High resolution time-series modeling of domestic hot water heating systems
Notice bibliographique
Résumé
This thesis evaluates domestic water heating systems in conjunction with energy saving technologies such as solar water heating, drain water heat recovery, and heat pump water heating. Five dynamic models are developed using Matlab Simulink® with a time-step of one minute. Using minute resolution hot water flow, hourly solar radiation data and ambient temperature, the performance of various configurations are assessed when operating in Victoria, Kamloops, and Williams Lake, B.C. Twelve different demand profiles on a summer day and winter day are simulated. Some specific metrics, such as conventional energy consumption, system energy factor, and equivalent CO2 emissions are used as the basis of evaluating the system efficiency. \nResults indicate the potential improvements in system performance over a conventional domestic water heating system in lower conventional energy consumption and lower CO2 emissions when applying any one of the three energy saving technologies mentioned above. For example, on a representative summer day (Day 228) in Victoria with a load profile of a low-use two-person family on a weekday, the system‟s energy factor can be improved from 0.50 to up to \n2.84, and the corresponding conventional energy consumption and the CO2 emissions decrease from 9.86 kwh to 1.67 kwh, and 1.77 kg/day to 0.06 kg/day, respectively depending on which energy saving technology is applied. \nThe modeling tool developed in this research can be used to guide the design of domestic water heating systems with various system configurations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».