Traitement des données manquantes pour des capteurs de bâtiments connectés - Laboratoire Angevin de Recherche en Ingénierie des Systèmes Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2022

Traitement des données manquantes pour des capteurs de bâtiments connectés

Résumé

The processing the data from smart building is a way to both optimise their energy management and provide a high level of comfort to the occupants. Because of various possible failures in the data collection process, the information gathered can be incomplete or incorrect. In such case, so-called data imputation methods should be used in order to make possible the data processing. This article reviews methods to deal with missing data and to assess the performance of the imputation. Nine of these methods are applied to the data collected from an indoor environment-monitoring sensor located in an apartment for which the presence status of the occupant is known. The methods are compared based on the imputation quality of the multivariate time series as well as based on the performance of the final classification task, i.e. classifying the occupancy status. For this case study, it turns out that the performance imputation task has little impact on the performance of the final task.
Le traitement des données issues de bâtiments connectés doit permettre d'optimiser leur gestion énergétique, tout en garantissant un niveau de confort aux occupants. Les données collectées peuvent toutefois être incomplètes du fait de défaillances lors de l'acquisition des mesures. Cela compromet le traitement de l'information. Des méthodes, dites d'imputation, sont alors à appliquer pour consolider les données. Cet article propose un état de l'art sur les méthodes de gestion des données manquantes et d'évaluation de la qualité de l'imputation. Neuf méthodes d'imputation sont ensuite appliquées au cas de données d'ambiance d'un appartement T2, pour lequel le statut de présence de l'occupant est connu. Les méthodes sont comparées, d'une part en étudiant la qualité de l'imputation sur ces séries temporelles multivariées et d'autre part en évaluant la performance des méthodes sur la tâche finale, i.e. la classification du statut de présence. Il ressort de ces comparaisons que la performance de la tâche finale est peu affectée par la performance des méthodes d’imputation dans notre cas.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-03687624 , version 1 (03-06-2022)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03687624 , version 1

Citer

Ahmed Es-Sabar, Marie-Lise Pannier, Alain Godon, David Bigaud. Traitement des données manquantes pour des capteurs de bâtiments connectés. Conférence IBPSA France 2022, May 2022, Châlons en Champagne, France. ⟨hal-03687624⟩
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