G-15 機械学習アプローチによる建築設備のエネルギーフォルト検知に関する研究 : (その1)次元削減と共起ルールのパターン化による非特定型エネルギーフォルト解析
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概要
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It is important for energy saving to detect energy faults defined as a potential energy waste in building operation. However, it is very difficult even for HVAC specialists to grasp a whole structure of energy consumption because BEMS data are multi-dimensional. In this paper, we applied machine learning approaches to analyze non-specific energy faults using operation data in a real office building. As a result, this approach has a potential effectiveness in energy faults analysis.
- 社団法人空気調和・衛生工学会の論文
- 2009-08-18
著者
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