{"id":30013,"date":"2022-05-20T10:00:00","date_gmt":"2022-05-20T10:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/comet.technology\/?p=30013"},"modified":"2022-05-31T08:29:43","modified_gmt":"2022-05-31T08:29:43","slug":"hypergryd-en-el-clima-2022","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/comet.technology\/es\/2022\/05\/20\/hypergryd-en-el-clima-2022\/","title":{"rendered":"HYPERGRYD en el CLIMA 2022!"},"content":{"rendered":"\n<p>Nuestro socio KTH presentar\u00e1 en el CLIMA 2022 el primer trabajo sobre predicciones de carga utilizando t\u00e9cnicas de Machine Learning realizadas en el marco del proyecto HYPERGRYD. <\/p>\n\n<p>El REHVA World Congress CLIMA, que se celebra del <sup>22<\/sup> al <sup>25<\/sup>de mayo en Rotterdam, es el principal congreso cient\u00edfico internacional en el campo de la calefacci\u00f3n, ventilaci\u00f3n y aire acondicionado (HVAC). El Programa Cient\u00edfico incluye cinco temas diferentes: Energ\u00eda, Digitalizaci\u00f3n, Salud y Confort, Circularidad y Aprendizaje y Educaci\u00f3n. <\/p>\n\n<p>Qian Wang, de KTH, presentar\u00e1 el pr\u00f3ximo <sup>25<\/sup>de mayo la ponencia &#8216;Un novedoso enfoque de aprendizaje autom\u00e1tico para predecir la carga de energ\u00eda a corto plazo para la futura calefacci\u00f3n urbana a baja temperatura&#8217; durante la Sesi\u00f3n Paralela sobre Digitalizaci\u00f3n. <\/p>\n\n<p>En este trabajo, desarrollamos m\u00e9todos de aprendizaje autom\u00e1tico para pronosticar la demanda de energ\u00eda de calefacci\u00f3n diaria de los usuarios finales de calefacci\u00f3n urbana (DH) en resoluci\u00f3n horaria, utilizando los datos de medici\u00f3n existentes para los usuarios finales de DH y los datos meteorol\u00f3gicos. El enfoque del estudio es un an\u00e1lisis detallado de los niveles de precisi\u00f3n de los m\u00e9todos de predicci\u00f3n de carga a corto plazo. En particular, los niveles de precisi\u00f3n se cuantifican para los modelos de redes neuronales artificiales (ANN) con variaciones en los par\u00e1metros de entrada. Se investiga la importancia de los datos hist\u00f3ricos, en particular la importancia de incluir cargas hist\u00f3ricas de calentamiento por hora como entrada al modelo de previsi\u00f3n. Adem\u00e1s, se estudia el impacto de las diferentes longitudes de los datos hist\u00f3ricos de entrada. <\/p>\n\n<p>Nuestros m\u00e9todos se eval\u00faan y validan utilizando datos de medici\u00f3n de un caso de uso vivo en un entorno escandinavo, recopilados de 20 residencias de ancianos durante los a\u00f1os de 2016 a 2019. Este estudio demuestra que, aunque existe una fuerte relaci\u00f3n lineal entre la temperatura exterior y la carga de calefacci\u00f3n, sigue siendo importante incluir las cargas de calefacci\u00f3n hist\u00f3ricas como entrada para la predicci\u00f3n de futuras cargas de calefacci\u00f3n. Adem\u00e1s, los resultados muestran que es importante incluir datos hist\u00f3ricos de al menos las 24 horas anteriores, pero sugieren una disminuci\u00f3n de rendimientos al incluir datos mucho m\u00e1s anteriores Los modelos resultantes demuestran la viabilidad pr\u00e1ctica de tales modelos de predicci\u00f3n en un caso de uso en vivo. <\/p>\n\n<p>Este a\u00f1o, CLIMA 2022 se podr\u00e1 seguir tanto en persona como online. <\/p>\n\n<p>Haga clic aqu\u00ed para obtener m\u00e1s informaci\u00f3n:<\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li><a href=\"https:\/\/clima2022.org\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">CLIMA 2022<\/a> <\/li><li><a href=\"https:\/\/clima2022.org\/wp-content\/uploads\/2022\/05\/TVVL-20220354-CLIMA-programmaboekje-A5_DIGI-small.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Program<\/a> <\/li><li><a href=\"https:\/\/clima2022.org\/wp-content\/uploads\/2022\/05\/Parallel-Sessions-Program-04052022.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Parallel Sessions Program<\/a> <\/li><\/ul>\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/hypergryd.eu\/wp-content\/uploads\/sites\/19\/2022\/05\/clima2022.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-27353\"\/><\/figure>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Nuestro socio KTH presentar\u00e1 en el CLIMA 2022 el primer trabajo sobre predicciones de carga utilizando t\u00e9cnicas de Machine Learning realizadas en el marco del proyecto HYPERGRYD. 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