A Real-World Energy Management Dataset from a Smart Company Building for Optimization and Machine Learning

要約

2018年から2023年までの6年間のスマート企業施設の監視から得られた大規模な現実世界のデータセットを提示します。データセットには、さまざまな施設エリアとコンポーネントからのエネルギー消費データ、太陽光発電システムからのエネルギー生産データ、熱および発電所の組み合わせ、加熱および冷却システムからの運用データ、および耐候性の耐候性データが含まれています。
施設全体に設置された測定センサーは、データセットに反映されている複数のサブメタリングレベルを持つ階層メーター構造で編成されています。
データセットには、72メートル、9熱計、気象観測所の測定データが含まれています。
ラベル付きの問題を含むさまざまな処理レベルでの生データと処理されたデータの両方が利用可能です。
この論文では、データセットを作成するために採用されているデータ収集と後処理について説明します。
データセットにより、最適化、モデリング、機械学習など、エネルギー管理のドメインに幅広い方法を適用して、建物の運用を最適化し、コストと炭素排出量を削減できます。

要約(オリジナル)

We present a large real-world dataset obtained from monitoring a smart company facility over the course of six years, from 2018 to 2023. The dataset includes energy consumption data from various facility areas and components, energy production data from a photovoltaic system and a combined heat and power plant, operational data from heating and cooling systems, and weather data from an on-site weather station. The measurement sensors installed throughout the facility are organized in a hierarchical metering structure with multiple sub-metering levels, which is reflected in the dataset. The dataset contains measurement data from 72 energy meters, 9 heat meters and a weather station. Both raw and processed data at different processing levels, including labeled issues, is available. In this paper, we describe the data acquisition and post-processing employed to create the dataset. The dataset enables the application of a wide range of methods in the domain of energy management, including optimization, modeling, and machine learning to optimize building operations and reduce costs and carbon emissions.

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