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Influencia de los usuarios y los datos climáticos en el consumo energético de los edificios

Desarrollan una propuesta metodológica para reducir la brecha energética existente entre el comportamiento esperado y medido de los edificios

Investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) y la Universidad de Sevilla (US), en colaboración con la holandesa Universidad Tecnológica de Delft (TU Delft), han desarrollado una propuesta metodológica para el ajuste de modelos de simulación energética de viviendas que, a partir de datos experimentales, permite reducir el nivel de incertidumbre de los resultados. La aplicación de este procedimiento en modelos de simulación energética hace posible cuantificar el efecto que tiene en el consumo de calefacción y refrigeración el uso de parámetros medidos en comparación con parámetros estandarizados. Su aplicación en futuros planes de rehabilitación permitirá fomentar que los modelos de simulación sean utilizados como herra­mientas predictivas para estimar de manera fiable los ahorros energéticos que se producen tras las inter­venciones de rehabilitación.

Una parte del sector de la construcción de viviendas se dirige hacia la rehabili­tación y modernización de los edificios debido a que una gran parte del parque edificado está desactua­lizado por haberse construido en una época (anterior a 1979) en la que no existía una normativa con exigencias energéticas y de habitabilidad básicas. Para llevar a cabo políticas de rehabilitación eficaces, es necesario conocer y tener información real de nuestro parque edificado y así poder identificar y catalogar los edificios. Gracias a esto se podrán generar bases de datos para el control del cumplimiento de normativas y para la elaboración de estadísticas sobre el parque inmobiliario. Se podrán seleccionar entonces las estrategias de rehabilitación más apropiadas para cada edificio haciendo una aproximación mucho más exhaustiva, evaluando cada una de las variables que influyen en el comportamiento térmico y ener­gético del edificio, y estudiando la repercusión que tiene cada una de ellas en el consumo energético.

Fuente: UPM

Las herramientas de simulación energética son utilizadas para predecir el comportamiento de los edificios, por ejemplo, en los procesos de certificación energética. Sin embargo, numerosos estudios han demostrado que existe una discrepancia entre el comportamiento energético esperado y el real de los edificios, denominado performance gap o brecha de comportamiento.

En este contexto, investigadores de la Escuela Técnica Superior de Arquitectura de Madrid (ETSAM-UPM) y la Universidad de Sevilla en colaboración con el living lab SUSLabNWE de la Universidad Tecnológica de Delft ꟷuna infraestructura especializada en procesos de innovación participativa y sostenibilidadꟷ y su Building Technologies Accelerator, han desarrollado una propuesta metodológica que han aplicado y testeado en dos estudios experimentales, seleccionando dos edificios de vivienda colectiva del mismo tipo constructivo ubicados en Madrid, uno rehabilitado y otro sin rehabilitar. En esos dos edificios se han realizado monitorizaciones y mediciones in situ utilizando equipos de medición desarrollados por la Facultad de Ingeniería de Diseño Industrial de la Universidad Tecnológica de Delft, y gracias a un acuerdo de colaboración firmado por ambas universidades. Estas mediciones han sido utilizadas para definir los patrones de uso y ocupación a partir de la aplicación de los métodos mixtos que han servido para ajustar los parámetros de entrada de modelos de simulación con datos reales. Esto ha permitido estudiar el consumo energético de los modelos, así como realizar un estudio paramétrico que permite independizar la repercusión de cada uno de los parámetros estudiados.

Los resultados han mostrado que existe una discre­pancia en función de los datos utilizados para el ajuste en los modelos, dándose un potencial de ahorro estimado en el consumo de calefacción cuatro veces mayor al ajustar los modelos con datos estan­darizados en vez de con datos medidos. Además, el consumo energético de los modelos ha revelado la importancia del ajuste de los parámetros del comportamiento de los usuarios (alcanzando diferencias de un 98%) y de los datos climáticos (alcanzando diferencias de un 190%), que se han identificado como factores más relevantes en la diferencia entre ajustar los modelos con datos medidos o datos estandarizados.

Confort dial y Sensor box: equipos desarrollados por la Universidad  Tecnológica de Delft. Fuente: TUDELFT

En opinión de Elena Cuerda, investigadora responsable del estudio que ha dado lugar a su tesis: “Este trabajo constituye un avance para los futuros planes de rehabilitación en los que se pueda promover el uso de modelos de simulación energética de viviendas, desde la fase de diseño, ajustados con datos reales de los edificios y sus ocupantes”. La aplicación de la nueva metodología permitirá fomentar que las herra­mientas de simulación sean utilizadas como herra­mientas predictivas para estimar de manera fiable los ahorros energéticos que se producen tras las inter­venciones de rehabilitación y, consecuentemente, los periodos de amortización. “Por último”, señala la investigadora, “este trabajo también ha demos­trado que existe la necesidad de promover, desde las políticas nacionales de vivienda, la definición de patrones de ocupación reales, que reflejen la diver­sidad de hogares, los factores socioeconómicos, las costumbres, modos de vida y los hábitos y actitudes de los usuarios, que permitan estimar de manera precisa los ahorros energéticos en los trabajos de rehabili­tación, así como el comportamiento energético futuro de los edificios en los casos de obra nueva.”


Referencia bibliográfica:

Cuerda, E., Guerra-Santin, O., Sendra, J. J., & Neila, F. J. (2020). Understanding the performance gap in energy retrofitting: Measured input data for adjusting building simulation modelsEnergy and Buildings209, 109688. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2019.109688

Cuerda Barcaiztegui, Elena (2020).  Propuesta metodológica para el ajuste de modelos de simulación energética de viviendas a partir de datos experimentales https://doi.org/10.20868/UPM.thesis.62794.

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