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Longitudinal analysis of energy metering data from non-domestic buildings

机译：来自非住宅建筑的电能计量数据的纵向分析

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Les schémas temporels de consommation liés à l'occupation des bâtiments constituent un indicateur important pour identifier, comprendre et réduire le gaspillage énergétique dans les bâtiments. Les compteurs évolués sont capables d'enregistrer des données énergétiques à de brefs intervalles d'une demi-heure ou moins. Néanmoins, il est encore souvent possible que l'analyse de ces données suive des techniques traditionnelles de contrôle et de ciblage précédemment développées pour des données énergétiques quotidiennes ou hebdomadaires. Afin d'examiner plus complètement les possibilités offertes par les compteurs évolués et de comprendre les schémas de consommation d'énergie et le gaspillage énergétique dans les bâtiments non résidentiels, il a été réalisé une étude longitudinale des données énergétiques recueillies dans environ 300 bâtiments de Leicester, au Royaume-Uni, entre 2001 et 2008. Il s'agissait de la première étude de ce genre. Des données probantes provenant des compteurs de gaz, d'électricité et d'eau ont été rassemblées, la consommation d'eau étant utilisée comme une preuve indirecte d'occupation des bâtiments. Des algorithmes de nettoyage des données sont décrits. Concernant le chauffage au gaz des espaces, il a été identifié quatre modes principaux de défaillance dans les bâtiments, qui entraînent une consommation d'énergie excessive et sont source de gaspillage. En 2004, 34% des bâtiments étaient chauffés lors des périodes d'inoccupation les week-ends, cette proportion étant néanmoins ramenée à 22% en 2008. Une analyse longitudinale des charges de base électriques nocturnes a indiqué un taux annuel moyen d'augmentation d'environ 8%, bien que de grandes variations existent entre les bâtiments. Cette méthode d'identification des phénomènes de contrôle des bâtiments peut être appliquée à tout ensemble de données énergétiques mesurées par compteur couvrant une période d'échantillonnage comparable.%To identify, understand and reduce energy wastage in buildings, a significant indicator is time patterns of consumption linked to building occupancy. Advanced metering can log energy data at short half-hourly intervals or less. However, analysis of these data may still often follow traditional monitoring and targeting techniques developed previously for daily or weekly energy data. To explore the potential for advanced metering more fully, and to understand the energy consumption patterns and energy wastage in non-domestic buildings, a longitudinal study was made of energy data collected from approximately 300 buildings in Leicester, UK, between 2001 and 2008. This was the first such study of its kind. Evidence was gathered from gas, electricity and water meters, with water consumption being used as a proxy for building occupancy. Algorithms for cleaning the data are described. Four principal building failure modes for gas space heating were identified that cause excessive and wasteful energy consumption. In 2004, 34% of buildings were heated during unoccupied periods at weekends, although this reduced to 22% by 2008. Longitudinal analysis of night-time electricity baseloads showed an average annual rate of increase of around 8%, although wide variations exist between buildings. The method of identifying building control phenomena may be applied to any metered energy data set with a comparable sampling period.
机译：与建筑物占用有关的消费模式是识别，了解和减少建筑物能源浪费的重要指标。先进的电表能够以半小时或更短的时间间隔记录能量数据。然而，对这些数据的分析仍然有可能遵循先前为每日或每周的能源数据开发的传统控制和目标确定技术。为了更全面地检查高级电表提供的可能性并了解非住宅建筑中的能耗和能源浪费的模式，对莱斯特市约300座建筑中收集的能源数据进行了纵向研究。 ，于2001年至2008年在英国进行。这是同类研究中的第一项。收集了燃气表，电表和水表的证据，并将耗水量作为建筑物占用的间接证据。描述了数据清理算法。关于空间燃气加热，已经在建筑物中确定了四种主要的故障模式，这导致了过多的能量消耗并且是浪费的来源。 2004年，在周末的空置期间，有34％的建筑物供暖，尽管这一比例在2008年减少到22％。对夜间电费的纵向分析表明，平均年增长率d大约8％，尽管建筑物之间存在很大差异。这种识别建筑物控制现象的方法可以应用于通过仪表测量的任何可比较的采样周期的能源数据集。％为了识别，了解和减少建筑物中的能源浪费，重要的指标是建筑的时间模式。消费与建筑使用率有关。高级计量可以每半小时或更短的时间间隔记录一次能量数据。但是，对这些数据的分析可能仍然经常遵循以前针对每日或每周的能源数据开发的传统监视和目标确定技术。为了更全面地探索先进计量的潜力，并了解非住宅建筑的能耗模式和能源浪费，对2001年至2008年间从英国莱斯特的大约300座建筑收集的能源数据进行了纵向研究。是同类研究中的第一个。证据是从煤气表，电表和水表中收集的，用水量被用作建筑物占用的代表。描述了清理数据的算法。确定了四种主要的燃气空间建筑物故障模式，这些模式会导致过多和浪费的能源消耗。 2004年，有34％的建筑物在周末的空置期间供暖，尽管到2008年减少到22％。对夜间电力基本负荷的纵向分析显示，年平均增长率约为8％，尽管建筑物之间存在很大差异。识别建筑物控制现象的方法可以应用于具有可比较采样周期的任何计量能源数据集。

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