Open digital twins for energy-efficient smart buildings
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Cita com:
hdl:2117/329322
Realitzat a/ambTechnische Universität Berlin
Tipus de documentTreball Final de Grau
Data2020-06
Condicions d'accésAccés obert
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Abstract
Energy usage in buildings represents the 40 % of the total energy consumption in Europe, and it is responsible for the 36 % of the CO2 emissions. Smart control systems for the energy management are currently being considered as a promising solution for this problem. These systems rely on the incorporation of a digital twin from each building. Digital twins serve to evaluate the performance of the thermal energy managing system, which are automatically modelled with the use of open data obtained from the German government. Supplementary data such as the construction materials or the weather forecast can be also incorporated, and then a mathematical model which can predict the energy consumption is generated. Considering that the models derived from the usage of open data are only approximate, this thesis exposes the application of a set of temperature, humidity and light sensors that communicate through a low-power wide-area network called LoRa (Long Range), so as to perform the necessary adjustments to the previously calculated models to achieve the individualisation required for the energy optimisation. El uso de energía en los edificios representa el 40% del consumo total de energía en Europa, y es responsable del 36% de las emisiones de CO2. Sistemas de control inteligentes para la gestión energética están siendo actualmente considerados como una solución muy prometedora para este problema. Estos sistemas consisten en la incorporación de digital twins para cada edificio. Los digitial twins sirven para evaluar el rendimiento del sistema de gestión de energía térmica, y son automáticamente modelados a partir de open data proporcionada por el gobierno alemán. Información adicional como los materiales de construcción o las predicciones meteorológicas son también añadidos, y posteriormente se genera un modelo matemático que predice el consumo energético. Considerando que los modelos derivados del uso de open data son sólo aproximados, esta tesis expone la aplicación de un conjunto de sensores de temperatura, humedad y luz que se comunican mediante una red de baja potencia y largo alcance denominada LoRa, para efectuar los ajustes necesarios a los modelos previamente calculados, y así lograr la individualización necesaria para la optimización energética.
MatèriesGeographic information systems, Sensor networks, Environment, Sistemes d'informació geogràfica, Xarxes de sensors, Xarxes intel·ligents, Medi ambient
TitulacióGRAU EN ENGINYERIA DE TECNOLOGIES I SERVEIS DE TELECOMUNICACIÓ (Pla 2015)
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
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Ferrate_Albert_Thesis.pdf | 16,48Mb | Visualitza/Obre |