Author(s):
Galvão, Carolina Isabel da Silva
Date: 2014
Persistent ID: http://hdl.handle.net/10451/12160
Origin: Repositório da Universidade de Lisboa
Subject(s): Mínimos quadrados simples; Mínimos quadrado pesados; GUM; Método de Monte Carlo; Coletores planos; Coletores de tubos de vácuo; Estimatiza de incertezas; Teses de mestrado - 2014
Description
Tese de mestrado em Engenharia da Energia e do Ambiente, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2014
The present work discusses and evaluates the quasi-dynamic test procedure for solar thermal collectors according to EN12975, in terms of the determination of the collector parameters and their uncertainties. The collector parameters are identified by multiple linear regression, applied using a Python 3.3 environment. Two approaches were pursuit, one using a weighted multiple linear regression (Weighted Least Squares) and another using a standard multiple linear regression (Ordinary Least Squares). In the weighted multiple linear regression, the uncertainty of the input and output variables is estimated using the GUM procedure, while for the standard least squares approach, the uncertainty of those variables is accounted using the Monte Carlo method. The two approaches were tested for the characterization of a glazed flat plate collector and an evacuated tube collector with satisfying results. Comparisons are made with the results already obtained at LES. For the evacuated tube collector, two approaches for the modeling of the incidence angle modifier were taken, one using the factorized transversal incident angle for the direct beam radiation (dummy variables method), and another using a predefined polynomial equation cited on the literature. It is observable that the last gives a slight more accurate result than the first.
Neste trabalho é analisado o procedimento de ensaio quase-dinâmico para coletores solares térmicos de acordo com a norma EN 12975, em termos da determinação dos parâmetros característicos de coletor e das suas incertezas. Os parâmetros do coletor são identificados por uma regressão multilinear, aplicada através de um ambiente de Python 3.3. Foram tomadas duas abordagens, uma utilizando uma regressão multilinear simples (métodos de mínimos quadrados) e outra utilizando uma regressão multilinear pesada (método de mínimos quadrados pesados). Na regressão multilinear pesada, a incerteza das variáveis de entrada e de saída é estimada utilizando o procedimento descrito no GUM, enquanto que na regressão multilinear simples a incerteza dessas variáveis é contabilizada utilizando o método de Monte Carlo. As duas abordagens são avaliadas para a caracterização de um coletor plano com cobertura e para um coletor de tubos de vácuo com resultados satisfatórios. São feitas comparações com os resultados já existentes no LES. Para o coletor de tubos de vácuo, o modificador de ângulo de incidência é modelado de duas formas distintas, uma recorrendo à fatorizaçao do ângulo transversal de incidência para a radiação direta (método de dummy variables), e outra recorrendo a uma equação polinomial citada na literatura. O segundo método devolve um melhor ajuste que o primeiro.