Análise de incertezas de sensibilidade aplicadas à simulação de desempenho energético de edificaçãoes comerciais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Westphal, Fernando Simon
Data de Publicação: 2007
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/90292
Resumo: Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil.
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spelling Análise de incertezas de sensibilidade aplicadas à simulação de desempenho energético de edificaçãoes comerciaisEngenharia civilCalibracaoMetodologiaIncertezaTeoria da informaçãoAvaliaçãoAnalise termicaSimulação por computadorEdificios -Propriedades termicasTese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil.O objetivo principal desta tese de doutorado é desenvolver uma metodologia de apoio à calibração de modelos de simulação do desempenho térmico e energético de edificações. Atualmente, existem diversas ferramentas computacionais destinadas à análise energética de edificações. Através de simulação computacional, engenheiros e arquitetos podem avaliar o impacto de determinadas alternativas de projeto no consumo de energia de edificações novas ou existentes. Porém, o uso de tais ferramentas nos escritórios de projeto ainda é pouco expressivo. Um dos principais fatores que contribuem para este cenário é a alta complexidade dos programas existentes, que acabam exigindo muitas horas de dedicação do usuário para sua utilização com precisão. Para minimizar esse problema, metodologias de calibração de modelos computacionais têm sido desenvolvidas nas últimas décadas. De maneira geral, a calibração consiste no processo iterativo no qual o usuário procura ajustar os dados de entrada do seu modelo para obter uma representação adequada do comportamento energético da edificação em análise. Esta tarefa envolve a manipulação de centenas de variáveis de entrada em uma ferramenta de simulação detalhada. No presente trabalho, técnicas de análise de incertezas e sensibilidade sobre modelos computacionais são utilizadas para estabelecer uma metodologia de apoio ao processo de calibração. A estrutura geral da metodologia foi estabelecida em duas etapas. Na primeira etapa é feita uma análise de sensibilidade sobre o modelo básico da edificação. Nessa análise, equações obtidas por meio de regressão do consumo de energia de modelos simulados são utilizadas como um método de cálculo expedito. Identificados e ajustados os parâmetros mais influentes do modelo, por meio de iterações, parte-se para a segunda etapa da metodologia na qual a análise de sensibilidade é aplicada sobre o modelo de simulação detalhada, representado na ferramenta de simulação em uso. Ferramentas estatísticas de amostragem aleatória foram utilizadas na obtenção das equações de regressão do consumo e na metodologia de análise de sensibilidade. O método foi aplicado na simulação de um edifício de escritórios no programa EnergyPlus. Sobre o modelo base do edifício identificou-se que a densidade de cargas internas, os padrões de uso e o Coeficiente de Performance do sistema de condicionamento de ar seriam os parâmetros de maior impacto no consumo. A análise de sensibilidade sobre o modelo detalhado revelou características do sistema de condicionamento de ar como as mais significativas. Com as incertezas remanescentes sobre esses parâmetros, obteve-se um modelo com consumo anual médio de 145 MWh ± 11%, ao nível de 95% de confiabilidade, quando o consumo real da edificação é de 149 MWh. The main objective of this thesis is the development of a methodology to support the calibration procedure of building models, for thermal and energy performance simulation. Nowadays, several computational tools are available to analyze the energy consumption of buildings. Through computer simulation, engineers and architects can evaluate the impact of design alternatives on the energy consumption of existing or new buildings. Nevertheless, the use of such tools in design offices is not expressive. One of the main factors, which contribute to this scenario, is the high level of complexity detected in these programmes. As a result, a lot of hours are spent by users to manipulate this kind of tools accurately. In the last decades, this issue has been mitigated through the development of methodologies for calibration of building models. Generally, the calibration task consists of an iterative process where the user adjusts input data, in order to achieve an adequate representation of the building performance. This task implies on the manipulation of hundreds of input variables in a detailed simulation tool. In the present work, uncertainty and sensitivity analyses over computer models are used to establish a methodology to support the calibration procedure. Such a method was divided into parts. In the first one, a sensitivity analysis is carried out over the basic building model. In this analysis, equations obtained by regression analysis are used to speed up the calculation. After identification and adjustment of the most predominant parameters, using an iterative procedure, the second part of the method is evaluated, and a new sensitivity analysis is carried out, but over the detailed model, constructed in the simulation programme. Statistical tools for random sampling were used to obtain regression equations of the energy consumption and in the sensitivity analysis. The method was applied to the simulation of an office building in the EnergyPlus programme. Over the base model of the building, the internal load density, schedules and the Coefficient of Performance (COP) of the air conditioning system were identified as significant parameters. The sensitivity analysis over the detailed building revealed that some characteristics of the air conditioning system were the most significant. With the uncertainties remained about these parameters, a virtual model was established, with an estimated annual energy consumption of 145 MWh ± 11%, at the 95% of confidence level, while the real consumption of the building was about 149 MWh.Florianópolis, SCLamberts, RobertoUniversidade Federal de Santa CatarinaWestphal, Fernando Simon2012-10-23T08:11:14Z2012-10-23T08:11:14Z20072007info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisxvii, 131 f.| il., grafs., tabs.application/pdf240534http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/90292porreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2018-03-05T15:04:48Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/90292Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732018-03-05T15:04:48Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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