Optimización del desempeño térmico y energético de viviendas en la región Litoral Argentina

ARTHUR S. SILVA; ENEDIR GHISI; FACUNDO BRE; VÍCTOR D. FACHINOTTI

Buenos Aires

Congreso; 3er CONGRESO SUDAMERICANO DE SIMULACIÓN DE COMPORTAMIENTO DE EDIFICIOS; 2016

International Building Performance Simulation Association (IBPSA), Argentina

El objetivo de este trabajo es la combinación de análisis de sensibilidad y optimización basada en simulación con el fin de optimizar el desempeño térmico y energético de edificios residenciales en la región Litoral Argentina. Como caso de estudio, consideramos una casa unifamiliar típica de la región, con todas sus habitaciones acondicionadas por ventilación natural, complementada en los dormitorios con aire acondicionado artificialmente (ventilación híbrida). Adoptamos como objetivos a minimizar el total de grados-horas en la sala de estar (con ventilación natural) y el consumo total de energía en aire acondicionado en los dormitorios. La función objetivo global característica del rendimiento térmico y energético de toda la casa es definida como la suma ponderada de esos objetivos individuales. Los objetivos se calculan utilizando el programa EnergyPlus(E+) de simulación de comportamiento termo-energético de edificios.El modelo E+ de la casa en estudio contiene ocho zonas térmicas, en las que se tienen en cuenta fenómenos importantes para edificios residenciales como la ventilación natural y la transferencia de calor al suelo, modelados mediante los objetos AirflowNetwork y GroundDomain:Slab de E+. Se consideran las cargas internas provenientes de los ocupantes, la iluminación artificial y el equipamiento eléctrico, siguiendo patrones de activación preestablecidos para cada fuente. Los equipos de climatización artificial en los dormitorios son modelados en E+ como objetos PTHP (packaged terminal heat pump).En un análisis preliminar, detectamos 21 variables de diseño con potencial influencia sobre la función objetivo, incluyendo orientación solar, absortancia solar de paredes externas y techo, sombreamiento de ventanas, tasa de infiltración en ventanas y puertas, fracción de aventanamiento para ventilación natural, y las transmitancias y capacidades térmicas de paredes externas, paredes internas y el techo. Luego, realizamos un análisis de sensibilidad usando el método de Morris para evaluar la relevancia de dichas variables. Así encontramos que el tipo de paredes externas, la tasa de infiltración en ventanas y la orientación solar eran las variables de diseño más influyentes en la función objetivo para la casa considerada, y también que la orientación solar o bien tenía un efecto altamente no lineal en la función objetivo o era altamente correlacionada con las otras variables, mereciendo en cualquier caso un muestreo más fino.Por último, optimizamos el desempeño de la casa resolviendo dos problemas de optimización de sofisticación creciente. En el primero consideramos 12 variables de diseño, aquellas identificadas como más relevantes tras el análisis de sensibilidad, suponiendo todas las paredes exteriores de igual tipo. En el segundo, admitimos que el tipo de pared exterior varíe según la orientación, lo que eleva el número de variables de diseño a 22. Estos problemas se resolvieron usando algoritmos genéticos. Como solución en ambos casos, obtuvimos diseños óptimos para el caso de estudio, para los que el desempeño térmico y energético fue enormementemejorado respecto de la configuración inicial (aquella con la que se está construyendo esa casa hoy en día).En conclusión, demostramos la gran eficacia de la metodología propuesta para rediseñar una casa típica de la región Litoral Argentina.