问题 |
E3S网页汇编
卷积3872023
可再生能源技术智能工程国际会议 |
|
---|---|---|
文章号 | 02003 | |
页数 | 8 | |
段内 | 能源 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202338702003 | |
在线发布 | 2023年5月15日 |
商业楼智能能耗控制使用机器学习
一号Sri Sankara文科学院,印度康奇浦南省Enathur
2新太子Shri Bhavani工程技术学院,获ACTE批准,附属印度Anna大学
3Chennai工程学院Shri Venkateshra助理教授-127
4助理教授Prince博士K.Vasudevan工程技术学院Chennai-127
*对应作者 :vracvag@gmail.com
近些年来,人工神经网络和支持向量机等人工智能技术的使用与物联网一起,在优化商业楼能耗方面引起极大关注。随着对能源需求增加和能源成本上升,迫切需要商业楼节能管理方法智能耗能控制系统使用机器学习算法和iot设备可提供实时数据说明商业楼段能源使用和自自动化能源使用决策本文探讨ANN和SVM智能耗能控制系统在商营楼中的潜力我们的目标是分析使用这些算法对商营楼能耗模式的影响并评价这些系统在降低能耗和成本同时保持对占用者所期望的舒适度方面的效率和有效性研究重点是比较ANN和SVM算法在减少耗能和节省成本方面的性能研究结果可提供宝贵的深入知识,说明ANN和SVM智能能耗控制系统在商业楼面的应用,并有助于开发更可持续和节能楼面
关键字 :环境条件/温度/照明/仪表板/能源成本/可缩放性/可调适性/温室气体排放/可持续性
必威西汉姆赞助2023年EDP科学出版
开存文章分发创用CC授权4.0允许在任何介质上不受限制使用、分发和复制,只要原创作品正确引用
当前用法度量显示文章视图累积计数(全文文章视图包括HTML视图、PDF和ePub下载,根据可用数据)和Vision4Press平台摘要视图
数据对应2015年后板状使用当前使用量度自在线发布后48-96小时提供并按周日每日更新
初始下载度量器可能花点时间