Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 Instal

1 2024

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: regressive decision trees

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Modelowanie zużycia energii na cele c.o. i c.w. w budynkach wielorodzinnych na tle sytuacji meteorologicznej we Wrocławiu

Kajewska-Szkudlarek Joanna, Stańczyk Justyna, Domańska Magdalena

Instal

2024

nr 5

10--16

Rosnące ceny za energię, a także przepisy związane z efektywnością energetyczną budynków powodują, że temat analiz zużycia energii na cele ogrzewnictwa i przygotowania ciepłej wody jest chętnie podejmowany przez zarządców budynków, a także środowisko naukowe. Dodatkowo, postępująca zmiana klimatu, coraz cieplejsze zimy, a bardziej upalne lata, wymagają wdrożenia głębszych analiz pobieranej energii w stosunku do zmieniających się warunków meteorologicznych. W niniejszym artykule przedstawiono wyniki badań modelowania zużycia energii przeznaczonej na c.o. i c.w. prowadzonych przy współpracy z jedną z wrocławskich spółdzielni mieszkaniowych. Wykazano, iż za pomocą prostej struktury regresyjnych drzew decyzyjnych istnieje możliwość utworzenia modelu miesięcznego zużycia ciepła dla mieszkalnictwa wielorodzinnego, przy jednoczesnym poznaniu reguł wpływu na ten aspekt stanu pogody. Współczynniki determinacji R2 uzyskanych modeli oscylowały, w zależności od budynku, w zakresie od 0,93 do 0,96.

Rising energy prices, as well as regulations related to the energy efficiency of buildings, make the issue of energy consumption for heating and hot water preparation analysis a subject of interest for building managers and the scientific community. Furthermore, progressive climate change, with increasingly warmer winters and hotter summers, requires the implementation of deeper analyses of energy intake in relation to the changing meteorological situation. This article presents the modelling results of the energy consumption for heating and hot water preparation, conducted in cooperation with one of Wroclaw’s housing cooperatives. It was shown that with the use of a simple structure of regression decision trees, it is possible to create a model of the heat consumption for multifamily housing, while learning the rules of the impact of weather conditions on this aspect. The determination coefficients R2 of the models oscillated, depending on the building, in the range of 0.93 to 0.96.