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Big Data beats engineering in residential energy performance assessment : a case study

Titelangaben

Fridgen, Gilbert ; Guggenmos, Florian ; Regal, Christian ; Schmidt, Marco:
Big Data beats engineering in residential energy performance assessment : a case study.
In: Proceedings of Dach+ Conference on Energy Informatics. - Lugano, Switzerland , 2017

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Angaben zu Projekten

Projekttitel:
Offizieller Projekttitel
Projekt-ID
BigDapesi
Ohne Angabe
Projektgruppe WI Künstliche Intelligenz
Ohne Angabe
Projektgruppe WI Nachhaltiges Energiemanagement & Mobilität
Ohne Angabe

Abstract

Engineering-based energy performance assessments,
e.g., required for the award of energy certificates,
evoke significant effort and lack accuracy. This paper introducesthe idea of building energy performance assessment onBig Data Analytics and information on buildings and occupants while respecting people’s privacy. Using a case study, we investigate whether the proposed method can outperform engineering-based methods in the field of residential buildings in terms of cost and accuracy.

Weitere Angaben

Publikationsform: Aufsatz in einem Buch
Begutachteter Beitrag: Ja
Keywords: Energy-efficiency; Big Data Analytics; Energy prediction; Residential building
Institutionen der Universität: Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Fachgruppe Betriebswirtschaftslehre
Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Fachgruppe Betriebswirtschaftslehre > Professur Wirtschaftsinformatik und digitales Energiemanagement
Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Fachgruppe Betriebswirtschaftslehre > Ehemalige Professoren > Professur Wirtschaftsinformatik und nachhaltiges IT-Management - Univ.-Prof. Dr. Gilbert Fridgen
Profilfelder > Emerging Fields > Energieforschung und Energietechnologie
Forschungseinrichtungen
Forschungseinrichtungen > Institute in Verbindung mit der Universität
Forschungseinrichtungen > Institute in Verbindung mit der Universität > Projektgruppe Wirtschaftsinformatik der Fraunhofer FIT
Forschungseinrichtungen > Institute in Verbindung mit der Universität > FIM Kernkompetenzzentrum Finanz- & Informationsmanagement
Fakultäten
Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät
Profilfelder
Profilfelder > Emerging Fields
Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Fachgruppe Betriebswirtschaftslehre > Ehemalige Professoren
Titel an der UBT entstanden: Ja
Themengebiete aus DDC: 000 Informatik,Informationswissenschaft, allgemeine Werke > 004 Informatik
300 Sozialwissenschaften > 330 Wirtschaft
Eingestellt am: 28 Sep 2017 08:15
Letzte Änderung: 15 Jun 2022 05:16
URI: https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/39761