Building energy consumption prediction using statistical methods
Loading...
URL
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Perustieteiden korkeakoulu |
Master's thesis
Unless otherwise stated, all rights belong to the author. You may download, display and print this publication for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Authors
Date
2020-12-16
Department
Major/Subject
Strategy and Venturing
Mcode
SCI3050
Degree programme
Master’s Programme in Industrial Engineering and Management
Language
en
Pages
92+12
Series
Abstract
Buildings are a globally significant consumer of energy. Thus, they are also responsible for a significant amount of greenhouse gases. Accordingly, energy efficiency is top of mind in the building management community. Ability to understand and predict energy consumption better offers new energy saving possibilities, e.g., through more advanced energy management schemes. Current artificial intelligence -empowered methods enable forecasting consumption with unprecedented accuracy for building management. The research problem of the study is to develop an easily customizable prediction model with sufficient predictive power to be used in tasks such as anomaly detection. Two gradient boosting machine -based models are developed to predict heat and electricity consumption for a couple of dozen non-residential buildings. The models developed use a combination of historical consumption and weather data as input. Even with the same model applied to multiple buildings, both models achieve strong prediction performance 24 hours into the future. The power of current artificial intelligence methods showcased in the study underline the need for systematic artificial intelligence strategy for companies in the building management industry. An outlook in information and building management concepts as well as in state-of-the-art prediction methods is given to guide managers working in buildings-related industries. The research follows design science methodology. Thus, it demonstrates the applicability of design science as a method of research for information technology -empowered building management research.Rakennukset ovat huomattava energiankuluttaja globaalisti. Täten myös niiden ilmastovaikutus on huomattava. Energiatehokkuus onkin tärkeä painopistealue kiinteistönhoidossa. Energiankulutuksen tarkempi ennustaminen antaa parempia mahdollisuuksia energiansäästöön esimerkiksi uusien energianhallintamallien kautta. Nykyiset tekoälypohjaiset menetelmät mahdollistavat energiankulutuksen ennustamisen ennennäkemättömällä tarkkuudella kiinteistönhoidossa. Tämän tutkimuksen tutkimuskysymyksenä on helposti muokattavan ennustemallin rakentaminen. Mallin on oltava kyllin tarkka, jotta sitä voidaan hyödyntää esimerkiksi poikkeamantunnistuksessa. Työssä kehitetään gradienttitehostamiseen perustuvat ennustemallit sähkön- ja lämmönkulutuksen ennustamiseen. Tutkittava rakennusjoukko koostuu muutamasta kymmenestä ei-asuinrakennuksesta. Syötteenä mallit käyttävät mennyttä kulutusta ja säädataa. Vaikka samaa mallia käytetään eri rakennusten kulutuksen ennustamiseen, molemmat mallit saavuttavat hyvän ennustetarkkuuden 24 tunnin ennusteaikaikkunalla. Tutkimuksen havainnollistama tekoälymenetelmien tehokkuus korostaa tekoälystrategian tarvetta kiinteistönhuollon yrityksille. Työssä luotava katsaus informaationhallinta- ja kiinteistönhuoltomenetelmiin auttaa yritysjohtoa tarttumaan tekoälyn tuomiin mahdollisuuksiin. Työ hyödyntää suunnittelutieteen menetelmiä ja todistaa niiden sopivuuden informaatioteknologiaa hyödyntävässä kiinteistöalan tutkimuksessa.Description
Supervisor
Seppälä, TimoThesis advisor
Karvinen, TimoKeywords
machine learning, gradient boosting machine, energy consumption, prediction, forecasting