Building Energy Simulation and Monitoring: A Review of Graphical Data Representation

Ofelia Vera-Piazzini; Massimiliano Scarpa; Fabio Peron

doi:10.3390/en16010390

Building Energy Simulation and Monitoring: A Review of Graphical Data Representation

Ofelia Vera-Piazzini
, Massimiliano Scarpa
, Fabio Peron

Research output: Contribution to journal › Article (Contribution to Journal) › peer-review

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Abstract

Data visualization has become relevant in the framework of the evolution of big data analysis. Being able to understand data collected in a dynamic, interactive, and personalized way allows for better decisions to be made when optimizing and improving performance. Although its importance is known, there is a gap in the research regarding its design, choice criteria, and uses in the field of building energy consumption. Therefore, this review discusses the state-of-the-art of visualization techniques used in the field of energy performance, in particular by considering two types of building analysis: simulation and monitoring. Likewise, data visualizations are categorized according to goals, level of detail and target users. Visualization tools published in the scientific literature, as well as those currently used in the IoT platforms and visualization software, were analyzed. This overview can be used as a starting point when choosing the most efficient data visualization for a specific type of building energy analysis.

Translated title of the contribution	Simulación y supervisión energética de edificios: Revisión de la representación gráfica de datos
Original language	English
Article number	390
Journal	Energies
Volume	16
Issue number	1
DOIs	https://doi.org/10.3390/en16010390
State	Published - Jan 2023
Externally published	Yes

UN SDGs

This output contributes to the following UN Sustainable Development Goals (SDGs)

SDG 7 Affordable and Clean Energy

Keywords

building energy analysis
building energy performance
data visualization
monitoring
simulation

Access to Document

10.3390/en16010390

Cite this

@article{3b752768bd054631ac675a0180a64705,

title = "Building Energy Simulation and Monitoring: A Review of Graphical Data Representation",

abstract = "La visualizaci{\'o}n de datos ha cobrado relevancia en el marco de la evoluci{\'o}n del an{\'a}lisis de Big data. Poder entender los datos recogidos de una forma din{\'a}mica, interactiva y personalizada permite tomar mejores decisiones a la hora de optimizar y mejorar el rendimiento. Aunque se conoce su importancia, existe un vac{\'i}o en la investigaci{\'o}n sobre su dise{\~n}o, criterios de elecci{\'o}n y usos en el campo del consumo energ{\'e}tico de los edificios. Por lo tanto, esta revisi{\'o}n discute el estado del arte de las t{\'e}cnicas de visualizaci{\'o}n utilizadas en el campo del rendimiento energ{\'e}tico, en particular considerando dos tipos de an{\'a}lisis de edificios: simulaci{\'o}n y monitorizaci{\'o}n. Asimismo, las visualizaciones de datos se clasifican en funci{\'o}n de los objetivos, el nivel de detalle y los usuarios a los que van dirigidas. Se analizaron las herramientas de visualizaci{\'o}n publicadas en la literatura cient{\'i}fica, as{\'i} como las utilizadas actualmente en las plataformas IoT y el software de visualizaci{\'o}n. Esta visi{\'o}n general puede utilizarse como punto de partida a la hora de elegir la visualizaci{\'o}n de datos m{\'a}s eficiente para un tipo espec{\'i}fico de an{\'a}lisis energ{\'e}tico de edificios.",

keywords = "building energy analysis, building energy performance, data visualization, monitoring, simulation",

author = "Ofelia Vera-Piazzini and Massimiliano Scarpa and Fabio Peron",

note = "Publisher Copyright: {\textcopyright} 2022 by the authors.",

year = "2023",

month = jan,

doi = "10.3390/en16010390",

language = "Ingl{\'e}s",

volume = "16",

journal = "Energies",

issn = "1996-1073",

publisher = "Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)",

number = "1",

}

TY - JOUR

T1 - Building Energy Simulation and Monitoring

T2 - A Review of Graphical Data Representation

AU - Vera-Piazzini, Ofelia

AU - Scarpa, Massimiliano

AU - Peron, Fabio

PY - 2023/1

Y1 - 2023/1

N2 - La visualización de datos ha cobrado relevancia en el marco de la evolución del análisis de Big data. Poder entender los datos recogidos de una forma dinámica, interactiva y personalizada permite tomar mejores decisiones a la hora de optimizar y mejorar el rendimiento. Aunque se conoce su importancia, existe un vacío en la investigación sobre su diseño, criterios de elección y usos en el campo del consumo energético de los edificios. Por lo tanto, esta revisión discute el estado del arte de las técnicas de visualización utilizadas en el campo del rendimiento energético, en particular considerando dos tipos de análisis de edificios: simulación y monitorización. Asimismo, las visualizaciones de datos se clasifican en función de los objetivos, el nivel de detalle y los usuarios a los que van dirigidas. Se analizaron las herramientas de visualización publicadas en la literatura científica, así como las utilizadas actualmente en las plataformas IoT y el software de visualización. Esta visión general puede utilizarse como punto de partida a la hora de elegir la visualización de datos más eficiente para un tipo específico de análisis energético de edificios.

AB - La visualización de datos ha cobrado relevancia en el marco de la evolución del análisis de Big data. Poder entender los datos recogidos de una forma dinámica, interactiva y personalizada permite tomar mejores decisiones a la hora de optimizar y mejorar el rendimiento. Aunque se conoce su importancia, existe un vacío en la investigación sobre su diseño, criterios de elección y usos en el campo del consumo energético de los edificios. Por lo tanto, esta revisión discute el estado del arte de las técnicas de visualización utilizadas en el campo del rendimiento energético, en particular considerando dos tipos de análisis de edificios: simulación y monitorización. Asimismo, las visualizaciones de datos se clasifican en función de los objetivos, el nivel de detalle y los usuarios a los que van dirigidas. Se analizaron las herramientas de visualización publicadas en la literatura científica, así como las utilizadas actualmente en las plataformas IoT y el software de visualización. Esta visión general puede utilizarse como punto de partida a la hora de elegir la visualización de datos más eficiente para un tipo específico de análisis energético de edificios.

KW - building energy analysis

KW - building energy performance

KW - data visualization

KW - monitoring

KW - simulation

UR - https://www.scopus.com/pages/publications/85145652619

U2 - 10.3390/en16010390

DO - 10.3390/en16010390

M3 - Artículo (Contribución a Revista)

AN - SCOPUS:85145652619

SN - 1996-1073

VL - 16

JO - Energies

JF - Energies

IS - 1

M1 - 390

ER -

Building Energy Simulation and Monitoring: A Review of Graphical Data Representation

Abstract

UN SDGs

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