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商业建筑中需求响应的居住者插电负荷管理:现场实验与统计表征

应用统计 2022-06-28 v5 机器学习 机器学习

摘要

商业建筑约占美国总电力消耗的35%,其中近三分之二由化石燃料满足,对环境造成不利影响。这种不利影响可通过在闭环建筑环境中控制居住者插电负荷使用以降低能耗来缓解。本工作中,我们进行了多项实验以分析因激励和/或视觉反馈引起的居住者插电负荷能耗变化。激励包括以随机顺序发放的每日5至50美元金额,视觉反馈由一个旨在提高参与者能源意识的基于网络的仪表板构成。实验在位于加州莫菲特场(Moffett Field)的NASA艾姆斯研究园(NASA Ames Research Park)的政府办公与大学建筑中进行。我们构建了自回归模型以在外生变量存在下预测预期插电负荷节约。数据分析揭示,可通过视觉反馈与激励机制调节插电负荷能耗,表明人在回路(occupant-in-the-loop)控制架构在商业建筑环境中可能有效。我们的发现表明,办公与大学环境中因视觉反馈导致的平均节能分别为约9.52%与约21.61%。通过在大学环境中辅以货币激励增强视觉反馈,平均节能达约24.22%。

关键词

引用

@article{arxiv.2004.06633,
  title  = {Occupant Plugload Management for Demand Response in Commercial Buildings: Field Experimentation and Statistical Characterization},
  author = {Chaitanya Poolla and Abraham K. Ishihara and Dan Liddell and Rodney Martin and Steven Rosenberg},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2004.06633},
  year   = {2022}
}

备注

22 pages, 5 figures, 6 tables, accepted version