Binolarda energiya

Machine Translated by Google

Binolarda energiya tejamkorligi uchun intellektual boshqaruv tizimlari: tadqiqot - Ilova

A: 5

Biroq, turli strategiyalarning samaradorligini taqqoslash etarli bo'lmasligi mumkin. Mualliflari [Taherian va boshqalar. 2010] binolarning energiya sarfini tahlil qilish hech qachon o'chirilmaydigan asboblar tufayli kamaytirilmaydigan qismni ajratib, chuqurroq tekshirishni talab qiladi. Masalan, bunday "asosiy energiyadan foydalanish" energiyani o'z ichiga oladi: uy xavfsizlik tizimlari, signalizatsiya tizimlari, sovutish moslamasi va IT infratuzilmasi. Shunday qilib, mualliflarning ta'kidlashicha, taqqoslash kuzatilgan energiya iste'molidan "asosiy energiya iste'moli" ni istisno qilish orqali olingan ÿeffektivlik omili bo'yicha amalga oshirilishi kerak. Bu omil odamlarning odatlaridan kelib chiqqan energiya miqdorini, ya'ni yaxshilash uchun eng katta xonani taqdim etadigan miqdorni ifodalaydi; bu miqdor inson tomonidan boshqariladigan energiyadan foydalanish sifatida ham aniqlanadi.

3. 
   Xulosa aniqligi Agar tizim
   

LOSHA
mavjud sensor ma'lumotlardan kelib chiqib, ba'zi atrof-muhit sharoitlarini aniqlash uchun "aqlli" modullarni o'z ichiga olsa, BMS va energiya iste'moliga potentsial ta'sirini baholash uchun ushbu komponentlarning aniqligini individual ravishda baholash tavsiya etiladi. yaxshilash uchun qoldiq marja. Intellektual modullarning to'g'riligini baholashning yagona usuli - bu xulosa natijalarini asosiy haqiqat bilan solishtirish; Agar tizim diskret tushunchalarni chiqaradigan bo'lsa, uning to'g'riligi to'g'ri xulosalar foizi bilan va noto'g'ri ijobiy va noto'g'ri salbiy nuqtai nazardan o'lchanishi mumkin. Bu yondashuv, masalan, [Lu va boshqalar. 2010b] foydalanuvchilar mavjudligini aniqlash uchun ishlatiladigan HMM to'g'riligini baholash uchun. Agar xulosa qilingan kontseptsiya uzluksiz indikator bilan o'lchanadigan bo'lsa, hech bo'lmaganda o'rtacha xato va statistik dispersiyani taqdim etish tavsiya etiladi. Agar aqlli modullar dunyoning o'ziga xos xususiyatiga bo'lgan e'tiqodni ifodalash uchun ehtimollik yondashuvidan foydalansa, u holda e'tiqod ehtimoli taqsimoti va asosiy haqiqat o'rtasidagi masofani ifodalashga imkon beruvchi o'lchovlardan foydalanish mumkin. Shu maqsadda, masalan, [Erikson va boshq. 2011] ularning tizimining statistik modelini asosiy haqiqat bilan bog'liq taqsimot bilan solishtirish orqali foydalanuvchi mavjudligini bashorat qilish tizimining to'g'riligini baholash.

Xulosa qilish tizimi foydalanuvchi mavjudligini aniqlash yoki davom etayotgan faoliyatni aniqlash bilan shug'ullanishi kerak bo'lganda, uning aniqligini dastlabki baholash ushbu sohada faol tadqiqot guruhlari tomonidan taqdim etilgan bir nechta ommaviy ma'lumotlar bazalaridan biriga tayanib olinishi mumkin. Bunday ma'lumotlar to'plamidan foydalanish sensorli ma'lumotlardan asosli haqiqatni olish masalasini hal qilishga imkon beradi, bu odatda juda uzoq va charchagan vazifadir. Bunday ma'lumotlar to'plamidan biri Tulum ma'lumotlar to'plamidir [Kuk va Shmitter-Edgecombe 2009], WSU CASAS loyihasi doirasida uy aholisini taxminan bir oy davomida kuzatib borish va keng tarqalgan sensorlar to'plami orqali olingan sensorli o'qishlarni yozib olish orqali yaratilgan. monitoring qilinadigan hududlarda o'rnatiladi va foydalanuvchilar tomonidan amalga oshirilgan harakatlar bilan JBga izoh beradi.

Xuddi shunday tuzilgan va ayni paytda juda mashhur Kasteren ma'lumotlar to'plamidir [van Kasteren va boshq. 2011]. Ushbu ommaviy ma'lumotlar to'plamidan foydalanadigan ishlarga [Lu va boshqalar kiradi. 2010b; Gao va Whitehouse 2009]. Foydalanuvchilarning faolligini aniqlash tizimlarini baholashning batafsil mezonlari bo'yicha so'rovnomani [Tapia va boshq. 2004].

2.