Data-driven building energy efficiency prediction using physics-informed neural networks

Yelim Kim·2024년 4월 28일
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Overall

건물의 에너지 효율을 예측하기 위해 모델 제안
주거 건물의 일반적인 건물 정보 + 측정된 난방 에너지 소비를 기반으로 에너지 성능을 추정

  • 에너지 성능 증명서(?) (EPC)를 자동화하고
  • 건물의 에너지 소비를 예측하여 건물 개선

DNN

에너지 성능을 종합적으로 예측
건물 구성 요소별 차원 & 열적 특성을 예측

Dataset

@Riga, Latvia 지역에서 수집

  • containing general information about the audited buildings
  • comprising information about structural material and their energy efficiency
  • Energy consumption dataset

Loss function

MSE기반 예측&물리적 측면을 모두 반영할 수 있게
Loss=MSE(z)+MSE(y)Loss = MSE(z)+MSE(y)
앞에 항은 예측값이랑 실제값의 평균 제곱 오차
뒤에꺼는 물리적 식을 기반으로 계산된 값과 실제 에너지 사용 데이터 간의 평균 제곱 오차

  • 물리적 식은 무슨 열역학적 원리... U-value, ... 등등....

Architecture


뭔가 자동화한다는 건 확실히 매력잇게 다가오는 듯
우리 모델이랑 비슷한 느낌스트

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뜬금없지만 세계여행이 꿈입니다.

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