As universidades apresentam um papel significativo no desenvolvimento de políticas
sustentáveis, bem como na disseminação do conhecimento para a sociedade. Entretanto, as
edificações universitárias apresentam potencial de redução do consumo de energia,
influenciado principalmente pela ocupação, uso do espaço e pelo clima. Desta forma, é
fundamental o desenvolvimento de estudos que auxiliem na identificação das edificações
universitárias eficientes e quais as estratégias adotadas por essas universidades a fim de
replicar para outras edificações, bem como quais os pontos críticos nas edificações
ineficientes e como evitá-los, como o desenvolvimento de benchmarking. Porém, o
desenvolvimento de benchmarks para universidades é complexo, uma vez que há múltiplas
edificações dentro de um campus universitário com diferentes usos e ocupações e devido à
dificuldade de acesso à informação de consumo de energia, bem como de ocupação e
utilização dos espaços. Portanto, este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de um
modelo de benchmarking energético de edificações universitárias que seja capaz de
representar a realidade brasileira, baseando-se em características de uso, ocupação e histórico
de consumo de energia, obtidos do estoque real de universidades brasileiras. Esse trabalho foi
dividido em três principais etapas, a primeira desenvolveu um benchmark de consumo de
energia de edificações universitárias utilizando uma base de dados criada por meio de
simulação computacional e usando Máquinas de Vetores de Suporte para treino do modelo
preditivo, utilizando o Energy Use Index (EUI – kWh/m2) como dado de saída. Por utilizar
uma base de dados de simulação, o modelo permitiu identificar melhores práticas adotadas
por edificações eficientes, uma vez que é possível avaliar a envoltória e os sistemas, como
iluminação e ar-condicionado. Na segunda etapa, foi desenvolvido um modelo preditivo
considerando os dados de ocupação, eixos tecnológicos e o consumo real de edificações
universitárias públicas. Com o objetivo de contornar as limitações dos modelos anteriores, um
terceiro modelo de base de simulação foi desenvolvido, considerando os dados de ocupação
levantados com dados medidos, um novo arquétipo e o uso de ventilação natural. Os
resultados demonstram que considerar a ocupação, o uso do espaço e a ventilação natural é
fundamental para entender o real consumo de energia de edificações de ensino superior no
Brasil.
Palavras-chave: modelos preditivos, benchmarking; universidades; consumo de energia;
dados medidos, ventilação natural.