Feasibility of different weather data sources applied to building indoor temperature estimation using LSTM neural networks

The use of Machine Learning models is becoming increasingly widespread to assess energy performance of a building. In these models, the accuracy of the results depends largely on outdoor conditions. However, getting these data on-site is not always feasible. This article compares the temperature results obtained for an LSTM neural network model, using four types of meteorological data sources. The first is the monitoring carried out in the building; the second is a meteorological station near the site of the building; the third is a table of meteorological data obtained through a kriging process and the fourth is a dataset obtained using GFS. The results are analyzed using the CV(RSME) and NMBE indices. Based on these indices, in the four series, a CV(RSME) slightly higher than 3% is obtained, while the NMBE is below 1%, so it can be deduced that the sources used are interchangeable.Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades | Ref. RTI2018-096296-B-C

Evaluación del mercado europeo de calderas de pellet de baja potencia

Este trabajo analiza las características tecnológicas del uso de pellets para el mercado de baja potencia dentro del mercado europeo. Se pretende valorar el estado del arte de calderas y su adaptación a los recientes cambios normativos derivados de la revisión de la norma EN-303-5-2012. Para ello se ha realizado un amplio estudio de mercado creando una base de datos que incluye más de 150 empresas y más de 600 tipos de calderas, lo que permite estudiar la situación actual del mercado en la mayoría de países de Europa. En este estudio se entiende como unidades de baja potencia, aquellas con una potencia inferior a los 200 kW. Las peculiaridades tecnologías de estas unidades son descritas y comparadas en términos de eficiencia y de emisiones de gases contaminantes, y también dentro del marco de la nueva normativa europea. El gran número de relativamente nuevas compañías muestra el creciente interés no solo del uso de pellets, sino del desarrollo de la tecnología para su uso en la producción de calor. No obstante este estudio muestra que este mercado sigue dominado por las empresas austriacas y alemanas, tanto en el número de empresas como por la variedad de productos ofertados. La tecnología imperante es la caldera pirotubular vertical, con un intercambiador posicionado por encima de un lecho de pellet fijo. El control de la caldera a través de una sonda lambda sigue siendo un característica mayoritaria solo del rango de potencias más altas (>24kW). También se constata que la revisión de la norma europea era necesaria, pues la versión de 1999 no permitía segmentar el mercado, ya que prácticamente la mayoría de las calderas conseguían anteriormente la máxima calificación, lo que en la práctica dejaba sin efecto la escala de calificación, y no permite al consumidor distinguir entre las calderas mejores y peores.CaLos autores agradecen el apoyo financiero del Ministerio de Economía y Competitividad a través del proyecto ENE2012-3640

Contribuciones en la investigación de las cenizas y del ensuciamiento en calderas de combustión de biomasa : técnicas analíticas y contraste experimental

La biomasa como fuente de energía renovable es un factor clave a tener en cuenta en el desarrollo energético sostenible. Las transformaciones energéticas de la biomasa conllevan una problemática inherente al combustible utilizado y al propio proceso de transformación. Con el objetivo de optimizar y maximizar el rendimiento de los procesos, estos problemas deben ser identificados, entendidos e investigados en profundidad, a través de las técnicas analíticas adecuadas. De esta necesidad surge el estudio implementado en el presente trabajo. En esta tesis se presentan contribuciones experimentales en la investigación de cenizas de biomasa y de ensuciamiento procedentes de calderas de combustión mediante la aplicación de distintas técnicas analíticas. El principal objetivo de la tesis es la puesta a punto de técnicas analíticas para su aplicación en la caracterización de muestras procedentes de calderas de combustión, aportando y contrastando una metodología que permita conocer en profundidad el comportamiento térmico y químico de las cenizas y del ensuciamiento de la biomasa. En la primera parte de la tesis se realiza una preparación previa de las técnicas analíticas empleadas a lo largo de las investigaciones, trabajando en concreto con la termogravimetría y calorimetría de barrido diferencial (TG-DTA/DSC) y la espectroscopía infrarroja de ransformada de Fourier (FTIR). Esta primera parte se divide en dos estudios. Primero, se realizan ensayos experimentales del proceso de fusión del indio en un equipo TG-DTA/DSC como parte de su calibración y se comparan con resultados de simulación para asegurar el correcto funcionamiento del equipo y determinar su potencial para la caracterización del comportamiento térmico de la biomasa. Segundo, se desarrolla una metodología experimental para la extracción de aceites condensables de pirólisis de biomasa, descubriendo que el comportamiento de la deposición depende estrechamente de la composición de la biomasa pirolizada y de las condiciones térmicas. En la segunda parte de la tesis, se aplican las técnicas anteriores y otras técnicas de análisis químico elemental y composicional; en concreto, la espectroscopía de fluorescencia de rayos X (XRF), la microscopía electrónica de barrido con espectroscopía de energía dispersiva de rayos X (SEM-EDS) y la espectroscopía de difracción de rayos X (XRD), a muestras procedentes de la combustión de biomasa en una caldera experimental de lecho fijo de baja potencia. Esta segunda parte se divide en cuatro trabajos diferentes. Primero, se caracterizan y comparan muestras de cenizas de parrilla y de dos capas de ensuciamiento procedentes de la combustión de pellet de madera en una caldera experimental a través de todas las técnicas disponibles, revelando conclusiones en cuanto al comportamiento térmico y químico de las muestras y en cuanto a la aplicabilidad de las técnicas analíticas estudiadas. Segundo, se estudian las diferencias de dos tipos de cenizas obtenidas con métodos y equipos diferentes. Una de ellas obtenida en un horno de mufla a una temperatura constante de 550°C y la otra obtenida de la combustión de biomasa en una caldera experimental. Se concluye que los factores más importantes que influyen en la composición de las cenizas de una misma biomasa son la temperatura alcanzada y su uniformidad así como el tamaño y la forma de las partículas del combustible. Tercero, se realiza un estudio comparativo sobre la precisión y la exactitud de las técnicas SEM-EDS y XRF aplicadas a la determinación de la composición elemental de la ceniza de biomasa procedente de una caldera experimental, concluyendo que la técnica SEM-EDS no puede reemplazar a la técnica XRF, pero proporciona resultados semicuantitativos que pueden ser válidos en función del objetivo del estudio. En cuarto lugar, y por último, se estudia la influencia de parámetros operativos de la combustión en la composición del ensuciamiento del tubo intercambiador de calor. En concreto, se investiga la influencia del caudal de aire total suministrado y de la temperatura superficial del tubo de agua, obteniéndose distintas tendencias en el comportamiento térmico y químico de la materia orgánica e inorgánica que compone el ensuciamiento. Los principales resultados de los estudios realizados revelan la importancia de una correcta caracterización térmica y química de las muestras de ceniza y de ensuciamiento para conocer su comportamiento durante la combustión. Se demuestra que el comportamiento de estas muestras depende principalmente de su composición y que esta composición está influenciada no solamente por la composición del combustible utilizado, sino también, por otros parámetros como la temperatura alcanzada en el equipo, la uniformidad de esta temperatura, el tamaño y forma de las partículas de combustible, el caudal suministrado en la combustión o la temperatura del agua de la caldera. Además, se concluyen diferencias significativas entre las capas de ensuciamiento revelando tendencias de ciertos elementos y compuestos en las distintas fases de formación del ensuciamiento. En cuanto a la viabilidad práctica de las principales técnicas analíticas estudiadas para la caracterización de muestras de ceniza y ensuciamiento de biomasa se demuestra qué técnicas resultan adecuadas en función de los objetivos perseguidos y de las limitaciones operativas en cada estudio

Prediction of building’s thermal performance using LSTM and MLP neural networks

Accurate prediction of building indoor temperatures and thermal demand is of great help to control and optimize the energy performance of a building. However, building thermal inertia and lag lead to complex nonlinear systems is difficult to model. In this context, the application of artificial neural networks (ANNs) in buildings has grown considerably in recent years. The aim of this work is to study the thermal inertia of a building by developing an innovative methodology using multi-layered perceptron (MLP) and long short-term memory (LSTM) neural networks. This approach was applied to a public library building located in the north of Spain. A comparison between the prediction errors according to the number of time lags introduced in the models has been carried out. Moreover, the accuracy of the models was measured using the CV(RMSE) as advised by AHSRAE. The main novelty of this work lies in the analysis of the building inertia, through machine learning algorithms, observing the information provided by the input of time lags in the models. The results of the study prove that the best models are those that consider the thermal lag. Errors below 15% for thermal demand and below 2% for indoor temperatures were achieved with the proposed methodology.Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades | Ref. RTI2018-096296-B-C2

Development of a calibrated simulation method for airborne particles to optimize energy consumption in operating rooms

Operating rooms are stringent controlled environments. All influential factors, in particular, airborne particles, must be within the limits established by regulations. Therefore, energy efficiency stays in the background, prioritizing safety and comfort in surgical areas. However, the potential of improvement in energy savings without compromising this safety is broad. This work presents a new procedure, based on calibrated simulations, that allows the identification of potential energy savings in an operating room, complying with current airborne particle standards. Dynamic energy and airborne particle models are developed and then simulated in TRNSYS and calibrated with GenOpt. The methodology is validated through experimental contrast with a real operating room of a hospital in Spain. A calibrated model with around 2% of error is achieved. The procedure determines the variation in particle concentration according to the flow rate of ventilation supplied and the occupancy of the operating room. In conclusion, energy savings up to 51% are possible, reducing ventilation by 50% while complying with airborne particles standards.SMARTHERM Research for development of characterization tools and the prediction of energy performance of buildingsCONECTA PEME (FEDER-GALICIA 2014/2020) | Ref. INMENA (IN852A 2018/59

Heat loss coefficient estimation applied to existing buildings through machine learning models

The Heat Loss Coefficient (HLC) characterizes the envelope efficiency of a building under in-use conditions, and it represents one of the main causes of the performance gap between the building design and its real operation. Accurate estimations of the HLC contribute to optimizing the energy consumption of a building. In this context, the application of black-box models in building energy analysis has been consolidated in recent years. The aim of this paper is to estimate the HLC of an existing building through the prediction of building thermal demands using a methodology based on Machine Learning (ML) models. Specifically, three different ML methods are applied to a public library in the northwest of Spain and compared; eXtreme Gradient Boosting (XGBoost), Support Vector Regression (SVR) and Multi-Layer Perceptron (MLP) neural network. Furthermore, the accuracy of the results is measured, on the one hand, using both CV(RMSE) and Normalized Mean Biased Error (NMBE), as advised by AHSRAE, for thermal demand predictions and, on the other, an absolute error for HLC estimations. The main novelty of this paper lies in the estimation of the HLC of a building considering thermal demand predictions reducing the requirement for monitoring. The results show that the most accurate model is capable of estimating the HLC of the building with an absolute error between 4 and 6%.Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades | Ref. RTI2018-096296-B-C2

Optimisation of thermal comfort and indoor air quality estimations applied to in-use buildings combining NSGA-III and XGBoost

Financiado para publicación en acceso aberto: Universidade de Vigo/CISUGIndoor environmental quality (IEQ) monitoring of in-use buildings has become essential in recent years due to the COVID-19 pandemic, as it significantly affects the well-being, health and productivity of building users. Nevertheless, knowing in real time the environmental conditions in large multi-zone areas is a difficult issue. Thus, the use of machine learning techniques to estimate indoor conditions has increased considerably. The aim of this paper is to present an interpolation model, based on an optimised extreme gradient boosting algorithm, to estimate every minute the indoor temperature, relative humidity and CO concentration inside buildings. These estimations are obtained without requiring permanent monitoring in the occupied zone. The optimisation, focused on finding the minimum number of monitoring devices needed to provide accurate interpolations, is performed using the multi-objective genetic algorithm NSGA-III. This methodology was applied in a research centre in the north-western Spain. The results show that the optimised or reduced model is capable of estimating indoor temperatures and relative humidity with relative errors below 6% and CO2 levels below 10%.Agencia Estatal de Investigación | Ref. RTI2018-096296-B-C2Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades | Ref. FPU19/0118

Maintenance Factor Identification in Outdoor Lighting Installations Using Simulation and Optimization Techniques

This document addresses the development of a novel methodology to identify the actual maintenance factor of the luminaires of an outdoor lighting installation in order to assess their lighting performance. The method is based on the combined use of Radiance, a free and open-source tool, for the modeling and simulation of lighting scenes, and GenOpt, a generic optimization program, for the calibration of the model. The application of this methodology allows the quantification of the deterioration of the road lighting system and the identification of luminaires that show irregularities in their operation. Values lower than 9% for the error confirm that this research can contribute to the management of street lighting by assessing real road conditions

Generalized Vision-Based Detection, Identification and Pose Estimation of Lamps for BIM Integration

This paper introduces a comprehensive approach based on computer vision for the automatic detection, identification and pose estimation of lamps in a building using the image and location data from low-cost sensors, allowing the incorporation into the building information modelling (BIM). The procedure is based on our previous work, but the algorithms are substantially improved by generalizing the detection to any light surface type, including polygonal and circular shapes, and refining the BIM integration. We validate the complete methodology with a case study at the Mining and Energy Engineering School and achieve reliable results, increasing the successful real-time processing detections while using low computational resources, leading to an accurate, cost-effective and advanced method. The suitability and the adequacy of the method are proved and concluded