Félévközi követelmények HMV hőigények meghatározása Rendszerkialakítások Vízellátás, csatornázás, gázellátás Épületgépészeti és Gépészeti Eljárástechnika.

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
Események formális leírása, műveletek
Advertisements

I. előadás.
5. hét: Solow-modell Csortos Orsolya
Digitális képanalízis Félévi megbeszélnivalók. A tárgy •címe: Digitális képanalízis •szakirányos tárgy •neptun-kód: BMEEOFTASJ5 (BSc) •előadó és gyakorlatvezető:
Matematikai alapok és valószínűségszámítás
Statisztika feladatok Informatikai Tudományok Doktori Iskola.
Energiatermelés és környezet © Gács Iván (BME) 1 Energiatermelés és környezet Az energiafelhasználás hatása a levegőkörnyezetre és a környezet.
Lineáris és nemlineáris regressziók, logisztikus regresszió
Makroökonómia I.2006/2007. tanév, 2. félév 1. előadás 1 A kurzus programja előadás: kedd 14-16, TIK nagyelőadó előadók:Czagány László, docens –
Becsléselméleti ismétlés
Dr. Szalka Éva, Ph.D.1 Statisztika II. VII.. Dr. Szalka Éva, Ph.D.2 Mintavétel Mintavétel célja: következtetést levonni a –sokaságra vonatkozóan Mintavétel.
Statisztika II. VI. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
Előadó: Prof. Dr. Besenyei Lajos
III. előadás.
Nem-paraméteres eljárások, több csoport összehasonlítása
Dr. Szalka Éva, Ph.D.1 Statisztika II. VI.. Dr. Szalka Éva, Ph.D.2 Regresszióanalízis.
Valószínűségszámítás
1 TARTALOM: 0. Kombinatorika elemei (segédeszközök) 1. Eseményalgebra 2. A valószínűség: a) axiómák és következményeik b) klasszikus (=kombinatorikus)
Készítette: Kosztyán Zsolt Tibor
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
A normális eloszlás mint modell
STATISZTIKA II. 3. Előadás Dr. Balogh Péter egyetemi adjunktus Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék.
Partner Dr. Czira Zsuzsanna, egyetemi adjunktus BME VET VM A megbízhatóság alapjai Villamosenergia-minőség Szaktanfolyam Megbízhatóság.
Hőigények meghatározása Hőközpontok kialakítása
Hőigények meghatározása (feladatok) Hőközpontok kialakítása
Hőszállítás Épületenergetika B.Sc. 6. félév március 30.
Távhőrendszerek hőforrásai Hőigények meghatározása Hőszállítás Épületenergetika B.Sc. 6. félév 2009 február 23.
Hőigények meghatározása Hőközpontok kialakítása
Épületgépészet B.Sc. 5. félév; Épületenergetika B.Sc. 5. (6.) félév
Hőszállítás Épületenergetika B.Sc. 6. félév március 9. ISMÉTLÉS.
Hőszállítás Épületgépészet B.Sc. 5. félév; Épületenergetika B.Sc. 5. (6.) félév október 8. ISMÉTLÉS.
Kvantitatív Módszerek
Idősor elemzés Idősor : időben ekvidisztáns elemekből álló sorozat
Gazdaságstatisztika 19. előadás Hipotézisvizsgálatok
Gazdaságstatisztika 11. előadás.
Gazdaságstatisztika 14. előadás.
Gazdaságstatisztika 13. előadás.
Hipotézis vizsgálat (2)
Alapsokaság (populáció)
Alapfogalmak.
Folytonos eloszlások.
Felzárkóztatás, tehetséggondozás
I. előadás.
Dr. Takács Attila – BME Geotechnikai Tanszék
Valószínűségszámítás III.
Bevezetés a méréskiértékelésbe (BMETE80ME19) 2014/
x1 xi 10.Szemnagyság: A szemnagyság megadásának nehézségei
Valószínűségszámítás II.
Digitális képanalízis Félévi megbeszélnivalók. A tárgy címe: Digitális képanalízis szakirányos tárgy neptun-kód: BMEEOFTASJ5 (BSc) előadó és gyakorlatvezető:
ELEKTRONIKA 2 (BMEVIMIA027)
Bevezetés a méréskiértékelésbe (BMETE80ME19) 2014/
Bevezetés, tippek Ea-gyak kapcsolata Statisztika II -más tárgyak kapcsolata Hogyan tanulj? Interaktív órák, kérdezz, ha valami nem világos! tananyag =előadások.
M.Sc. Épületgépészeti képzés III. félév Vízellátás, csatornázás, gázellátás február 22., 29. Használati melegvíz termelők kapcsolásai.
Félévközi követelmények HMV hőigények meghatározása Rendszerkialakítások Vízellátás, csatornázás, gázellátás Épületgépészeti és Gépészeti Eljárástechnika.
100-as szög méreteinek gyakorisága (n = 100) db mm Gyakoriság grafikon (adott méretű esetek db.)
Kockázat és megbízhatóság
Kockázat és megbízhatóság
II. előadás.
Kvantitatív módszerek MBA és Számvitel mesterszak
Minőségbiztosítás II_3. előadás
Nemparaméteres próbák
I. Előadás bgk. uni-obuda
Szabályozott és képes termékek/szolgáltatások, folyamatok, rendszerek
Trendelemzés előadó: Ketskeméty László
Valószínűségi változó, eloszlásfüggvény
Valószínűségi változók együttes eloszlása
Valószínűségi törvények
Gazdaságinformatikus MSc
Többdimenziós normális eloszlás
A normális eloszlásból származó eloszlások
Előadás másolata:

Félévközi követelmények HMV hőigények meghatározása Rendszerkialakítások Vízellátás, csatornázás, gázellátás Épületgépészeti és Gépészeti Eljárástechnika M.Sc. 3. félév február 13.

Félévközi követelmények a tárgy előadói: Dr. Barna Lajos Dr. Szánthó Zoltán heti 3 óra, szerda zárthelyi: március 27., április 24./május házi feladat: március vizsga; elővizsga lehetőség 4 kp.

Javasolt irodalom tanszéki honlap továbbá: Épületgépészet a gyakorlatban; Verlag Dashöfer, Budapest Épületgépészet I. Alapok; Épületgépészeti Kiadó

Hőigények meghatározása

„Fejadag” módszer méretezés fajlagos vízigények és egyenetlenségi tényezők alapján

Fajlagos vízigények MI :1992 szerint ivás1-3liter/nap, fő főzés4-7liter/nap, fő takarítás5-10liter/nap, fő mosás20-50liter/nap, fő mosogatás10-40liter/nap, fő tisztálkodás80-130liter/nap, fő WC öblítése30-60liter/nap, fő összesen liter/nap, fő kórházak betegágyanként400liter/nap, ágy szanatóriumok200liter/nap, ágy kórház mosodaüzemmel600liter/nap, ágy szakorvosi rendelőintézet liter/nap, orvosi munkahely bölcsöde liter/nap, férőhely óvoda80-100liter/nap, férőhely általános iskola, zuhanyzó nélkül150liter/nap, tanterem

A fogyasztás várható ingadozása településeken (egyenetlenségi tényezők)

n=a csapolók száma p=fogyasztási valószínűség Annak a valószínűsége, hogy éppen r db. csapolóból folyik a víz: Tegyük fel, hogy 5 fogyasztónk van, és p=0,2! Ekkor annak valószínűsége, hogy éppen 0 fogyasztó üzemel: 0,327 1 fogyasztó üzemel: 0, fogyasztó üzemel: 0, fogyasztó üzemel: 0,0512 0,9926 azaz 99,26% annak a valószínűsége, hogy 5 fogyasztóból legfeljebb 3 üzemel!

Annak valószínűsége, hogy egyidejűleg éppen r db. csapolón van fogyasztás (n = 100; p = 0,2)

a normális eloszlás eloszlásfüggvénye a normális eloszlás sűrűségfüggvénye

A normális eloszlás jellemzői a várható érték és a szórás A standard normális eloszlás eloszlásfüggvénye:

Standard normális eloszlás

A standard normális eloszlás eloszlás- és sűrűségfüggvénye

Ha t = -∞akkorP(u) = 0 t = 0akkorP(u) = 0,5 t = ∞akkorP(u) = 1 t = 1,645akkorP(u) = 0,95 t = 2,326akkorP(u) = 0,99. Ha például 95% megbízhatósághoz keressük x értékét: P(u)=0,95→ t = 1,645 x = m +1,645σ

Ha n db. homogén fogyasztónk van az egyes fogyasztók fogyasztásának várható értéke: Q, fogyasztásának szórása:σ; akkor Q eredő ==nQés ==. Ezekből:n db. homogén fogyasztó X együttes fogyasztása 95% valószínűséggel kisebb, mint

Centrális határeloszlástétel „Ha ξ 1, ξ 2 …azonos eloszlású, független és véges szórású valószínűségi változók közös várható értéke m és szórása σ, akkor a 0 várható értékű és egységnyi szórású valószínűségi változók sorozata aszimptotikusan standard normális eloszlású:

Szemléletesen: Ha egy véletlen ingadozás sok, egymástól független, egyenként csekély hatású komponens eredője, akkor az ingadozás közelítőleg normális eloszlású. (Mint az élet legtöbb jelensége.)” (Monostory Iván: Valószínűségelmélet és matematikai statisztika, tétel és a hozzá fűzött magyarázat; 1980 Budapest)

Lakóépületek mértékadó használatimelegvíz-fogyasztásának meghatározása Némethi Balázs előadásának felhasználásával

MSZ HMV csúcshőteljesítmény-igény meghatározása „A használati melegvízfogyasztás általában egy délelőtti és egy esti fogyasztési periódusban valósul meg. Egy fogyasztási periódust egy minimális induló érték, egy csúcsfogyasztási időszak és a minimális értékhez való visszatérés jellemez.”

A valódi fogyasztás jelentősen elmarad a szabvány szerinti értékektől

A túlméretezés káros hatása

A mérésbe bevonandó épületek kiválasztása

Egy jellemző kép a mérések eredményeiből

A nyers adatok tapasztalatai I.

A nyers adatok tapasztalatai II.

A nyers adatok tapasztalatai III.

Az adatok feldolgozása I.

Az adatok feldolgozása II.

Az adatok feldolgozása III.

Az eredmények értékelése I.

A tartamgörbe közelítése egy konkrét épületre A= 80,5023 B= - 0,1773 C= -0,0334

„A” konstans értéke, mint a lakásszám függvénye

„A” konstans értéke, mint a lakószám függvénye

Az átlagfogyasztás (V átl ) értelmezése

A/V átl, mint a napi átlagfogyasztás függvénye

„B”, mint az átlagfogyasztás függvénye

„C”, mint az átlagfogyasztás függvénye

Az átlagfogyasztás a lakásszám függvényeként

Méretezési összefüggések liter/perc lakásszám: N = 10÷350

A HMV hőfelhasználás felérétékelődése

Éves hőfelhasználás egy fiktív mintaépületben: fűtés: 628,4 GJ HMV:643,6 GJ!

A HMV termelés szekunderoldali kialakításai

HMV rendszer kialakítása soros tárolóval

Köszönöm a figyelmet!