A data-driven method for unsupervised electricity consumption characterisation at the district level and beyond

A bottom-up electricity characterisation methodology of the building stock at the local level is presented. It is based on the statistical learning analysis of aggregated energy consumption data, weather data, cadastre, and socioeconomic information. To demonstrate the validity of this methodology,...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Energy reports Ročník 7; s. 5667 - 5684
Hlavní autoři:	Mor, Gerard, Cipriano, Jordi, Martirano, Giacomo, Pignatelli, Francesco, Lodi, Chiara, Lazzari, Florencia, Grillone, Benedetto, Chemisana, Daniel
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier Ltd 01.11.2021 Elsevier
Témata:	Building-stock models Characterisation Data-driven Electricity Building-stock models Characterisation Data-driven Electricity
ISSN:	2352-4847, 2352-4847
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!