查看文章

Việc dự báo năng lượng sử dụng trong công trình xây dựng đóng vai trò rất quan trọng trong việc lên kế hoạch, quản lý và tiết kiệm năng lượng. Rất khó để đạt được kết quả dự báo chính xác bởi sự phức tạp của các đặc tính công trình và hành vi của người sử dụng năng lượng trong tòa nhà. Bởi đặc tính học nhanh, nghiên cứu này đề xuất sử dụng mô hình học máy (machine learing–ML) làm phương pháp để dự báo năng lượng tiêu thụ của tòa nhà phi dân cư. Bộ dữ liệu từ các tòa nhà phi dân cư được thu thập để đánh giá hiệu suất dự báo của mô hình mạng Nơ-ron nhân tạo (ANNs) và mô hình hồi quy vecto hỗ trợ (SVR). Với việc đánh giá kết quả đạt được, nghiên cứu đã cho thấy tính hiệu quả của mô hình máy học được đề xuất trong việc dự báo năng lượng sử dụng trong 24 giờ tiếp theo của tòa nhà. Mô hình SVR đạt được giá trị sai số giá trị tuyệt đối trung bình (MAPE) là 11.616%. Kết quả dự đoán cung cáp thông tin giúp quản lý và vận hành trong việc tiết kiệm năng lượng tiêu thụ. Nghiên cứu này góp phần làm nổi bật những lợi thế trong việc ứng dựng mô hình máy học trong lĩnh vực xây dựng.