RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Creación de un modelo predictivo de consumo energético de un edificio inteligente
A1 Martínez Sánchez, Javier
A2 Universidad de Valladolid. Facultad de Ciencias
K1 Aprendizaje automático
K1 Series temporales
K1 Consumo energético
AB El 40% del consumo energético de la UE y del 36% de las emisiones de gases de efectoinvernadero son consecuencia de edificios. Esto manifiesta la necesidad de mejora en laeficiencia energética de las distintas edificaciones para proveer un desarrollo sostenible.En este contexto surgen los denominados Smart Buildings, edificios optimizados parareducir su consumo energético hasta valores cercanos a cero. Estos edificios están equipadoscon sistemas que permiten medir su rendimiento en distintas secciones.Las diversas técnicas de análisis de datos con las que contamos en la actualidad nospermiten desarrollar distintos modelos predictivos para variables que nos resulten deinterés. El consumo energético es también susceptible de ser predicho mediante distintosmodelos de regresión, “machine learning” y series temporales.En este trabajo se elaborará un conjunto de modelos de distinta índole para predecir elconsumo energético del edificio LUCIA utilizando distintas variables que aporteninformación a la hora de explicar la variabilidad en dicho consumo.
YR 2023
FD 2023
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/63284
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/63284
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 03-jun-2024