The thesis proposes a methodology to set and tune archetypes for improving the accuracy of Urban Building Energy Models (UBEMs). The work involves a set of analyses based on data-driven modelling to set archetypes in climatic zone E and tune them for a specific case study.
La tesi propone una metodologia per impostare e mettere a punto archetipi per migliorare l'accuratezza dei modelli energetici di edifici su scala urbana (UBEM). Il lavoro prevede una serie di analisi basate su dati registrati per impostare archetipi nella zona climatica E e metterli a punto per un caso di studio specifico.
Setting and tuning of building stock archetypes for Urban Building Energy Modelling (UBEM)
Martina, Ferrando
2022
Abstract
The thesis proposes a methodology to set and tune archetypes for improving the accuracy of Urban Building Energy Models (UBEMs). The work involves a set of analyses based on data-driven modelling to set archetypes in climatic zone E and tune them for a specific case study.File in questo prodotto:
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https://hdl.handle.net/20.500.14242/206470
Il codice NBN di questa tesi è
URN:NBN:IT:POLIMI-206470