DIGITAL TWINS IN BUILDING ENERGY MANAGEMENT FOR ELECTRICITY CONSUMPTION FORECASTING AND ENERGY EFFICIENCY IMPROVEMENT
The article examines the application of digital twins as a tool for modernizing building energy management aimed at electricity consumption forecasting and improving energy efficiency. Based on a review of contemporary approaches, the study analyzes how the integration of BIM/semantic models, IoT da...
Збережено в:
| Дата: | 2026 |
|---|---|
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Англійська |
| Опубліковано: |
General Energy Institute of the National Academy of Sciences of Ukraine
2026
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://systemre.org/index.php/journal/article/view/962 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | System Research in Energy |
Репозитарії
System Research in Energy| _version_ | 1867116675877306368 |
|---|---|
| author | Shpak, Denys |
| author_facet | Shpak, Denys |
| author_sort | Shpak, Denys |
| baseUrl_str | https://systemre.org/index.php/journal/oai |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2026-06-04T07:40:53Z |
| description | The article examines the application of digital twins as a tool for modernizing building energy management aimed at electricity consumption forecasting and improving energy efficiency. Based on a review of contemporary approaches, the study analyzes how the integration of BIM/semantic models, IoT data, and operational systems with machine learning methods enables the implementation of a closed-loop control framework. Methods for electricity consumption forecasting are systematized according to time horizons and their suitability for operational tasks. Typical scenarios for improving energy efficiency through the use of digital twins are presented. A methodological framework for the implementation of digital twins in buildings is proposed, taking into account measurement and verification, model drift, interoperability, and cybersecurity. The impact of digital twins on the quality of managerial decision-making is identified, particularly in enhancing energy consumption controllability and enabling a transition to proactive control of building engineering systems based on predictive models and scenario analysis, as well as in creating conditions for the development of more flexible and sustainable building energy systems. The practical implementation cycle of digital twins in building energy management is generalized. Key limitations of digital twin deployment in buildings are outlined. The dependence of digital twin effectiveness on data consistency and the correctness of energy management problem formulation is demonstrated. |
| doi_str_mv | 10.15407/srenergy2026.02.100 |
| first_indexed | 2026-05-30T01:00:11Z |
| format | Article |
| id | systemreorg-article-962 |
| institution | System Research in Energy |
| keywords_txt_mv | keywords |
| language | English |
| last_indexed | 2026-06-05T01:00:19Z |
| publishDate | 2026 |
| publisher | General Energy Institute of the National Academy of Sciences of Ukraine |
| record_format | ojs |
| spelling | systemreorg-article-9622026-06-04T07:40:53Z DIGITAL TWINS IN BUILDING ENERGY MANAGEMENT FOR ELECTRICITY CONSUMPTION FORECASTING AND ENERGY EFFICIENCY IMPROVEMENT Цифрові двійники в енергоменеджменті будівель для прогнозування електроспоживання та підвищення енергоефективності Shpak, Denys digital twin, building, electricity consumption forecasting, energy efficiency, IoT, BMS/EMS, machine learning, optimization. цифровий двійник, будівля, прогноз електроспоживання, енергоефективність, IoT, BMS/EMS, машинне навчання, оптимізація. The article examines the application of digital twins as a tool for modernizing building energy management aimed at electricity consumption forecasting and improving energy efficiency. Based on a review of contemporary approaches, the study analyzes how the integration of BIM/semantic models, IoT data, and operational systems with machine learning methods enables the implementation of a closed-loop control framework. Methods for electricity consumption forecasting are systematized according to time horizons and their suitability for operational tasks. Typical scenarios for improving energy efficiency through the use of digital twins are presented. A methodological framework for the implementation of digital twins in buildings is proposed, taking into account measurement and verification, model drift, interoperability, and cybersecurity. The impact of digital twins on the quality of managerial decision-making is identified, particularly in enhancing energy consumption controllability and enabling a transition to proactive control of building engineering systems based on predictive models and scenario analysis, as well as in creating conditions for the development of more flexible and sustainable building energy systems. The practical implementation cycle of digital twins in building energy management is generalized. Key limitations of digital twin deployment in buildings are outlined. The dependence of digital twin effectiveness on data consistency and the correctness of energy management problem formulation is demonstrated. У статті розглянуто застосування цифрового двійника як інструмента модернізації енергоменеджменту будівель для прогнозування споживання електроенергії та підвищення енергоефективності. На основі огляду сучасних підходів проаналізовано, як інтеграція BIM/семантичних моделей, даних IoT та експлуатаційних систем із методами машинного навчання забезпечує реалізацію «замкненого циклу» керування. Систематизовано методи прогнозування електроспоживання за часовими горизонтами та придатністю до задач експлуатації. Наведено типові сценарії підвищення енергоефективності завдяки цифровому двійнику. Запропоновано концептуальну рамку впровадження цифрового двійника у будівлі з урахуванням вимірювання та верифікації, дрейфу моделей, інтероперабельності та кібербезпеки. Визначено вплив цифрового двійника на якість управлінських рішень у покращенні керованості енергоспоживання та переході до проактивного керування інженерними системами будівлі на основі прогнозних моделей і сценарного аналізу та створенні передумов для розвитку більш гнучких і сталих енергетичних систем будівель. Узагальнено практичний цикл впровадження цифрового двійника в енергоменеджменті будівель. Окреслено ключові обмеження впровадження цифрових двійників у будівлях. Показано залежність ефективності застосування цифрового двійника від узгодженості даних і коректності постановки задач енергоменеджменту. General Energy Institute of the National Academy of Sciences of Ukraine 2026-05-30 Article Article application/pdf https://systemre.org/index.php/journal/article/view/962 10.15407/srenergy2026.02.100 System Research in Energy; No. 2 (86) (2026): System Research in Energy; 100-110 Системні дослідження в енергетиці; № 2 (86) (2026): Системні дослідження в енергетиці; 100-110 2786-7102 2786-7633 en https://systemre.org/index.php/journal/article/view/962/847 |
| spellingShingle | digital twin building electricity consumption forecasting energy efficiency IoT BMS/EMS machine learning optimization. Shpak, Denys DIGITAL TWINS IN BUILDING ENERGY MANAGEMENT FOR ELECTRICITY CONSUMPTION FORECASTING AND ENERGY EFFICIENCY IMPROVEMENT |
| title | DIGITAL TWINS IN BUILDING ENERGY MANAGEMENT FOR ELECTRICITY CONSUMPTION FORECASTING AND ENERGY EFFICIENCY IMPROVEMENT |
| title_alt | Цифрові двійники в енергоменеджменті будівель для прогнозування електроспоживання та підвищення енергоефективності |
| title_full | DIGITAL TWINS IN BUILDING ENERGY MANAGEMENT FOR ELECTRICITY CONSUMPTION FORECASTING AND ENERGY EFFICIENCY IMPROVEMENT |
| title_fullStr | DIGITAL TWINS IN BUILDING ENERGY MANAGEMENT FOR ELECTRICITY CONSUMPTION FORECASTING AND ENERGY EFFICIENCY IMPROVEMENT |
| title_full_unstemmed | DIGITAL TWINS IN BUILDING ENERGY MANAGEMENT FOR ELECTRICITY CONSUMPTION FORECASTING AND ENERGY EFFICIENCY IMPROVEMENT |
| title_short | DIGITAL TWINS IN BUILDING ENERGY MANAGEMENT FOR ELECTRICITY CONSUMPTION FORECASTING AND ENERGY EFFICIENCY IMPROVEMENT |
| title_sort | digital twins in building energy management for electricity consumption forecasting and energy efficiency improvement |
| topic | digital twin building electricity consumption forecasting energy efficiency IoT BMS/EMS machine learning optimization. |
| topic_facet | digital twin building electricity consumption forecasting energy efficiency IoT BMS/EMS machine learning optimization. цифровий двійник будівля прогноз електроспоживання енергоефективність IoT BMS/EMS машинне навчання оптимізація. |
| url | https://systemre.org/index.php/journal/article/view/962 |
| work_keys_str_mv | AT shpakdenys digitaltwinsinbuildingenergymanagementforelectricityconsumptionforecastingandenergyefficiencyimprovement AT shpakdenys cifrovídvíjnikivenergomenedžmentíbudívelʹdlâprognozuvannâelektrospoživannâtapídviŝennâenergoefektivností |