Praca zaliczeniowa z przedmiotu Podstawy Techniki Systemów. Modelowanie oraz symulacja kosztów ogrzewania budynków mieszkalnych.

Podobne dokumenty
L.Kowalski zadania ze statystyki opisowej-zestaw 5. ZADANIA Zestaw 5

N ( µ, σ ). Wyznacz estymatory parametrów µ i. Y które są niezależnymi zmiennymi losowymi.

OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B

Planowanie eksperymentu pomiarowego I

Podstawy analizy niepewności pomiarowych (I Pracownia Fizyki)

Jego zależy od wysokości i częstotliwości wypłat kuponów odsetkowych, ceny wykupu, oczekiwanej stopy zwrotu oraz zapłaconej ceny za obligację.

Statystyczna analiza miesięcznych zmian współczynnika szkodowości kredytów hipotecznych

ma rozkład normalny z nieznaną wartością oczekiwaną m

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

System finansowy gospodarki

Średnia arytmetyczna Klasyczne Średnia harmoniczna Średnia geometryczna Miary położenia inne

Pomiary parametrów napięć i prądów przemiennych

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH. dr Michał Silarski

POPULACJA I PRÓBA. Próba reprezentatywna. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH 5 1

Wyznaczanie oporu naczyniowego kapilary w przepływie laminarnym.

Podstawy opracowania wyników pomiarowych, analiza błędów

Obliczanie średniej, odchylenia standardowego i mediany oraz kwartyli w szeregu szczegółowym i rozdzielczym?

FINANSE II. Model jednowskaźnikowy Sharpe a.

Statystyka Opisowa 2014 część 3. Katarzyna Lubnauer

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Wyrażanie niepewności pomiaru

System finansowy gospodarki

Materiały do wykładu 7 ze Statystyki

Zależność kosztów produkcji węgla w kopalni węgla brunatnego Konin od poziomu jego sprzedaży

5. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA

opisać wielowymiarową funkcją rozkładu gęstości prawdopodobieństwa f(x 1 , x xn

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

Podstawowe zadanie statystyki. Statystyczna interpretacja wyników eksperymentu. Zalety statystyki II. Zalety statystyki

KONCEPCJA WIELOKRYTERIALNEGO WSPOMAGANIA DOBORU WARTOŚCI PROGOWEJ W BIOMETRYCZNYM SYSTEMIE UWIERZYTELNIANIA. Adrian Kapczyński Maciej Wolny

AKADEMIA MORSKA W SZCZECINIE

WYZNACZANIE WARTOŚCI ENERGII ROZPRASZANEJ PODCZAS ZDERZENIA CIAŁ

WYZNACZANIE PRZERWY ENERGETYCZNEJ GERMANU

L.Kowalski PODSTAWOWE TESTY STATYSTYCZNE WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH

będą niezależnymi zmiennymi losowymi z rozkładu o gęstości

Statystyka Inżynierska

[, ] [, ] [, ] ~ [23, 2;163,3] 19,023 2,7

3. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 2 ESTYMACJA PUNKTOWA

Analiza Matematyczna Ćwiczenia. J. de Lucas

STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 3,4

Tablica Galtona. Mechaniczny model rozkładu normalnego (M10)

Projekt 3 Analiza masowa

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 7-8

TESTY NORMALNOŚCI. ( Cecha X populacji ma rozkład normalny). Hipoteza alternatywna H1( Cecha X populacji nie ma rozkładu normalnego).

ma rozkład normalny z wartością oczekiwaną EX = EY = 1, EZ = 0 i macierzą kowariancji

Zadanie 1. ), gdzie 1. Zmienna losowa X ma rozkład logarytmiczno-normalny LN (, . EX (A) 0,91 (B) 0,86 (C) 1,82 (D) 1,95 (E) 0,84

FUNKCJE DWÓCH ZMIENNYCH

Pomiary bezpośrednie i pośrednie obarczone błędem przypadkowym

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. t warunkowo niezależne i mają (brzegowe) rozkłady Poissona:

SPRZEDAŻ PONIŻEJ KOSZTU WŁASNEGO W PRZEDSIĘBIORSTWIE WIELOASORTYMENTOWYM

Statystyka. Analiza zależności. Rodzaje zależności między zmiennymi występujące w praktyce: Funkcyjna

R j v tj, j=1. jest czynnikiem dyskontującym odpowiadającym efektywnej stopie oprocentowania i.

Statystyczne charakterystyki liczbowe szeregu

Monika Jeziorska - Pąpka Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu

( X, Y ) będzie dwuwymiarową zmienną losową o funkcji gęstości

WPŁYW SPÓŁEK AKCYJNYCH NA LOKALNY RYNEK PRACY

Przestrzenno-czasowe zróżnicowanie stopnia wykorzystania technologii informacyjno- -telekomunikacyjnych w przedsiębiorstwach

Niepewności pomiarów. DR Andrzej Bąk

UOGÓLNIONA ANALIZA WRAŻLIWOŚCI ZYSKU W PRZEDSIĘBIORSTWIE PRODUKUJĄCYM N-ASORTYMENTÓW. 1. Wprowadzenie

Analiza danych pomiarowych

TARCIE CIĘGIEN O POWIERZCHNIĘ WALCOWĄ WZÓR EULERA

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Zajęcia 5

Lista 6. Kamil Matuszewski X X X X X X X X X X X X

Modele wartości pieniądza w czasie

W loterii bierze udział 10 osób. Regulamin loterii faworyzuje te osoby, które w eliminacjach osiągnęły lepsze wyniki:

GEODEZJA INŻYNIERYJNA SEMESTR 6 STUDIA NIESTACJONARNE

STATYKA. Cel statyki. Prof. Edmund Wittbrodt

Szeregi czasowe, modele DL i ADL, przyczynowość, integracja

Miary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej

Wnioskowanie statystyczne dla korelacji i regresji.

Różniczkowanie funkcji rzeczywistych wielu zmiennych. Matematyka Studium doktoranckie KAE SGH Semestr letni 2008/2009 R. Łochowski

KURS STATYSTYKA. Lekcja 6 Regresja i linie regresji ZADANIE DOMOWE. Strona 1

PŁASKA GEOMETRIA MAS. Środek ciężkości figury płaskiej

POLSKA FEDERACJA STOWARZYSZEŃ RZECZOZNAWCÓW MAJĄTKOWYCH POWSZECHNE KRAJOWE ZASADY WYCENY (PKZW) KRAJOWY STANDARD WYCENY SPECJALISTYCZNY NR 4 KSWS 4

W praktyce często zdarza się, że wyniki obu prób możemy traktować jako. wyniki pomiarów na tym samym elemencie populacji np.

STATYSTYKA MORANA W ANALIZIE ROZKŁADU CEN NIERUCHOMOŚCI

POLSKA FEDERACJA STOWARZYSZEŃ RZECZOZNAWCÓW MAJĄTKOWYCH POWSZECHNE KRAJOWE ZASADY WYCENY (PKZW) KRAJOWY STANDARD WYCENY SPECJALISTYCZNY NR 4 KSWS 4

Lista 6. Kamil Matuszewski 26 listopada 2015

METODY KOMPUTEROWE 1

Olejowe śrubowe sprężarki powietrza. Seria R55-75kW

f f x f, f, f / / / METODA RÓŻNIC SKOŃCZONYCH niech N = 2 (2 równania różniczkowe zwyczajne liniowe I-rz.) lub jedno II-rzędu

wyniki serii n pomiarów ( i = 1,..., n) Stosując metodę największej wiarygodności możemy wykazać, że estymator wariancji 2 i=

WSTĘP METODY OPRACOWANIA I ANALIZY WYNIKÓW POMIARÓW

METODY ANALIZY DANYCH DOŚWIADCZALNYCH

. Wtedy E V U jest równa

Ćwiczenia nr 5. TEMATYKA: Regresja liniowa dla prostej i płaszczyzny

Probabilistyka i statystyka. Korelacja

Elementy arytmetyki komputerowej

Matematyczny opis ryzyka

( ) L 1. θ θ = M. Przybycień Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka. = θ. min

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Portfel złożony z wielu papierów wartościowych

dev = y y Miary położenia rozkładu Wykład 9 Przykład: Przyrost wagi owiec Odchylenia Mediana próbkowa: Przykłady Statystyki opisowe Σ dev i =?

1. Relacja preferencji

Centralna Izba Pomiarów Telekomunikacyjnych (P-12) Komputerowe stanowisko do wzorcowania generatorów podstawy czasu w częstościomierzach cyfrowych

Laboratorium Metod Statystycznych ĆWICZENIE 2 WERYFIKACJA HIPOTEZ I ANALIZA WARIANCJI

Niezawodność. systemów nienaprawialnych. 1. Analiza systemów w nienaprawialnych. 2. System nienaprawialny przykładowe

Mh n. 2 ε. h h/ n n. Ekstrapolacja Richardsona (szacowanie błędu) błąd. ekstrapolowana wartość całki I. kwadratury z adaptowanym krokiem

Transkrypt:

Praca zalczeowa z przedmotu Podstawy Techk Systemów Modelowae oraz symulacja kosztów ogrzewaa budyków meszkalych. Paweł Szołtysek, I SPPI 005/006. Przedstawee problemu Aby wykoać dobrze opracowae, ależy ajperw zastaowć sę, co będze am potrzebe do zasymulowaa kosztów ogrzewaa, a węc od jakch czyków oe zależą oraz jakm modelem możemy opsać ch zależość od owych czyków. Ogóle węc, koszty zależą mędzy ym od: archtektury budyku kubatury, wysokośc, szerokośc długośc budyku, welkośc częśc przeszkloej, struktury częstośc wetylacj, grubośc muru tp. cey jedostkowej temperatury powetrza doceplea, podzelków kosztów cepła tp. Jak moża zauważyć, wszystke te rzeczy moża podzelć a trzy grupy w perwszej będą te, a które e będzemy mel wększego wpływu będze to archtektura budyku oraz cea jedostkowa; w drugej grupe zawerające czyk zmee, których e możemy jedozacze wyzaczyć (temperatura powetrza); w trzecej atomast będą rzeczy które możemy zastalować w budyku, a które wpływają zacząco a zmejszee kosztów ogrzewaa. Chcąc zać koszty ogrzewaa, musmy zać wszystke czyk, które a ego wpływają oraz zależość mędzy m. Poeważ jedak gdy e będzemy ch dokłade zać, dlatego e będzemy w stae wyzaczyć koszt ogrzaa budyku w przyszłym sezoe, a jedye zasymulować a podstawe daych wcześej zebraych. Z tego względu, dobrym przyblżeem będze, gdy zamast wszystkch zależośc wyżej wymeoych, będzemy dzałać w oparcu o wcześej dokoae pomary temperatur koszty ogrzewaa w poprzedch sezoach, a w przypadku potrzeby uścślea dokoaej symulacj rozwjać tak wykoay model aby w marę możlwośc uzyskać dokładejszy wyk. Należy jedak zauważyć, że tak zamodelowaa wykoywaa symulacja e będze a tym etape zależa od zma długotrwałych, które mogą jedozacze wpłyąć a koszty, jak a przykład doceplee budyku czy motaż podzelków cepła. W zakrese ogrzewaa, rok możemy podzelć a dwa sezoy jede będze okresem grzewczym, a drug e. Należy zauważyć, że przez cały rok będzemy płacć opłatę aboametową oraz opłatę stałą za moc zamówoą oraz, zależe od zużytej eerg, opłatę zmeą za moc zamówoą w sezoe grzewczym.. Modelowae zależośc W tym mejscu, w oparcu o to co apsałem wyżej, ależy skostruować podstawowy wzór, z którego będzemy korzystać przy wykoywau takej podstawowej symulacj. Będze to oczywśce wzór ścśle przydzeloy budykow dla każdego ego będze mał e współczyk. KOSZT OGRZEWANIA W POPRZEDNICH LATACH PRZEWIDYWANE KOSZTY OGRZEWANIA STAN POGODY W POPRZEDNICH LATACH Aby dobrze zasymulować przewdywae koszty, ależy zbadać zależość mędzy kosztem ogrzewaa a staem pogody; jest oczekwae, ż taka zależość występuje w przypadku temperatury. Narysujmy węc wykres zależośc kosztów ogrzewaa od temperatury.

Wykres Zależość kosztów cepła od temperatury 000 800 600 400 Koszty cepła [zł] 00 000 800 600 400 00-5,00 5,00 5,00 5,00 Jak wdać, tred wykresu wyraźe wydaje sę układać w fukcję lową, jest o jedak epoprawy, gdyż musmy wząć pod uwagę klka faktów, których e uwzględlśmy. Koszt ogrzewaa możemy podzelć a dwe częśc do jedej będą sę wlczały opłaty stałe, opłaty za zamówoą moc ceplą oraz opłaty aboametowe płacoe każdego mesąca oraz opłaty zmee opłaty za cepło płacoe tylko wtedy gdy występuje zużyce cepła. Ogrzewae jest włączae przy temperaturze zewętrzej 0 0 C, atomast wyłączae przy 5 0 C. Może wystąpć zły rozkład temperatur, czyl przez część mesąca może być stosukowo wysoka temperatura (p. 7 0 C), a późej może astąpć zacze ochłodzee temperatura może być ujema. Będze to zacze wpływało a eprawdzwość stosuku. Co rok występuje flacja. Narysujmy węc wykres ukazujący tylko opłaty zmee, po uwzględeu flacj (dae według []). Wykres Koszty zmee (z.u. flacj) 600 400 00 Koszty zmee [zł] 000 800 600 400 00-5,00 5,00 5,00 5,00

Jak wdać, teresująca as część wykresu (czyl ta pomędzy -5 0 C a 5 0 C) e zmeła sę zasadczo (co było oczekwae). Teraz jeszcze pozostaje am usuąć wartośc kosztów rówe zero (są oe dla as eużytecze, a awet będą a tym pozome wprowadzać as w błąd dla 0,3 0 C wartość kosztów wyos zero gdyż dla gruda 005 e zamy w tym momece jeszcze kosztów zmeych) sprawdzć zależość mędzy kosztam a temperaturą. Skorzystamy tutaj ze współczyka korelacj Pearsoa: r xy = ( x x)( y y) ( x x) ( y y) gdze x = x oraz y = y, czyl są to po prostu średe wartośc. W aszym wypadku, borąc x jako temperaturę a y jako koszt (e ma to zaczea czy w te sposób czy a odwrót, wyka to z założea ( ech x y będą zmeym losowym o cągłych rozkładach; ech x, y ozaczają wartośc prób losowych tych zmeych (,,...,) )), wtedy odpowedo x y będą wyosły 4,65 oraz 6466,60. Po podlczeu wychodz am: r xy - 457959,987 = = -0,958649-0,9 50378,804 Okazuje sę, że dla lowej zależośc występuje prawe peła korelacja ( 0,9 r < ), co zaczy ż xy prosta będze bardzo dobrym przyblżeem. Rówae tej prostej wyzaczymy korzystając z Metody Najmejszych Kwadratów. Prosta w tym wypadku będze mała rówae ax + b, gdze: y y y a =, b = Po podlczeu wychodz am a = -65,05899-65 oraz b = 9605,65066 9605, czyl tred będze mał w tym wypadku rówae 65 x + 9605 Wykres 3 Koszty zmee (z.u. flacj) wraz z lą tredu y 600 400 00 Koszty zmee [zł] 000 800 600 400 00 - -5,00 5,00 5,00 5,00 Wykreślając lę tredu a powyższym wykrese założylśmy, ż wszystke pukty mają tę samą wagę. W rzeczywstośc jedak tak e jest, gdyż w ostatch latach w omawaej eruchomośc

poczyoo wele dzałań proefektywoścowych, pokazuje je doskoale poższy wykres kosztów zmeych w zależośc od kolejych mesęcy. Wykres 4 koszt zmey (z.u. flacj) wraz z lą tredu 6000 4000 000 0000 Koszt [zł] 8000 6000 4000 000 0 serpeń paźdzerk grudzeń luty kweceń czerwec serpeń paźdzerk grudzeń luty kweceń czerwec serpeń paźdzerk grudzeń luty kweceń czerwec serpeń paźdzerk grudzeń Mesące Jak moża wywoskować z l tredu, koszty a przełome roku 00/003 były o około 00% wyższe ż koszty z sezou 004/005, a koszty sezou 003/004 o około 50%. Z tego powodu zastosujemy odpowedo astępujące wag: /9, /3 oraz 4/9. Po oblczeach otrzymujemy rówae tredu 630 x + 96 Wykres 5 Koszty zmee (z.u. Iflacj) wraz z lą tredu (uwzg. zmejszee kosztów) 600 400 00 Koszty zmee [zł] 000 800 600 400 00 - -5,00 5,00 5,00 5,00 Sprawdzając (w oparcu o dae z []) e czyk wpływające a pogodę, w przypadku cśea, opadów, wdoczośc, prędkośc watru oraz stosuku d z opadów do łączej lośc d, e wdać jedozaczego tredu (tak prosto-, jak krzywolowego) zależośc mędzy m a kosztam zmeym. Moża wprawdze zauważyć pewą zależość mędzy kosztam zmeym a wlgotoścą powetrza, jedak w tym wypadku współczyk korelacj Pearsoa będze wyosł zaledwe r 0, 5, co zaczy, że ta korelacja leży a gracy przecętej wysokej, a ta w porówau do prawe pełej korelacj w przypadku temperatury będze w całym modelu mało zacząca. xy

3. Przeprowadzae symulacj Poeważ mamy wylczoy tred kosztów zmeych cepła w zależośc tylko wyłącze od temperatury, wystarczy am tylko zajomość temperatury w adchodzących mesącach. Aby ją oszacować, posłużymy sę średą arytmetyczą temperatur w odpowedch mesącach w poprzedch latach. mesąc średa temperatura [C] przewdyway koszt zmey cepła w 006 roku[zł] I -0,4 955,6 II, 8498,7 III 3,80 6867 IV 9,08 3540,6 V 4,9 58,3 VI 6,99 0 VII 9,05 0 VIII 8,87 0 IX 3,97 459,9 X 9,49 38,3 XI 3,99 6747,3 XII -0,09 937,7 RAZEM 48497,4 Wykres 6 Koszty zmee (z.u. flacj) 6000 4000 000 Koszty [zł] 0000 8000 6000 00 003 004 005 006 (progoza) 4000 000 0 I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII Mesąc 4. Wosk wykające z symulacj W powyższym pukce zasymulowalśmy jedye koszty zmee ogrzewaa. Mogą oe e tylko posłużyć am do oszacowaa łączych kosztów ogrzewaa w budyku (których zajomość jest potrzeba do wykoaa plau a kolejy rok), ale też do korekty kosztów stałych. Składają sę a e: opłata aboametowa, opłata stała oraz zamówoa moc cepla, przy czym perwsza jest stała zależy tylko wyłącze od stawk opłaty aboametowej (wyos 0 zł), a pozostałe dwe są loczyem stawk oraz mocy zamówoej. Moc zamówoa, lczoa w MW, to wskaźk ustalay przed sezoem grzewczym. Określa maksymalą moc, jaka może być przysyłaa do eruchomośc. Na koec roku 005 stawk mesęcze za Moc zamówoą oraz Opłatę stałą wyosły odpowedo 80,63 zł oraz 6,08 zł (za MW).

Poeważ obe stawk są wymażae przez tę samą wartość (mocy zamówoej), węc moża je dla wygody zsumować wyjdze 480,7 zł/mw. Najperw wyzaczymy, korzystając z wykoaej w pukce 3. symulacj, maksymale przewdywae zużyce. Będze oo oczywśce w mesącu, w którym przewdywae koszty zmee są ajwyższe czyl w tym wypadku w styczu wyoszą 955,60. Koszty te to suma dwóch loczyów, określaych jako Cepło oraz Opłata zmea. Są oe zów zależe tylko wyłącze od faktyczego zużyca cepła węc stawk (odpowedo 9,09 zł oraz 9, zł za GJ) możemy zsumować wyjdze 8,3 zł/gj. Aby zaleźć przewdywae zużyce, musmy rozwązać proste rówae 955,6 = 8,3* x, czyl x 336,5[ GJ]. Poeważ wskaźk korelacj wyos ~0,9, węc zużyce jake otrzymalśmy powększymy o 0%, które będze spełało też rolę bezpeczeństwa w przypadku wystąpea aomal pogodowej. Poadto wyk zaokrąglmy do jedośc, aby było am wygodej lczyć. Otrzymamy węc x 370,5 370[ GJ]. [ J ] Skorzystamy ze wzoru [ W ] =, aby polczyć maksymale przewdywae zapotrzebowae a [ s] moc. W mesącu styczu mamy 3 d, węc 678400 sekud; a GJ to 0 9 J. Otrzymujemy węc 9 370*0 [ J ] 3 38*0 [ W ] = 0,38[ MW ]. Z tego wyka, ż zapotrzebowae a moc zamówoą e 6,6784*0 [ s] powo przekroczyć tej wartośc. Obece welkość mocy zamówoej wyos 0, MW, a zmejszee jej do wyżej wylczoego pozomu 0,38 MW pozwol a zaoszczędzee w ujęcu roczym prawe 5 tys. zł, a względem mocy zamówoej w roku 00 (0,46578 MW) ecałe 0 tys. zł. Należy jedak ogóle zauważyć, ż oczekwae koszty oraz zużyce cepła jest mejsze, ż wykło to z powyższej symulacj, przez wzgląd m.. a wykoae w tym okrese dzałaa proefektywoścowe a dużą skalę, co wdać dobrze a wykrese 4 zmee koszty ogrzewaa w zadaych mesącach sukcesywe maleją wraz z czasem. 5. Bblografa. Local Weather Forecast http://www.tutempo.et/. Iteretowy Serws Gełdowy http://www.bossa.pl 3. Wkpeda wola ecyclopeda http://www.wkpeda.org 4. Grażya Weczorkowska, STATYSTYKA Wprowadzee do aalzy daych sodażowych eksperymetalych, wydae II poprawoe