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Simulação energética em edifícios: método para automatizar os perfis de utilização e a calibração do modelo
| Summary: | Os modelos de simulação energética em edifícios assumem um papel fundamental na previsão do consumo energético, na avaliação das poupanças de energia obtidas pela aplicação de medidas de melhoria e na certificação energética. Para se ter elevado grau de confiança, é essencial que o modelo represente de forma rigorosa o comportamento atual do edifício em estudo, sendo por isso necessário calibrá-lo de modo a reduzir as diferenças encontradas entre os resultados da simulação e da medição. Estas diferenças são resultado do grande número de parâmetros que definem um edifício e da respetiva incerteza, como por exemplo as características da envolvente e dos sistemas técnicos instalados e sobretudo os perfis de utilização, que têm grande influência no resultado da simulação. A natureza estocástica dos ocupantes e a sua interação com o edifício é ainda tipicamente condensada em perfis homogéneos e pré-definidos, ignorando a diversidade e interdependência dos diversos comportamentos existentes ao longo do dia, levando por isso a consumos simulados bem distintos dos consumos reais. A presente dissertação propõe uma metodologia para se obterem perfis de utilização, de iluminação e de equipamentos, para edifícios de escritórios, com o objetivo de minimizar as diferenças verificadas entre a medição e a simulação. Esta metodologia tem por base a variação horária e diária dos perfis sendo que através da utilização de um algoritmo de otimização (algoritmo genético - NSGA-II) definido por duas funções objetivo, que avaliam as diferenças registadas entre consumos simulados e medidos (MBE e CVRMSE), é possível selecionar os perfis que conduzem à calibração do modelo. Apesar desta metodologia permitir reduzir os erros associados aos perfis de utilização, apenas é verificada a condição de calibração do modelo de simulação (||≤10% e ≤30%) quando esta é aliada a um conhecimento geral do comportamento dos ocupantes do edifício. |
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| Main Authors: | Gomes, Cláudia Sofia Marques |
| Subject: | Calibração Simulação energética Perfis de utilização Edifícios de escritórios Algoritmo Genético Teses de mestrado - 2019 |
| Year: | 2019 |
| Country: | Portugal |
| Document type: | master thesis |
| Access type: | open access |
| Associated institution: | Universidade de Lisboa |
| Language: | Portuguese |
| Origin: | Repositório da Universidade de Lisboa |
| Summary: | Os modelos de simulação energética em edifícios assumem um papel fundamental na previsão do consumo energético, na avaliação das poupanças de energia obtidas pela aplicação de medidas de melhoria e na certificação energética. Para se ter elevado grau de confiança, é essencial que o modelo represente de forma rigorosa o comportamento atual do edifício em estudo, sendo por isso necessário calibrá-lo de modo a reduzir as diferenças encontradas entre os resultados da simulação e da medição. Estas diferenças são resultado do grande número de parâmetros que definem um edifício e da respetiva incerteza, como por exemplo as características da envolvente e dos sistemas técnicos instalados e sobretudo os perfis de utilização, que têm grande influência no resultado da simulação. A natureza estocástica dos ocupantes e a sua interação com o edifício é ainda tipicamente condensada em perfis homogéneos e pré-definidos, ignorando a diversidade e interdependência dos diversos comportamentos existentes ao longo do dia, levando por isso a consumos simulados bem distintos dos consumos reais. A presente dissertação propõe uma metodologia para se obterem perfis de utilização, de iluminação e de equipamentos, para edifícios de escritórios, com o objetivo de minimizar as diferenças verificadas entre a medição e a simulação. Esta metodologia tem por base a variação horária e diária dos perfis sendo que através da utilização de um algoritmo de otimização (algoritmo genético - NSGA-II) definido por duas funções objetivo, que avaliam as diferenças registadas entre consumos simulados e medidos (MBE e CVRMSE), é possível selecionar os perfis que conduzem à calibração do modelo. Apesar desta metodologia permitir reduzir os erros associados aos perfis de utilização, apenas é verificada a condição de calibração do modelo de simulação (||≤10% e ≤30%) quando esta é aliada a um conhecimento geral do comportamento dos ocupantes do edifício. |
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