Validación de modelos estadísticos univariados para la predicción de la temperatura interior en envolventes simples

• Ramos Sanz, Alba ^[1]
  1. [1] Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas

     Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas

     Argentina

     
• Localización: Vivienda y comunidades sustentables, ISSN-e 2594-0198, Nº. 18, 2025 (Ejemplar dedicado a: Vivienda y Comunidades Sustentables), págs. 9-26
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Validation of univariate statistical models for predicting indoor temperature in simple envelopes
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• Resumen
  • español

    En la búsqueda de técnicas empíricas sencillas para la estimación de la temperatura interior de ámbitos encerrados en envolventes de geometrías simples, se propone una investigación descriptiva de tipo concluyente, en la cual mediante la utilización de técnicas estadísticas se validan modelos de predicción de la temperatura interior. Se espera que los resultados confirmen la confiabilidad de un modelo sencillo y eviten el empleo de métodos más complejos para la estimación de la temperatura interior, como las herramientas de simulación termo-energética. La factibilidad de evitar el empleo de técnicas de simulación, sustituyéndolas con registros obtenidos con sensores que son luego procesados para obtener el modelo estadístico univariado, arrojaría una luz de confianza en el uso de modelos más simples. No obstante, las conclusiones indican por una parte restricciones importantes en el empleo de modelos estadísticos univariados para la predicción de la temperatura interior, pero por otra parte señalan el potencial empleo de estos modelos sólo en algunos casos identificados por una condición de estabilidad térmica relevante.

  • English

    In the search for simple empirical techniques for estimating the interior temperature of areas enclosed in simple geometric envelopes, a descriptive, conclusive investigation is proposed, in which, through the use of statistical techniques, models for predicting interior temperature are validated. It is expected that the results will confirm the reliability of a simple model and avoid the use of more complex methods for estimating interior temperature, such as thermal-energy simulation tools. The feasibility of avoiding the use of simulation techniques, replacing them with records obtained with sensors that are then processed to obtain the univariate statistical model, would shed light on the use of simpler models. However, the conclusions indicate on the one hand important restrictions in the use of univariate statistical models for predicting interior temperature, but on the other hand they point out the potential use of these models only in some cases identified by a relevant thermal stability condition.