Monitorización, análisis y predicción de consumos de calefacción y ACS en edificios
Autor(es) y otros:
Director(es):
Palabra(s) clave:
Modelos estadísticos
Predicciones
Series temporales
ARIMA/ARIMAX
MARS
Consumos energéticos
Regresión
Fecha de publicación:
Editorial:
David Rouco Alfonso
Serie:
Máster Universitario en Ingeniería Industrial
Descripción física:
Resumen:
Hoy en día la eficiencia energética y el consumo de edificios es un tema de interés. Este proyecto busca conseguir un acoplamiento lo más óptimo posible entre la demanda y los consumos en edificios, con el fin de conseguir una mayor eficiencia y ahorro. Para ello, a partir de una serie de datos medidos en 4 edificios situados en Asturias, pero en ubicaciones distintas, se pretende conseguir predecir los consumos energéticos que se van a producir. Durante el desarrollo del proyecto, se aplican desde modelos más sencillos como NAIF o medias móviles, hasta de inteligencia artificial o aprendizaje automático como MARS, pasando por modelos para predecir series temporales como ARIMA. Incluyendo variables exógenas con el objetivo de mejorar los resultados. Este proyecto constará de una primera parte con un análisis completo de los datos con monitorización y seguimiento de estos, y otra parte que abarca la simulación de modelos, el estudio completo de sus resultados y la obtención de predicciones.
Hoy en día la eficiencia energética y el consumo de edificios es un tema de interés. Este proyecto busca conseguir un acoplamiento lo más óptimo posible entre la demanda y los consumos en edificios, con el fin de conseguir una mayor eficiencia y ahorro. Para ello, a partir de una serie de datos medidos en 4 edificios situados en Asturias, pero en ubicaciones distintas, se pretende conseguir predecir los consumos energéticos que se van a producir. Durante el desarrollo del proyecto, se aplican desde modelos más sencillos como NAIF o medias móviles, hasta de inteligencia artificial o aprendizaje automático como MARS, pasando por modelos para predecir series temporales como ARIMA. Incluyendo variables exógenas con el objetivo de mejorar los resultados. Este proyecto constará de una primera parte con un análisis completo de los datos con monitorización y seguimiento de estos, y otra parte que abarca la simulación de modelos, el estudio completo de sus resultados y la obtención de predicciones.
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