BTS：构建时序数据集：赋能大规模建筑分析

建筑在人类福祉中扮演关键角色，影响occupant的舒适度、健康与安全。此外，它们在全球能源消耗中占据重要比重，约占总能源使用的三分之一，也是碳排放的主要来源。优化建筑性能对于遏制气候变化和促进人类繁荣具有重要意义。然而，建筑分析领域的研究受限于缺乏可获取、可用且覆盖多个建筑运营的真实世界数据集。本文我们引入了建筑时序（Building TimeSeries，BTS）数据集。该数据集覆盖三个建筑，跨越三年时间，包含超过一万个时序数据点，拥有数百个唯一的本体。此外，元数据使用 Brick 模式进行标准化。为展示该数据集的实用性，我们对两个任务进行了基准测试：时序本体分类和零样本预测。这两个任务代表了建筑分析中解决互操作性挑战的关键初始步骤。该数据集和用于基准测试的代码均可在此处获取：https://github.com/cruiseresearchgroup/DIEF_BTS。