Characteristic Energy Behavior Profiling of Non-Residential Buildings

📄 arXiv: 2509.04322v1 📥 PDF

作者: Haley Dozier, Althea Henslee

分类: cs.LG

发布日期: 2025-09-04

💡 一句话要点

提出一种数据驱动的非住宅建筑能耗行为建模方法，用于评估能源系统脆弱性和基准测试。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 能源建模 行为分析 数据驱动 非住宅建筑 能源韧性

📋 核心要点

  1. 美国陆军设施面临气候变化和极端天气带来的能源供应风险，需要评估能源系统的脆弱性。
  2. 论文提出一种数据驱动的行为模型，用于分析、预测和聚类非住宅建筑的能源使用数据，建立能源使用行为概况。
  3. 该模型旨在评估能源系统中断的影响，并为未来的适应能力措施提供基准，使用开放数据进行方法验证。

📝 摘要（中文）

由于气候变化和极端天气事件的威胁，美国陆军设施的基础设施面临风险。比以往任何时候都更需要气候适应措施来保护支持关键任务并有助于提高战备能力的设施资产。由于美国大陆内的大多数陆军设施依赖商业能源和水资源，因此必须确定独立能源资源（电网、天然气管道等）中的脆弱性以及对设施内能源使用的基线理解。本文将提出一种数据驱动的行为模型，以确定设施能源使用情况的行为概况。这些概况将用于：1）创建对能源系统意外中断影响的基线评估；2）对未来的适应能力措施进行基准测试。在该方法中，单个建筑行为将通过模型表示，该模型可以准确地分析、预测和聚类从非住宅建筑能源使用中收集的多模态数据。由于陆军设施能源使用数据的性质，将使用类似结构的开放访问数据来说明该方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决美国陆军设施在面对气候变化和极端天气时，能源供应的脆弱性问题。现有方法缺乏对设施能源使用行为的深入理解，难以评估能源系统中断的影响，也无法为未来的适应能力措施提供有效的基准。因此，需要一种能够准确分析和预测设施能源使用情况的方法，以便更好地应对潜在的风险。

核心思路：论文的核心思路是利用数据驱动的方法，通过分析非住宅建筑的能源使用数据，建立能源使用行为概况。这种概况可以反映建筑在不同时间段、不同条件下的能源消耗模式，从而帮助理解设施的整体能源使用情况，并预测未来可能的需求。通过对这些概况进行聚类分析，可以识别具有相似能源使用行为的建筑，从而为制定更有针对性的能源管理策略提供依据。

技术框架：该方法的技术框架主要包括数据收集、数据预处理、模型训练和行为概况分析四个阶段。首先，收集非住宅建筑的能源使用数据，包括电力、天然气等多种能源类型。然后，对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值检测和数据标准化等。接下来，使用机器学习模型（具体模型类型未知）对预处理后的数据进行训练，建立能够准确预测建筑能源使用情况的模型。最后，利用训练好的模型对建筑的能源使用行为进行分析，生成行为概况，并进行聚类分析，识别具有相似能源使用行为的建筑。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一种基于数据驱动的非住宅建筑能源使用行为建模方法，该方法能够准确分析、预测和聚类多模态能源使用数据，从而为评估能源系统脆弱性和基准测试提供了一种新的思路。与传统方法相比，该方法更加灵活、高效，能够更好地适应不断变化的能源使用模式。

关键设计：论文中关于关键设计的细节描述较少，例如具体的机器学习模型类型、损失函数、网络结构等都未提及。由于缺乏这些信息，无法进行更深入的分析。但是，可以推测，模型的设计需要考虑到能源使用数据的多模态特性，以及不同建筑之间的差异性。此外，损失函数的设计也需要能够准确反映预测结果与实际情况之间的差异，以便优化模型的性能。

📊 实验亮点

由于论文使用了开放访问数据进行方法验证，并未提供针对特定陆军设施的实验结果。因此，无法提供具体的性能数据、对比基线和提升幅度等信息。论文的主要贡献在于提出了一个通用的方法框架，其有效性需要在实际应用中进一步验证。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于军事设施的能源管理，提高能源系统的韧性，应对气候变化和极端天气带来的挑战。此外，该方法也可推广到其他类型的非住宅建筑，如商业建筑、学校、医院等，帮助这些建筑更好地了解自身的能源使用情况，制定更有效的节能措施，降低能源消耗，减少碳排放。

📄 摘要（原文）

Due to the threat of changing climate and extreme weather events, the infrastructure of the United States Army installations is at risk. More than ever, climate resilience measures are needed to protect facility assets that support critical missions and help generate readiness. As most of the Army installations within the continental United States rely on commercial energy and water sources, resilience to the vulnerabilities within independent energy resources (electricity grids, natural gas pipelines, etc) along with a baseline understanding of energy usage within installations must be determined. This paper will propose a data-driven behavioral model to determine behavior profiles of energy usage on installations. These profiles will be used 1) to create a baseline assessment of the impact of unexpected disruptions on energy systems and 2) to benchmark future resiliency measures. In this methodology, individual building behavior will be represented with models that can accurately analyze, predict, and cluster multimodal data collected from energy usage of non-residential buildings. Due to the nature of Army installation energy usage data, similarly structured open access data will be used to illustrate this methodology.