第五部分论文2,CIBSE ASHRAE技术研讨会，帝国理工学院，英国伦敦
2012年4月18日和19日
在能源管理领域，监测和目标(M & T)技术通常采用自变量和因变量之间的经验相关性。然后将这些相关性用于分析所监视的公用事业
消费，以发现违规行为。随着自动抄表(AMR)技术使用的增加，具有分析更高频率数据(例如每小时)的能力的好处越来越多。
先进的计算技术，如支持向量机(SVM)可以用于建模每小时数据。额外的驱动因素，如外部空气温度(OAT)或其他传感器数据，可以考虑以提高模型的准确性。这些模型可以用来检测建筑性能的变化。
开发的方法已经在现实世界的场景中进行了测试，如伊甸园项目和国防部(MoD)的各种庄园。这些方法能够检测到建筑物中的异常行为，与使用最先进的机电技术的专家能源分析师的方法相当。此外，自动化方法可以在短时间内检测异常消费事件。