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Predicting success of energy savings interventions and industry type using smart meter and retrofit data from thousands of non-residential buildings

机译：使用智能仪表和来自数千个非住宅建筑的数据的预测能量储蓄干预措施和工业类型的成功

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Clayton Miller;
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年度 2017
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1. Mining electrical meter data to predict principal building use, performance class, and operations strategy for hundreds of non-residential buildings [J] . Miller Clayton, Meggers Forrest Energy and Buildings . 2017,第deca期

机译：挖掘电表数据以预测数百个非住宅建筑物的主要建筑物使用，性能等级和运营策略
2. Grid impact of non-residential distributed solar energy and reduced air emissions: Empirical evidence from individual-consumer-level smart meter data [J] . Qiu Yueming (Lucy), Wang Yi David, Xing Bo Applied Energy . 2021,第MAYa15期

机译：非住宅分布式太阳能和减少空气排放的电网影响：个人消费级智能仪表数据的经验证据
3. Unsupervised learning of energy signatures to identify the heating system and building type using smart meter data [J] . Westermann Paul, Deb Chirag, Schlueter Arno, Applied Energy . 2020,第Apra15期

机译：无监督的能源签名学习，以识别使用智能仪表数据的加热系统和建筑类型
4. FEDS: A BUILDING MODEL USED TO PREDICT RETROFIT PROJECT ENERGY SAVINGS AND“METER” ENERGY CONSUMPTION [C] . Amy E Solana 2005 World energy engineering congress (WEEC 2005) . 2005

机译：FEDS：用于预测改造项目能源节省和“计量”能源消耗的建筑模型
5. Leveraging Smart Meter Data through Advanced Analytics: Applications to Building Energy Efficiency. [D] . Jalori, Saurabh. 2013

机译：通过高级分析利用智能电表数据：建筑节能应用。
6. The Building Data Genome Project 2 energy meter data from the ASHRAE Great Energy Predictor III competition [O] . Clayton Miller, Anjukan Kathirgamanathan, Bianca Picchetti, 2020

机译：建筑物数据基因组项目2来自Ashrae的能量表数据巨大的能量预测III竞争
7. The Great Building Energy Predictor Shootout II: Measuring Retrofit Energy Savings [O] . Thamilseran S., Haberl J. S. 1995

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