|
ДокладыПовышение эффективности потребления электроэнергии бизнес-зданиями с использованием систем искусственного интеллектаФинансовый Университет при Правительстве России, Россия, Москва, Ленинградский пр. д.49 Растущий уровень оснащения коммерческих зданий цифровой инфраструктурой учета, контроля и управления энергопотреблением привело к повышению доступности данных, получаемых на выходе цифровых датчиков. Все большее число участников глобального рынка недвижимости привлекают получаемую от них информацию для исследований таких характеристик энергопотребления как отопление, вентиляция, оптимизация кондиционирования воздуха и др. Все это открывает огромные возможности для внедрения современных математических моделей и методов машинного обучения, которые позволят повысить точность прогнозов потребления электроэнергии коммерческими зданиями, и, тем самым, улучшить оценки по энергосбережению. В настоящей работе на основе метода градиентного бустинга предложена модель профиля энергопотребления для бизнес-комплексов и прогноза на периоды от одних суток до нескольких месяцев. Проведены компьютерные эксперименты по тестированию модели на реальных данных энергопотребления коммерческих зданий с использованием различных периодов ее обучения и прогнозирования, ее точность прогноза анализировалась несколькими критериями одновременно. Результаты показали, что применение предложенной модели улучшило точность прогнозирования энергосбережения более чем в 83% случаев по сравнению с другими моделями машинного обучения. |
