データマイニングアプローチによる政府管理に対する電力消費と高い省エネルギー可能性を有する建物の同定【JST・京大機械翻訳】

Zhou Hao; Zhou Hao; Tian Xin; Yu Juan; Zhao Yang; Lin Borong; Chang Chenchen

文献

J-GLOBAL ID：202202249307825486 整理番号：22A0576707

データマイニングアプローチによる政府管理に対する電力消費と高い省エネルギー可能性を有する建物の同定【JST・京大機械翻訳】

Identifying buildings with rising electricity-consumption and those with high energy-saving potential for government’s management by data mining approaches

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資料名：
巻： 66 ページ： 54-68 発行年： 2022年
JST資料番号： W2322A ISSN： 0973-0826 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

北京の政府は,2013年以降の建物の電力消費量とその成長を制御するために,11,370の公共建築の毎月の電力利用データをカバーするプラットフォームを確立した。現在,省エネルギー運動量を促進し,その管理をより精緻化し,目標とするように,他の建物よりも,よりおそらく上昇傾向またはより高い省エネルギーポテンシャルを持つ建物が,それよりも,より一層高い,あるいは,より高い省エネルギーポテンシャルを持つ,ことを見つけ出すことを試みている。これらのタスクのために政府が使用する一般的な方法は,従来の統計的チャートとプロットであり,その解析結果は,常に専門家の主観的判断に高度に依存する。さらに,そのような大規模データベースから,マンパワーによる正しいオブジェクトの同定も大きな課題である。したがって,本研究は,k-平均クラスタ化,C4.5決定木,二次元散乱図および異常値検出を含む一連のデータマイニング法を提案し,変化パターンを調査し,また,建築物の電力消費のレベルを比較した。結果は,政府が希望する情報を大規模データから首尾よく探索したことを示した。最後に,本論文は,公共建築における更なる省エネルギーの目標を達成するために,エネルギー利用監視とデータ管理に関するいくつかの政策提案を与えた。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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エネルギー消費・省エネルギー

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