Desenvolvimento de um método para estimar o consumo de energia de edificações comerciais através da aplicação de redes neurais

Autor:
Ana Paula Melo
Orientador:
Roberto Lamberts
Resumo:

Em Fevereiro de 2009 foi aprovado sob a portaria de Nº 53 o Regulamento Técnico da Qualidade do Nível de Eficiência Energética de Edifícios Comerciais, de Serviços e Públicos (RTQ-C). Este regulamento visa a etiquetagem de edificações comerciais no Brasil, classificando pelo nível de eficiência energética e baseando-se em três requisitos principais: Eficiência e potência instalada do sistema de iluminação; Eficiência do sistema de condicionamento de ar e Desempenho térmico da envoltória da edificação, quando a mesma for condicionada. O RTQ-C apresenta dois métodos para a avaliação do nível final de eficiência da edificação: Método Prescritivo, através da utilização de um modelo simplificado; ou através do Método de Simulação. Durante o desenvolvimento do modelo simplificado para a avaliação da envoltória presente no RTQ-C, foram encontradas algumas limitações com relação à volumetria do edifício e do parâmetro transmitância térmicas das paredes. Após o desenvolvimento do modelo, foram também observadas diferenças entre os níveis de eficiência de edificações com grande volumetria quando avaliadas através do Método Prescritivo e Método de Simulação. Outra observação foi com relação aos resultados fornecido pelo modelo simplificado. Os resultados são representados por um Indicador de Consumo, não representando o consumo aproximado da edificação em estudo. Nota-se que a utilização do método estatístico adotado para o desenvolvimento do modelo simplificado presente no RTQ-C (regressão linear múltipla) apresentou limitações para representar a relação entre as edificações adotadas e suas características com os seus respectivos consumos de energia.

Com base nestas observações, esta tese tem como objetivo adotar um método estatístico que melhor consiga representar a correlação entre os dados de entrada e saída, permitindo o desenvolvimento de um modelo simplificado com melhor precisão para estimar o consumo de energia de edificações comerciais.

Inicialmente, avaliou-se a precisão do modelo simplificado para o cálculo da eficiência da envoltória presente no Método Prescritivo do RTQ-C. Para esta avaliação foram adotados diferentes casos BESTEST com base na ASHRAE Standard 140; e também foi realizada uma comparação entre os níveis de eficiência da envoltória alcançados para diferentes edificações com base nos dois métodos presentes no RTQ-C. Através dos resultados pode-se concluir que uma das grandes limitações encontradas do modelo simplificado do RTQ-C está relacionado com a geometria das tipologias adotadas para o seu desenvolvimento, como por exemplo, a área de cobertura e a área de fachada da edificação (nomeados como Fator de altura e Fator de Forma). Posteriormente, avaliou-se a utilização de outro método estatístico para o desenvolvimento de um novo modelo simplificado baseando-se nos dados de entrada e saída adotados para o modelo simplificado presente no RTQ-C: redes neurais artificiais. Com base nestes resultados, foi possível realizar uma comparação entre os resultados deste método e do método estatístico adotado anteriormente, regressão linear múltipla. Observou-se que o método estatístico adotado para o desenvolvimento do modelo simplificado do RTQ-C não foi capaz de representar a influência dos dados de entrada no dado de saída. Porém, a aplicação do método estatístico de redes neurais reduziu o erro médio calculado entre o consumo simulado e equacionado, melhorando a precisão e a eficiência do modelo simplificado.

Para o desenvolvimento de um novo modelo simplificado, ampliou-se a base de dados adotada anteriormente considerando um total de 16 tipologias com diferentes características de área construída, área condicionada, área de fachada externa, área de cobertura, entre outros. Foram também determinados limites mínimo e máximo de diferentes dados de entrada para melhor representar as diferentes combinações de características construtivas encontrada nas edificações comerciais do Brasil. As interações entre as diferentes tipologias adotadas e suas características foram realizadas através do método Hipercubo Latino, o qual permite que sejam realizadas diferentes combinações entre os parâmetros em um mesmo caso. Para as simulações destes novos casos utilizou-se o programa de simulação computacional EnergyPlus. Com base nos dados de entrada e nos dados de saída das simulações (consumo de energia elétrica), utilizou-se o método de modelagem estatística de redes neurais artificiais para o desenvolvimento de um novo modelo simplificado. Este método conseguiu descrever a correlação entre os dados de entrada e saída que não tem comportamento linear, permitindo o desenvolvimento de modelos simplificados com maior precisão. Como resultado final, os objetivos da tese foram alcançados permitindo o desenvolvimento de um modelo mais preciso para estimar o consumo de energia elétrica das edificações comerciais.

Arquivo: Tese_AnaPaula Melo.pdf

Data de defesa: