where past recorded data is unavailable, computer simulation methods are used for energy analysis and forecasting future scenarios. However, for existing buildings with historically recorded time series energy data, statistical and machine learning techniques have proved to be more accurate and quick. This study presents a comprehensive review of the existing machine learning techniques for forecasting time series energy consumption. Although the emphasis is given to a single time series data analysis, the review is not just limited to it since energy data is often co-analyzed with other time series variables like outdoor weather and indoor environmental conditions. The nine most popular forecasting techniques that are based on the machine learning platform are analyzed. An in-depth review and analysis of the 'hybrid model', that combines two or more forecasting techniques is also presented. The various combinations of the hybrid model are found to be the most effective in time series energy forecasting for building.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Renewable and Sustainable Energy Reviews - Volume 74, July 2017, Pages 902-924
Journal: Renewable and Sustainable Energy Reviews - Volume 74, July 2017, Pages 902-924
نویسندگان
Chirag Deb, Fan Zhang, Junjing Yang, Siew Eang Lee, Kwok Wei Shah,