Dissertação

{pt_PT=Modelação estatística do desempenho de sistemas energéticos em edifícios} {} APPROVED

{pt=Esta dissertação elabora modelos estatísticos que permitem analisar e prever consumos energéticos de uma amostra, composta por 104 edifícios de escritórios, pertencentes à EDP distribuição, localizados em diferentes distritos de Portugal continental e, para um edifício específico, situado em Viseu. Na amostra geral efetuou-se uma análise unidimensional que consiste em analisar os consumos dos edifícios agrupados por zona. Complementarmente, efetuaram-se análises multidimensionais que permitem desenvolver análises não supervisionadas nas quais os edifícios são agregados por semelhanças de características e modelos supervisionados que permitiram estimar indicadores de consumos. No edifício específico, a análise unidimensional permitiu estudar da evolução dos consumos ao longo do tempo, enquanto a análise multidimensional possibilitou analisar a influência dos vários parâmetros meteorológicos nos consumos. Adicionalmente, tal como na amostra geral, desenvolveram-se modelos supervisionados que permitiram prever indicadores de consumos e de produção. Após a análise da evolução dos consumos do edifício específico, procedeu-se a uma proposta de melhoria técnica. Com base nos resultados e no certificado energético do edifício foi possível indicar melhorias, com o objetivo de maximizar o desempenho energético do edifício. Por fim, realizou-se um estudo de viabilidade para avaliar se a solução proposta era ou não economicamente viável face à melhoria que iria produzir no edifício. , en=This dissertation introduces statistical models for analyzing and forecasting energy consumption of a sample, composed of 104 office buildings, belonging to EDP distribution, located in different districts of mainland Portugal and, for a specific building, located in Viseu. In the general sample, a one-dimensional analysis was performed, consisting of analysis of the consumption in buildings grouped by zone. In addition, multidimensional analyses were carried out for the development of unsupervised learning in which buildings are aggregated by similarities of characteristics and, also, supervised models to estimate consumption indicators. In the specific building, the unidimensional analysis introduced the study the evolution of energy consumption over time, while the multidimensional analysis made it possible to analyze the influence of the various meteorological parameters on energy consumption. In addition, as in the general sample, supervised models were developed to predict indicators of consumption and production. After analyzing the evolution of energy consumption in the specific building, a proposal for technical improvement was made. Based on the results and the building's energy certificate, it was possible to indicate improvements to maximize the building's energy performance. Finally, a feasibility study was carried out to assess whether the proposed solution was economically viable in view of the improvement it would produce in the building. }
{pt=Modelos estatísticos, Análise unidimensional, Análise multidimensional, Análises não supervisionadas, Modelos supervisionados, en=Statistical model, One-dimensional analysis, Multidimensional analysis, Unsupervised learning, Supervised models}

Orientação

ORIENTADOR

Vitor Faria e Sousa

Departamento de Engenharia Civil, Arquitectura e Georrecursos (DECivil)

Professor Auxiliar

ORIENTADOR

Maria Cristina De Oliveira Matos Silva

Departamento de Engenharia Civil, Arquitectura e Georrecursos (DECivil)

Professor Auxiliar