地图数据

使用基于位置的地图数据对商业建筑占用模式进行概率建模：预印本

考虑占用模式对于模拟建筑物的能源使用至关重要。当前的能源模型使用的输入将实际的占用多样性简化为静态的占用模式，无法表示建筑物之间和不同地点之间占用模式的众多变化。最近，从计量电力消耗数据推断占用时间表被用于模拟商业建筑的占用情况。然而，从计量数据到占用时间表的转换需要许多可能无法捕捉现实的假设，而且该过程受到来自先进计量基础设施的数据可用性的阻碍。随着信息技术的发展，占用建模不应局限于传统方法。社交网络和具有实时用户反馈的位置服务的普及，通过地图应用程序编程接口 (API)（如 Google 地图、SafeGraph、Mapbox、Foursquare 等）提供了可公开访问的数据。本文提出了一个自动化框架，用于使用此类 API 来校准商业区建筑的能源模型，以对参数占用模式进行建模。此过程包括三个主要步骤：数据提取和处理、参数计划生成和计划集成。我们在各个地区演示了此框架，在这些地区，我们使用地图 API 为运营和电动汽车充电事件生成更准确的行为模式。我们使用这些模式来确定关键社会人口和空间参数之间的能源使用差异。所提出的方法具有全球应用的潜力。用户可以利用此框架提取所选感兴趣位置的数据，从而为不同地区的商业设施创建更现实的行为模式。