RT info:eu-repo/semantics/masterThesis
T1 Determinación de los estados de funcionamiento y predicción del consumo energético del edificio LUCIA
A1 García Miravalles, Enrique
A2 Universidad de Valladolid. Escuela de Ingeniería Informática de Valladolid
K1 Edificios inteligentes
K1 Aprendizaje automático
K1 LSTM
AB El auge del concepto de desarrollo sostenible ha puesto el foco en la reducción de consumo energético como método para paliar los gastos de energía innecesarios. Esta nueva tendencia hacia el desarrollo y consumo sostenible ha propiciado la creación de numerosos Smart Buildings buscando conseguir importantes ahorros energéticos en uno de los sectores con mayor demanda de energía como es el de la construcción.A pesar del nacimiento de estos nuevos edificios inteligentes es necesario disponer de herramientas y sistemas que faciliten el estudio y la gestión de los recursos energéticos. En este trabajo se presenta una propuesta para la predicción del consumo energético en Smart Buildings utilizando para ello datos del edificio LUCIA, un Smart Building de la Universidad de Valladolid.Nuestra propuesta implica la identificación de los estados de funcionamiento del edificio mediante la aplicación de técnicas de aprendizaje automático no supervisado en una primera instancia. Posteriormente aplicando técnicas de deep learning se generan modelos para predecir el consumo energético para cada estado de funcionamiento. Finalmente se comparan los resultados de los modelos generados para cada estado con los resultados obtenidos con un modelo general para todos los estados.El trabajo producto de este proyecto que hace referencia a la identificación de los estados de funcionamiento y predicción del consumo energético del edificio LUCIA queda integrado en una aplicación web también implementada durante el desarrollo de este Trabajo Fin de Máster. La aplicación web se ha empleado como demostrador de todo el proceso llevado a cabo y se expone también en el presente documento.
YR 2022
FD 2022
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/57388
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/57388
LA spa
NO Departamento de Informática (Arquitectura y Tecnología de Computadores, Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Lenguajes y Sistemas Informáticos)
DS UVaDOC
RD 18-nov-2024