作为提升能效手段的智能能源管理
计算机与社会
2018-02-14 v1 机器学习
摘要
与制冷设备相关的成本在超市总能源成本中通常占一半以上。这为实现这些系统的高效运行提供了充分动机。本研究中，我们探究构建参考行为的不同方法，该行为可作为评判能耗性能的基线。我们使用了 3 种不同的学习模型：多元线性回归、随机森林和人工神经网络。在实验中，我们采用了滑动窗口法的变体并结合学习曲线。我们将该方法应用于葡萄牙的五家不同超市。我们得以使用现成的数据挖掘技术创建基线。此外，我们找到了一种基于短期历史数据创建基线的方法。我们相信我们的研究将作为未来研究的基础，并为此提供了有趣的方向。
引用
@article{arxiv.1802.04128,
title = {Smart energy management as a means towards improved energy efficiency},
author = {Dylan te Lindert and Cláudio Rebelo de Sá and Carlos Soares and Arno J. Knobbe},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.04128},
year = {2018}
}