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dc.contributor.authorGonzález Isla, Eva Marinaes-ES
dc.contributor.otherUniversidad Pontificia Comillas,es_ES
dc.date.accessioned2017-09-12T15:31:44Z
dc.date.availablees_ES
dc.date.issued2018es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/21869
dc.descriptionEste trabajo tiene como objetivo eliminar la variabilidad debida a la energía hidráulica y otras energías renovables en el análisis de los indicadores de sostenibilidad del sistema energético español analizados en el Observatorio de Energía y Sostenibilidad en España de la Cátedra BP. Para ello será necesario recopilar información histórica, realizar simulaciones, e interpretar críticamente los resultados obtenidos, de forma que se pueda plantear una metodología robusta válida para futuras ediciones del Observatorio.es_ES
dc.description.abstractEste TFM se realizó en colaboración con la Cátedra BP de Energía y Sostenibilidad. El objetivo fue eliminar la variabilidad aleatoria del producible hidráulico y de la demanda térmica de los sectores residencial y servicios, es decir, obtener para un año típico en España el producible hidráulico y la demanda térmica de los sectores residencial y servicios. Para el caso del producible hidráulico, se determinó su distribución de densidad de probabilidad mediante inferencia estadística paramétrica y contrastes de hipótesis de bondad de ajuste entre algunas distribuciones conocidas. Por su presencia en la naturaleza, las distribuciones elegidas fueron la normal, la log-normal, la Weibull y la gamma. En el caso de la demanda térmica, puesto que esta depende de factores térmicos, demográficos, económicos y tecnológicos; se construyeron modelos de regresión lineal entre variables explicativas que cuantificasen los factores anteriores y las variables dependientes, a saber: demanda de calefacción del sector residencial, demanda de calefacción del sector servicios, demanda de aire acondicionado del sector residencial y demanda de aire acondicionado del sector servicios. Se determinó que el producible hidráulico en España durante un año representativo es de 26.004 GWh, que es el valor esperado la distribución log-normal que mejor se adapta a la muestra. Así mismo, se determinaron modelos lineales para la demanda de calefacción de los sectores residencial y servicios, a partir de los cuales pudieron obtenerse las series corregidas según el clima simplemente sustrayendo la componente pertinente de la serie de datos original. No pudieron obtenerse modelos lineales concluyentes sobre el consumo de aire acondicionado, posiblemente porque el mercado de aire acondicionado está en su etapa de crecimiento.es-ES
dc.description.abstractThis final Master thesis was elaborated in collaboration with the BP Chair on Energy and Sustainability. The objective was to eliminate the random variability of the Spanish hydraulic production capacity as well as of the thermal demand of the residential sector and service sector in order to obtain the typical values of a representative thermal year in Spain. Regarding the hydraulic production capacity, its probability density distribution function was determined using parametric statistic inference methods alongside with goodness of fit hypothesis contrasting on some known probability functions. The chosen functions were the normal, the log-normal, the Weibull and the gamma because of their occurrences in nature. With respect to the thermal demand of the residential and service sectors, multiple linear regression models were used since it depends on thermal, economic, demographic and technologic factors. The dependent variables were the heating demand and the air conditioning demand of the residential and service sectors; while the explanatory variables were chosen to quantify the factors enumerated before. The typical hydraulic production capacity was determined to be 26,004 GWh, which is the expected value of the log-normal distribution that best fit the data. In addition, multiple linear regression models were obtained for the residential and service sector heating demand. The corrected values for each year can be calculated by subtracting the relevant component of the model. Finally, no conclusive models could be obtained for air conditioning consumption. The reason may be the growing state of the air conditioning market.en-GB
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isoes-ESes_ES
dc.subject.otherMII-E (H62-electrotecnica)es_ES
dc.titleEstimación de indicadores de sostenibilidad en España para años medioses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.keywordsProducible hidráulico, demanda térmica del sector residencial, demanda térmica del sector servicios, variabilidad aleatoria, regresión lineal múltiple, distribución de densidad de probabilidad, bondad de ajustees-ES
dc.keywordsHydraulic production capacity, residential sector thermal demand, service sector thermal demand, random variability, multiple linear regression, probability density distribution function, goodness of fiten-GB


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