Resumen

Teniendo en cuenta los avances en la supervisión y el control de edificios a través de redes de dispositivos interconectados, el tratamiento eficaz de los flujos de datos asociados se está convirtiendo en un reto importante. En muchas situaciones, la aplicación de modelos convencionales de identificación de sistemas o de modelos aproximados de caja gris, en parte teóricos y en parte basados en datos, resulta inviable o inadecuada. Este artículo analiza e ilustra una aplicación de modelos de caja negra realizada mediante técnicas de minería de datos con el fin de controlar el subsistema de ventilación de edificios inteligentes. Se presenta la aplicación y evaluación de una metodología de minería de datos a partir de datos recogidos durante más de un año de funcionamiento. El estudio de caso se lleva a cabo en cuatro unidades de tratamiento de aire de un moderno edificio de campus para el apoyo preliminar a la toma de decisiones de los gestores de instalaciones. El marco de procesamiento y aprendizaje de datos se basa en dos pasos: los flujos de datos brutos se comprimen mediante el método de aproximación agregada simbólica, y los segmentos resultantes se introducen en un algoritmo de máquina de vectores de apoyo. Los resultados son útiles para deducir el comportamiento de cada equipo en distintos modos de funcionamiento y pueden utilizarse para aplicaciones de detección de fallos o eficiencia energética. También se discuten los retos relacionados con el funcionamiento en línea dentro de un sistema de gestión de edificios comerciales, ya que el enfoque resulta prometedor para su despliegue.

• Materias:Biotecnología Sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology sensors Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:algoritmo de máquina de vectores soporte, método de aproximación agregada simbólica, flujos de datos ricos asociados, sistema de gestión de edificios comerciales, control del subsistema de ventilación de edificios inteligentes, unidades de tratamiento de aire, identificación de sistemas convencionales, metodología de minería de datos, técnicas de minería de datos, aplicaciones de eficiencia energética
• Keywords:support vector machine algorithm, symbolic aggregate approximation method, associated rich data streams, commercial building management system, smart building ventilation subsystem control, air handling units, conventional system identification, data mining methodology, data mining techniques, energy efficiency applications