Utilize este identificador para referenciar este registo: http://hdl.handle.net/10451/17994
Título: Estimativa da incerteza no ensaio de sistemas solares térmicos: comparação de metodologias
Autor: Barros, Luísa Catarina Barros
Orientador: Carvalho, Maria João Petronilo de
Palavras-chave: Método dos mínimos quadrados simples
Método dos mínimos quadrados pesados
GUM
Método de Monte Carlo
Cálculo do comportamento térmico a longo prazo
Estimativa de incertezas
Teses de mestrado - 2015
Data de Defesa: 2015
Resumo: Nesta dissertação é feita a comparação de duas metodologias de determinação de parâmetros característicos de um sistema solar térmico do tipo kit (Métod dos Mínimos Quadrados Simples e Pesados), para realização do cálculo do comportamento térmico a longo prazo de um sistema solar térmico, de acordo com a ISSO 9459-2. É realizado, igualmente, o paralelismo entre duas maneiras distintas de estimar as incertezas associadas ao cálculo do comportamento térmico a longo prazo (GUM e Método de Monte Carlo). Construíram-se ferramentas distintas em linguagem Python através do software de livre acesso Python3.3 para o cálculo dos ensaios do sistema e para cada um dos casos de estudo. No código gerado para o estudo do primeiro caso, aplicou-se uma regressão multilinear pelo Método dos Mínimos Quadrados Pesados para obter os parâmetros característicos do sistema e atribuído o método do GUM para estimar a incerteza associada ao cálculo do comportamento térmico a longo prazo. Para o segundo caso de estudo, o código inclui um ajuste linear segundo o Método dos Mínimos Quadrados Simples para determinação dos parâmetros característicos do sistema e, a incerteza da variável de saída é calculada a partir do procedimento descrito no suplemento do GUM, designado Método de Monte Carlo. Estabeleceu-se, dados os resultados satisfatórios obtidos, que o Método de Monte Carlo prova ser uma solução eficaz da estimativa da incerteza e que, o procedimento da literatura em que o Método de Monte Carlo foi baseado, aplica-se às condições do LNEG.
The present work makes the comparison between two resolution methods of the characteristic parameters of a kit type solar termal system (Least Squares feat and Weighted Least Squares feat). It is intended to do a long term performance prediction of a solar thermal system, according to ISO 9459-2. A parallel between two different ways of estimating the uncertainty concerning the calculation of thermal behavior in the long term performance prediction is also made (GUM and Monte Carlo method). Different tools in Python language were reproduced using the free Python3.3 software for the calculation of system test and for each case study. In the general script for the first case study, it was applied a multi linear regression by the Weighted Least Square fit to determine the characteristic parameters of the system. The GUM method was equally used in order to estimate the uncertainty associated to the long term performance prediction. For the second case study, the script includes a linear adjustment according to the Least Square fit to determine the characteristic parameters of the system and the uncertainty of the outcome variable is calculated from the procedure described in GUM supplement, designated Method Monte Carlo. It was established, according to the satisfactory results that were obtained, that the Monte Carlo Method as proven to be an effective solution for the estimation of the uncertainty and, the procedure where Monte Carlo Method was based, applies to the LNEG conditions.
Descrição: Tese de mestrado integrado em Engenharia da Energia e do Ambiente, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2015
URI: http://hdl.handle.net/10451/17994
Designação: Mestrado Integrado em Engenharia da Energia e do Ambiente
Aparece nas colecções:FC - Dissertações de Mestrado

Ficheiros deste registo:
Ficheiro Descrição TamanhoFormato 
ulfc113590_tm_Luísa_Barros.pdf2,04 MBAdobe PDFVer/Abrir


FacebookTwitterDeliciousLinkedInDiggGoogle BookmarksMySpace
Formato BibTex MendeleyEndnote Degois 

Todos os registos no repositório estão protegidos por leis de copyright, com todos os direitos reservados.