Δυναμική συμπεριφορά ενεργειακών συστημάτων και βέλτιστη χρήση μετεωρολογικών δεδομένων
Creators: name: Μυρσίνη, Γάζελα Π.
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2005
Subjects: Μετεωρολογικά δεδομένα
Τεχνητά νευρωνικά δίκτυα
Meteorological data
Artificial neural networks

description: Σκοπός της διδακτορικής διατριβής είναι η βέλτιστη χρήση μετεωρολογικών δεδομένων για την ακριβή εκτίμηση της μακροχρόνιας συμπεριφοράς ηλιακών ενεργειακών συστημάτων, όπως ηλιακά συστήματα θέρμανσης νερού και κτιριακές εγκαταστάσεις στην περιοχή εγκατάστασής τους. Εφόσον υπάρχουν μακροχρόνιες μετρήσεις στην περιοχή εγκατάστασης του ενεργειακού συστήματος(περιοχή αναφοράς), συγκροτούνται Τυπικά Μετεωρολογικά Δεδομένα - εντός έτους - με διάφορες υπάρχουσες μεθόδους και προτείνεται νέα μέθοδος, η οποία λαμβάνει υπόψη της τα χαρακτηριστικά του ενεργειακού συστήματος(system oriented), ελαχιστοποιώντας το σφάλμα στην πρόβλεψη της μακροχρόνιας ενεργειακής συμπεριφοράς του. Εφαρμόζοντας τη νέα μέθοδο συγκρότησης σε διάφορα ηλιακά συστήματα, επιβεβαιώνεται ότι βελτιώνει την εκτίμηση της μακροχρόνιας συμπεριφοράς του. Εφόσον δεν υπάρχουν μακροχρόνια μετεωρολογικά δεδομένα στην περιοχή εγκατάστασης του ενεργειακού συστήματος(περιοχή στόχος), συλλέγονται δεδομένα για μικρό χρονικό διάστημα σε αυτή την περιοχή. Στη συνέχεια, βελτιστοποιείται η χρήση των βραχυχρόνιων δεδομένων και δημιουργείται ένας συσχετιστής-με συμβατικές μεθόδους και Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα - μετεωρολογικών δεδομένων μεταξύ της περιοχής αναφοράς και στόχου. Η εφαρμογή του συσχετιστή των Τεχνητών Νευρωνικών Δικτύων στα μακροχρόνια δεδομένα της περιοχής αναφοράς για την εκτίμηση των δεδομένων της περιοχής στόχου, βελτιώνει σημαντικά την εκτίμηση της μακροχρόνιας ενεργειακής συμπεριφοράς του ηλιακού συστήματος που είναι εγκατεστημένο στην περιοχή στόχο
description: The objectice of this PhD thesis is the optimum utilization of meteorological data in order to accurately estimate the long-term performance of solar energy systems such as solar domestic hot water systems and buildings at a location of interest(i.e. the location where the solar energy system is installed). In case long-term meteorological data are available at the location of interest(reference location), then Typical Meteorological Data-corresponding to one-year weather data-are selected according to the energy system characteristics(system oriented) by minimizing the projection error within its long-term energy performance. By applying the new method in various solar systems, the improvement in the estimate of their long-term is confirmed. In case long-term meteorological data are not available at the location of interst(target location), data are collected during a short-term period. Afterwards, the usage of the long-term data is optimized and a correlator of meteorological data between reference and target location is created via ordinary methods and Artificial Neural Networks. The application of the Artificial Neural Networks correlator in the long-term data of the reference location, for the estimate of the target location data, greatly improves the estimate of the long-term energy performance of the solar energy system, installed in the target location