[ca] En els darrers tres anys els edificis públics han consumit un 40% del consum total d'energia a la Unió Europea, un percentatge molt elevat. Aquesta és una de les raons per les quals és necessària una millor gestió de l'energia en els edificis públics, així com per obtenir una reducció de les factures de l'electricitat i, fins i tot millorar-ne la seva comoditat. OZE Energies és una empresa francesa especialitzada en generar estalvis a través de l'economització d'energia, la qual ens ha proporcionat una base de dades d'un edifici públic per tal que en dissenyem un model de predicció d'energia per l'edifici corresponent. La identificació d'edificis és una de les eines utilitzades per preveure el consum energètic als edificis públics. Avui dia ja hi ha modelitzacions d'edificis pel que fa a la predicció del consum de calefacció, de la temperatura interior o de l'optimització de la seva estructura, entre d'altres. En aquesta tesis, s'han pres aquests models com a referència per la modelització de l'edifici escollit. Ara bé, abans de modelitzar l'edifici és útil analitzar les dades reals pel que fa als diferents tipus de consum energètic– extretes de sensors- per saber-ne el seu comportament principal i les seves característiques. Així doncs, el primer objectiu d'aquesta tesis és obtenir una visió general del comportament de les dades de l'edifici a modelitzar, fent servir algunes tècniques en Functional Data Analysis en Matlab. El segon objectiu és crear i simular un model de predicció enfocat en el consum energètic de la temperatura interior d'una àrea específica de l'edifici. S'ha fet servir el Hidden Markov Model dinàmic, així com també els Algoritmes de Kalman i el d'Expectation Maximization per estimar els paràmetres del model.

[en] In the last three years 40% of global energy consumption in the European Union has been consumed by public buildings, a very high percentage. This is one of the reasons why better energy management is required in public buildings, in addition to reducing electricity bills or even improving their comfort. OZE Energies is a French enterprise specialised in generate economies by energy economisation. They have provided us a database collected from a public building in order to make a prediction energy model of the building. Building identification is one of the tools used to predict energy consumption in public buildings. Currently there are developed building models which are employed to predict heating, internal temperature or structure optimisation, among others. These models have been taken as a reference for the building modelling used in this thesis. However, before modelling the building it is useful to analyse its real data – extracted from sensors – to know the main behaviour and characteristics of all different forms of energy consumption. Therefore the first objective of this thesis is to obtain an overview of the behaviour of the building data to model using some techniques in Functional Data Analysis in Matlab. The second objective is to make and simulate a prediction model focused on the internal temperature of a specific area in the building. Dynamic Hidden Markov Model is used to achieve this goal, as well as Kalman and Expectation Maximization Algorithms, which are used in order to estimate the model parameters.