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Simulación del rendimiento del edificio

Modelo de simulación de rendimiento del edificio con entrada y algunos resultados resultantes

La simulación del rendimiento de un edificio (BPS) es la replicación de aspectos del rendimiento de un edificio utilizando un modelo matemático basado en computadora creado sobre la base de principios físicos fundamentales y prácticas sólidas de ingeniería. El objetivo de la simulación del rendimiento de los edificios es la cuantificación de aspectos del rendimiento de los edificios que son relevantes para el diseño, construcción, operación y control de los edificios. [1] La simulación del rendimiento de la construcción tiene varios subdominios; Los más destacados son la simulación térmica, la simulación de iluminación, la simulación acústica y la simulación del flujo de aire. La mayor parte de la simulación del rendimiento de los edificios se basa en el uso de software de simulación personalizado. La simulación del rendimiento de edificios en sí es un campo dentro del ámbito más amplio de la informática científica.

Introducción

Desde un punto de vista físico, un edificio es un sistema muy complejo, influenciado por una amplia gama de parámetros. Un modelo de simulación es una abstracción del edificio real que permite considerar las influencias con un alto nivel de detalle y analizar indicadores clave de rendimiento sin mediciones costosas. BPS es una tecnología de considerable potencial que brinda la capacidad de cuantificar y comparar el costo relativo y los atributos de desempeño de un diseño propuesto de una manera realista y con un esfuerzo y costo relativamente bajos. La demanda de energía, la calidad ambiental interior (incluido el confort térmico y visual, la calidad del aire interior y los fenómenos de humedad), el rendimiento de los sistemas HVAC y renovables, el modelado a nivel urbano, la automatización de edificios y la optimización operativa son aspectos importantes de BPS. [2] [3] [4]

Durante las últimas seis décadas, se han desarrollado numerosos programas informáticos BPS. La lista más completa de software BPS se puede encontrar en el directorio BEST. [5] Algunos de ellos sólo cubren determinadas partes del BPS (por ejemplo, análisis climático, confort térmico, cálculos energéticos, modelización de plantas, simulación de luz natural, etc.). Las herramientas principales en el campo de BPS son herramientas de simulación dinámicas y multidominio de todo el edificio, que brindan a los usuarios indicadores clave como carga de calefacción y refrigeración, demanda de energía, tendencias de temperatura, humedad, indicadores de confort térmico y visual, contaminantes del aire. , impacto ecológico y costes. [4] [6]

Un modelo de simulación de edificio típico tiene entradas para el clima local, como el archivo de año meteorológico típico (TMY) ; geometría de la construcción; características de la envolvente del edificio ; ganancias de calor internas provenientes de la iluminación , los ocupantes y las cargas de equipos ; especificaciones del sistema de calefacción, ventilación y refrigeración (HVAC); cronogramas de operación y estrategias de control. [2] La facilidad de entrada y accesibilidad de los datos de salida varía ampliamente entre las herramientas BPS. Las herramientas avanzadas de simulación de edificios completos pueden considerar casi todo lo siguiente de alguna manera con diferentes enfoques.

Datos de entrada necesarios para una simulación de un edificio completo:

Algunos ejemplos de indicadores clave de desempeño:

Otro uso del software BPS

Historia

La historia de BPS es aproximadamente tan larga como la de las computadoras . Los primeros avances en esta dirección comenzaron a finales de los años cincuenta y principios de los sesenta en Estados Unidos y Suecia. Durante este período, se introdujeron varios métodos para analizar componentes individuales del sistema (por ejemplo, calderas de gas) utilizando cálculos de estado estacionario. La primera herramienta de simulación para edificios de la que se tuvo noticia fue BRIS , introducida en 1963 por el Real Instituto de Tecnología de Estocolmo. [7] Hasta finales de la década de 1960, se habían desarrollado varios modelos con resolución horaria centrados en evaluaciones de energía y cálculos de carga de calefacción/refrigeración. Este esfuerzo dio como resultado motores de simulación más potentes lanzados a principios de la década de 1970, entre ellos BLAST, DOE-2, ESP-r , HVACSIM+ y TRNSYS . [8] En Estados Unidos, la crisis energética de la década de 1970 intensificó estos esfuerzos, ya que reducir el consumo de energía de los edificios se convirtió en un interés político interno urgente. La crisis energética también inició el desarrollo de estándares energéticos para edificios en EE. UU., comenzando con ASHRAE 90-75 . [9]

El desarrollo de la simulación de edificios representa un esfuerzo combinado entre la academia, instituciones gubernamentales, la industria y organizaciones profesionales. Durante las últimas décadas, la disciplina de simulación de edificios ha madurado hasta convertirse en un campo que ofrece experiencia, métodos y herramientas únicos para la evaluación del desempeño de edificios . Durante ese tiempo se llevaron a cabo varios artículos de revisión y análisis del estado del arte que brindan una visión general del desarrollo. [10] [11] [12]

En la década de 1980, comenzó un debate sobre las futuras direcciones de BPS entre un grupo de destacados especialistas en simulación de edificios. Hubo consenso en que la mayoría de las herramientas, que se habían desarrollado hasta entonces, tenían una estructura demasiado rígida para poder dar cabida a las mejoras y la flexibilidad que serían necesarias en el futuro. [13] Por esta época, se desarrolló el primer entorno de simulación de edificios basado en ecuaciones, ENET [14] , que sentó las bases de SPARK . En 1989, Sahlin y Sowell presentaron un formato de modelo neutro (NMF) para construir modelos de simulación, que se utiliza hoy en el software comercial IDA ICE . [15] Cuatro años más tarde, Klein introdujo el solucionador de ecuaciones de ingeniería (EES) [16] y en 1997, Mattsson y Elmqvist informaron sobre un esfuerzo internacional para diseñar Modelica . [17]

BPS todavía presenta desafíos relacionados con la representación de problemas, el soporte para la evaluación del desempeño, la habilitación de aplicaciones operativas y la educación, capacitación y acreditación de los usuarios. Clarke (2015) describe una visión futura de BPS con las siguientes tareas más importantes que deberían ser abordadas por la comunidad global de BPS. [18]

Exactitud

En el contexto de los modelos de simulación de edificios, el error se refiere a la discrepancia entre los resultados de la simulación y el rendimiento real medido del edificio. Normalmente existen incertidumbres en el diseño y evaluación de edificios , que generalmente surgen de aproximaciones en los datos de entrada del modelo, como el comportamiento de ocupación. La calibración se refiere al proceso de "afinar" o ajustar las entradas supuestas del modelo de simulación para que coincidan con los datos observados de los servicios públicos o del Sistema de gestión de edificios (BMS). [19] [20] [21]

El número de publicaciones que tratan de la precisión en el modelado y la simulación de edificios aumentó significativamente durante la última década. Muchos artículos informan grandes brechas entre los resultados de la simulación y las mediciones, [22] [23] [24] [25] mientras que otros estudios muestran que pueden coincidir muy bien. [26] [27] [28] La confiabilidad de los resultados de BPS depende de muchas cosas diferentes, por ejemplo, de la calidad de los datos de entrada, [29] la competencia de los ingenieros de simulación [30] y de los métodos aplicados en el motor de simulación. . [31] [32] De Wilde (2014) ofrece una descripción general de las posibles causas de la brecha de rendimiento ampliamente discutida desde la etapa de diseño hasta la operación y un informe de progreso de Zero Carbon Hub (2013). Ambos concluyen que los factores mencionados anteriormente son las principales incertidumbres en BPS. [33] [34]

La norma ASHRAE 140-2017 "Método estándar de prueba para la evaluación de programas informáticos de análisis energético de edificios (aprobado por ANSI)" proporciona un método para validar la capacidad técnica y el rango de aplicabilidad de los programas informáticos para calcular el rendimiento térmico. [35] La Guía ASHRAE 4-2014 proporciona criterios de índices de rendimiento para la calibración del modelo. [36] Los índices de rendimiento utilizados son el error de sesgo medio normalizado (NMBE), el coeficiente de variación (CV) del error cuadrático medio (RMSE) y el R 2 ( coeficiente de determinación ). ASHRAE recomienda un R 2 mayor que 0,75 para modelos calibrados. Los criterios para NMBE y CV RMSE dependen de si los datos medidos están disponibles en una escala de tiempo mensual o horaria.

Aspectos tecnológicos

Dada la complejidad de la construcción de flujos de energía y masa, generalmente no es posible encontrar una solución analítica , por lo que el software de simulación emplea otras técnicas, como métodos de funciones de respuesta, o métodos numéricos en diferencias finitas o en volumen finito , a modo de aproximación. [2] La mayoría de los programas de simulación de edificios actuales formulan modelos utilizando lenguajes de programación imperativos . Estos lenguajes asignan valores a variables, declaran la secuencia de ejecución de estas asignaciones y cambian el estado del programa, como se hace por ejemplo en C/C++ , Fortran o MATLAB / Simulink . En tales programas, las ecuaciones modelo están estrechamente conectadas con los métodos de solución, a menudo haciendo que el procedimiento de solución forme parte de las ecuaciones modelo reales. [37] El uso de lenguajes de programación imperativos limita la aplicabilidad y extensibilidad de los modelos. Más flexibilidad ofrecen motores de simulación que utilizan ecuaciones algebraicas diferenciales (DAE) simbólicas con solucionadores de propósito general que aumentan la reutilización, la transparencia y la precisión del modelo. Dado que algunos de estos motores se han desarrollado durante más de 20 años (por ejemplo, IDA ICE) y debido a las ventajas clave del modelado basado en ecuaciones, estos motores de simulación pueden considerarse tecnología de última generación. [38] [39]

Aplicaciones

Se pueden desarrollar modelos de simulación de edificios tanto para edificios nuevos como para edificios existentes. Las principales categorías de uso de la simulación del rendimiento de edificios incluyen: [3]

Herramientas de software

Hay cientos de herramientas de software disponibles para simular el desempeño de edificios y subsistemas de edificios, cuyas capacidades varían desde simulaciones de edificios completos hasta calibración de entradas de modelos y auditorías de edificios. Entre las herramientas de software de simulación de edificios completos, es importante hacer una distinción entre el motor de simulación , que resuelve dinámicamente ecuaciones basadas en la termodinámica y las ciencias de la construcción , y la aplicación de modelado (interfaz) . [6]

En general, el software BPS se puede clasificar en [41]

Al contrario de esta presentación, hay algunas herramientas que de hecho no cumplen con estos estrictos criterios de clasificación, como ESP-r, que también puede usarse como una aplicación de modelado para EnergyPlus [42] y también hay otras aplicaciones que utilizan el entorno de simulación IDA. , [43] lo que convierte a "IDA" en el motor y a "ICE" en el modelador. La mayoría de las aplicaciones de modelado apoyan al usuario con una interfaz gráfica de usuario para facilitar la entrada de datos. El modelador crea un archivo de entrada para que el motor de simulación lo resuelva. El motor devuelve datos de salida a la aplicación de modelado u otra herramienta de visualización que a su vez presenta los resultados al usuario. Para algunos paquetes de software, el motor de cálculo y la interfaz pueden ser el mismo producto. La siguiente tabla ofrece una descripción general de los motores de simulación y aplicaciones de modelado más utilizados para BPS. [41] [44]

BPS en la práctica

Desde la década de 1990, la simulación del rendimiento de los edificios ha pasado de ser un método utilizado principalmente para la investigación a una herramienta de diseño para proyectos industriales convencionales. Sin embargo, el uso en diferentes países todavía varía mucho. Los programas de certificación de edificios como LEED (EE.UU.), BREEAM (Reino Unido) o DGNB (Alemania) demostraron ser una buena fuerza impulsora para que BPS encontrara una aplicación más amplia. Además, los estándares de construcción nacionales que permiten el análisis basado en BPS son de gran ayuda para una creciente adopción industrial, como en los Estados Unidos ( ASHRAE 90.1 ), [66] Suecia (BBR), [67] Suiza (SIA) [68] y Reino Unido (NCM). [69]

Las normas de construcción suecas son únicas en el sentido de que el uso de energía calculado debe verificarse mediante mediciones dentro de los dos primeros años de funcionamiento del edificio. Desde su introducción en 2007, la experiencia demuestra que los modeladores prefieren modelos de simulación muy detallados para alcanzar de forma fiable el nivel de precisión requerido. Además, esto ha fomentado una cultura de simulación en la que las predicciones del diseño se aproximan al rendimiento real. Esto, a su vez, ha llevado a ofertas de garantías energéticas formales basadas en predicciones simuladas, destacando el potencial comercial general de BPS. [70]

Cumplimiento basado en el desempeño

En un enfoque basado en el desempeño, el cumplimiento de los códigos o estándares de construcción se basa en el uso de energía previsto a partir de una simulación de edificio, en lugar de un enfoque prescriptivo, que requiere el cumplimiento de tecnologías o características de diseño estipuladas. El cumplimiento basado en el desempeño proporciona una mayor flexibilidad en el diseño del edificio, ya que permite a los diseñadores omitir algunos requisitos prescriptivos si el impacto en el desempeño del edificio puede compensarse excediendo otros requisitos prescriptivos. [71] El organismo certificador proporciona detalles sobre los datos de entrada del modelo, las especificaciones del software y los requisitos de rendimiento.

La siguiente es una lista de códigos y estándares energéticos de EE. UU. que hacen referencia a simulaciones de edificios para demostrar el cumplimiento:

Asociaciones profesionales y certificaciones.

Asociaciones profesionales
Certificaciones

Ver también

Referencias

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