Machine Learning (ML) as a surrogate model for early-stage energy optimization
Paper i proceeding, 2024

Early-stage optimization is effective in reducing a building’s energy consumption. However, today’s optimization process is based on simulation and is often very time-consuming and inefficient. To address this, we developed a machine learning (ML) surrogate model to replace the heating demand simulation process. The model was trained using a parametrically generated synthetic dataset based on rectangular buildings. We investigated which ML algorithm performs best concerning the size of the training dataset. We found that Linear Regression performs best when the dataset is smaller than 1000 while Random Forest performs best as the training dataset increases above 1000. When the dataset size reaches 9200, Random Forest can reach a mean absolute error of 1.68 kWh/m2 and a root mean square error of 2.69 kWh/m2. The best-performing surrogate model can predict the heating demand within 0.00005 seconds with high accuracy. Thus, our results show that an ML surrogate model can substitute a building’s heating demand simulation and significantly improve the efficiency of early-stage optimization processes.

early design

Machine learning

artificial intelligence

architecture design variables

Författare

Xinyue Wang

Chalmers, Arkitektur och samhällsbyggnadsteknik, Byggnadsteknologi

Josie Harrison

Chalmers, Arkitektur och samhällsbyggnadsteknik, Byggnadsteknologi

Robin Teigland

Chalmers, Teknikens ekonomi och organisation, Entrepreneurship and Strategy

Alexander Hollberg

Chalmers, Arkitektur och samhällsbyggnadsteknik, Byggnadsteknologi

SimBuild Conference Proceedings

0000-0000 (ISSN)

Vol. 11

IBPSA-USA SimBuild 2024 Conference
Denver, USA,

Användarspecifik miljö- och kostnadsoptimering av byggnader i tidiga skeden

Formas (2020-00934), 2021-01-01 -- 2024-12-31.

Holistisk livscykeloptimering i tidiga designfaser av byggnader

Energimyndigheten (51715-1), 2021-01-01 -- 2024-12-31.

Ämneskategorier (SSIF 2011)

Produktionsteknik, arbetsvetenskap och ergonomi

Energiteknik

Beräkningsmatematik

Transportteknik och logistik

Datavetenskap (datalogi)

Styrkeområden

Informations- och kommunikationsteknik

Ämneskategorier (SSIF 2025)

Energiteknik

Data- och informationsvetenskap (Datateknik)

Mer information

Senast uppdaterat

2025-01-17