Phương pháp ước tính nhu cầu năng lượng sưởi ấm không gian và nước nóng sinh hoạt trong các tòa nhà dân cư từ dữ liệu đồng hồ đo nhiệt độ phân giải thấp
A methodology to estimate space heating and domestic hot water energy demand profile in residential buildings from low-resolution heat meter data
Tác giả: Daniel Leiria, Hicham Johra, Anna Marszal-Pomianowska, Michal Zbigniew Pomianowski
Ngày đăng tải: 15/01/2023
DOI: https://doi.org/10.1016/j.energy.2022.125705
Bài viết này giới thiệu một phương pháp mới để phân tích nhu cầu năng lượng cho sưởi ấm không gian (SH) và sản xuất nước nóng sinh hoạt (DHW) từ đồng hồ đo nhiệt thông minh hàng giờ đơn lẻ được lắp đặt ở Đan Mạch. Cách tiếp cận mới được lý tưởng hóa để dễ dàng áp dụng cho nhiều loại hình nhà ở mà không cần phải có kiến thức chuyên sâu về nhà ở và cư dân của họ. Bài báo này giới thiệu, thử nghiệm và so sánh một số thuật toán để tách và ước tính nhu cầu SH và DHW. Để xác thực phương pháp trình bày, một tập dữ liệu gồm 28 căn hộ ở Đan Mạch với giám sát năng lượng chi tiết (sử dụng SH và DHW riêng biệt) được sử dụng. So sánh cho thấy phương pháp tốt nhất để xác định các điểm dữ liệu nhu cầu năng lượng tương ứng với các sự kiện sản xuất DHW là phương pháp “đỉnh cao nhất”. Hơn nữa, thuật toán tốt nhất để ước tính SH và DHW riêng biệt là sự kết hợp của hai phương pháp: bộ lọc Kalman (thuật toán sử dụng chuỗi các giá trị đo lường, bị ảnh hưởng bởi nhiễu hoặc sai số, để ước đoán biến số nhằm tăng độ chính xác so với việc sử dụng duy nhất một giá trị đo lường) và hồi quy vector hỗ trợ (SVR – Support Vector Machine – Một khái niệm trong thống kê và khoa học máy tính cho một tập hợp các phương pháp học có giám sát liên quan đến nhau để phân loại và phân tích hồi quy). Phương pháp mới này vượt trội hơn so với các quy định hiện hành của Đan Mạch thường được sử dụng để ước tính lượng sử dụng DHW hàng năm trong các tòa nhà dân cư.
