ESTG - Mestrado em Engenharia Eletrotécnica - Energia e Automação
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Browsing ESTG - Mestrado em Engenharia Eletrotécnica - Energia e Automação by advisor "Bernardo, Hermano Joaquim dos Santos"
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- OPORTUNIDADES DE RACIONALIZAÇÃO DE CONSUMOS NUM EDIFÍCIO ESCOLARPublication . Vieira, André Filipe Bártolo; Neves, Luís Miguel Pires; Bernardo, Hermano Joaquim dos SantosA preocupação em aumentar a eficiência energética tem provocado uma evolução tecnológica significativa, induzida em parte por imposição legislativa. No entanto, subsiste um grande potencial de melhoria por alteração dos comportamentos dos consumidores, que pode ser parcialmente satisfeito atuando ativamente na educação, nomeadamente junto das camadas mais jovens da população, nas escolas, de maneira a promover a conservação da energia nos edifícios. O trabalho descrito nesta dissertação pretendeu assim conhecer melhor a possível influência das decisões individuais dos utilizadores sobre o consumo energético de um edifício, e os seus efeitos no edifício escolar em estudo. Para este efeito, foi feita uma simulação dinâmica de um edifício escolar, procurando caracterizar condições de conforto e outras condicionantes dos comportamentos, assim como efetuar recomendações e propostas de melhoria. Como síntese, é de destacar que o alívio de 1°C nos Set-Points de temperatura (19°C para aquecimento e 26°C para arrefecimento), na climatização, faz com que se possa reduzir os consumos energéticos de forma bastante significativa, podendo atingir uma redução dos encargos anuais em cerca de 7%. Por outro lado, o agravamento de 1°C nos Set-Points de climatização (21°C para aquecimento e 24°C para arrefecimento) faz com que os consumos de energia aumentem, provocando um aumento de cerca de 11% nos encargos anuais. A diminuição da utilização dos equipamentos pode atingir uma redução na ordem de 8%, relativamente aos encargos anuais com energia, o que é uma elevada percentagem. Com comportamentos mais eficientes é possível reduzir os gastos anuais com a iluminação, não de maneira tão significativa economicamente, mas ainda assim com valores consideráveis, em cerca de 1%. Relativamente ao sombreamento verifica-se que com um correto acionamento dos estores exteriores, os ocupantes não têm tanta necessidade de recorrer às cortinas interiores, para manter as condições de conforto e os encargos anuais são menores.
- Previsão de Consumos Energéticos em Edifícios não Residenciais com Recurso a Métodos de Machine LearningPublication . Fernandes, Francisco Rafael Ladeira; Sousa, João Miguel Charrua de; Bernardo, Hermano Joaquim dos SantosO crescimento descontrolado a nível mundial dos consumos de energia, muitas vezes produzida a partir de combustíveis fósseis, tem vindo a revelar-se um grande problema para a humanidade, sendo das maiores causas para as preocupações ambientais que se vivem atualmente, nomeadamente o aquecimento global. A par do setor da indústria e dos transportes, os maiores consumidores de energia são os edifícios, a que inclusive estão associados diferentes vetores energéticos (como a eletricidade e o gás natural) para diferentes utilizações finais de energia como iluminação, climatização, produção de águas quentes sanitárias ou equipamentos de tecnologia de informação. A previsão eficiente e atempada de consumos energéticos em edifícios, possibilitada pela facilidade de acesso que existe atualmente a grandes quantidades de dados, fornecidos por equipamentos modernos como os smart meters, tem então um papel muito relevante na procura por uma boa gestão de energia. As técnicas de machine learning têm vindo a revelar-se como promissoras na construção desse tipo de modelos de previsão, de tal forma que nos últimos anos o número de artigos publicados nessa área tem sido significativo. Esta dissertação consiste na criação de modelos de machine learning recorrendo a vários algoritmos e com vista à previsão de curto prazo de consumos energéticos em edifícios não residenciais, mais concretamente no Campus 2 do Instituto Politécnico de Leiria. São abordadas as diferentes fases envolvidas na criação desses modelos. Inicialmente é feita uma análise e tratamento dos dados, seguindo-se uma seleção e combinação de features. De seguida são aplicados vários algoritmos com diferentes parametrizações. Por fim são selecionados e testados os melhores modelos e é feita uma análise dos resultados com recurso a várias técnicas de benchmarking.