Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

MNiSW
140
Lista 2021
Status:
Autorzy: Cholewa Tomasz, Malec Agnieszka, Siuta-Olcha Alicja, Smolarz Andrzej, Muryjas Piotr, Wolszczak Piotr, Guz Łukasz, Dudzińska Marzenna, Łygas Krystian
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Rok wydania: 2021
Wersja dokumentu: Elektroniczna
Język: angielski
Numer czasopisma: 4
Wolumen/Tom: 14
Numer artykułu: 851
Strony: 1 - 16
Impact Factor: 3,252
Web of Science® Times Cited: 3
Scopus® Cytowania: 4
Bazy: Web of Science | Scopus
Efekt badań statutowych NIE
Finansowanie: This study was supported by research project, financed from European Funds (under the Intelligent Development Programme) by the Polish National Centre for Research and Development. Project number: POIR.04.01.02-00-0012/18.
Materiał konferencyjny: NIE
Publikacja OA: TAK
Licencja:
Sposób udostępnienia: Witryna wydawcy
Wersja tekstu: Ostateczna wersja opublikowana
Czas opublikowania: W momencie opublikowania
Data opublikowania w OA: 6 lutego 2021
Abstrakty: angielski
Nowadays, the attention of designers and service providers is especially focused on energy efficiency and integration of renewable energy sources (RES). However, the knowledge on smart devices and automated, easily applicable algorithms for optimizing heating consumption by effectively taking advantage of solar heat gains, while avoiding overheating, is limited. This paper presents a simple method for taking into account the influence of solar heat gains in the form of solar radiation for the purposes of forecasting or controlling thermal power for heating of buildings. On the basis of field research carried out for seven buildings (five residential buildings and two public buildings) during one heating season, it was noticed that it was justified to properly narrow down the input data range included in the building energy model calculations in order to obtain a higher accuracy of calculations. In order to minimize the impact of other external factors (in particular wind speed) affecting the heat consumption for heating purposes, it was recommended to consider the data range only at wind speeds below 3 m/s. On the other hand, in order to minimize the impact of internal factors (in particular the impact of users), it was suggested to further narrow down the scope of the input data to an hour (e.g., 10–14 in multi-family residential buildings). During these hours, the impact on users was minimized as most of them were outside the building.