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Simulación del rendimiento de edificios

Modelo de simulación del rendimiento de un edificio con entrada y algunas salidas resultantes. La simulación del rendimiento de edificios (BPS, por sus siglas en inglés) consist...

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Modelo de simulación del rendimiento de un edificio con entrada y algunas salidas resultantes.

La simulación del rendimiento de edificios (BPS, por sus siglas en inglés) consiste en la replicación de aspectos del rendimiento de un edificio mediante un modelo matemático computarizado, creado a partir de principios físicos fundamentales y buenas prácticas de ingeniería. El objetivo de la simulación del rendimiento de edificios es cuantificar los aspectos relevantes para el diseño, la construcción, la operación y el control de los edificios. [ 1 ] La simulación del rendimiento de edificios abarca diversos subdominios. Los más destacados son la simulación térmica, la simulación de iluminación, la simulación acústica y la simulación del flujo de aire. La mayoría de las simulaciones del rendimiento de edificios se basan en el uso de software de simulación a medida. La simulación del rendimiento de edificios es, en sí misma, un campo dentro del ámbito más amplio de la computación 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 los indicadores clave de rendimiento sin mediciones costosas. BPS es una tecnología de considerable potencial que proporciona la capacidad de cuantificar y comparar los atributos relativos de costo y rendimiento de un diseño propuesto de manera realista y con un esfuerzo y costo relativamente bajos. La demanda de energía, la calidad ambiental interior (incluyendo 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 de BPS. El listado más completo de software de BPS se puede encontrar en el directorio BEST. [ 5 ] Algunos de ellos solo cubren ciertas partes de BPS (por ejemplo, análisis climático, confort térmico, cálculos energéticos, modelado de plantas, simulación de luz natural, etc.). Las herramientas principales en el campo de BPS son herramientas de simulación de edificios completos, dinámicas y multidominio, que proporcionan a los usuarios indicadores clave como la carga de calefacción y refrigeración, la demanda de energía, las tendencias de temperatura, la humedad, los indicadores de confort térmico y visual, los contaminantes del aire, el impacto ecológico y los costes. [ 4 ] [ 6 ]

Un modelo típico de simulación de edificios tiene entradas para el clima local como el archivo del Año Meteorológico Típico (TMY) ; geometría del edificio; características de la envolvente del edificio ; ganancias de calor internas por iluminación , ocupantes y cargas de equipos ; especificaciones del sistema de calefacción, ventilación y refrigeración (HVAC); programas 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 todos los siguientes de alguna manera con diferentes enfoques.

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

  • Clima: temperatura ambiente, humedad relativa , radiación solar directa y difusa , velocidad y dirección del viento.
  • Emplazamiento: ubicación y orientación del edificio, sombreado por la topografía y los edificios circundantes, propiedades del terreno.
  • Geometría: forma del edificio y geometría de zonas
  • Envolvente: materiales y construcciones, ventanas y protección solar, puentes térmicos, infiltración y aberturas.
  • Ganancias internas: iluminación, equipos y ocupantes, incluyendo horarios de funcionamiento/ocupación.
  • Sistema de ventilación: transporte y acondicionamiento (calefacción, refrigeración, humidificación) del aire.
  • Unidades de habitación: unidades locales para calefacción, refrigeración y ventilación.
  • Planta: Unidades centrales para la transformación, almacenamiento y suministro de energía al edificio.
  • Controles: para apertura de ventanas, dispositivos de sombreado, sistemas de ventilación, unidades de habitación, componentes de plantas

Algunos ejemplos de indicadores clave de rendimiento:

  • Tendencias de temperatura: en zonas, en superficies, en capas constructivas, para el suministro de agua caliente o fría o en fachadas de doble acristalamiento.
  • Indicadores de confort: como PMV y PPD , asimetría de la temperatura radiante, concentración de CO2 , humedad relativa
  • Balances térmicos: para zonas, para todo el edificio o para componentes individuales de la planta.
  • Perfiles de carga: para la demanda de calefacción y refrigeración, perfil eléctrico para equipos e iluminación.
  • Demanda energética: para calefacción, refrigeración, ventilación, iluminación, equipos y sistemas auxiliares (por ejemplo, bombas, ventiladores, ascensores).
  • Disponibilidad de luz natural: en determinadas zonas, en diferentes momentos y con condiciones exteriores variables.

Otros usos del software BPS

  • Dimensionamiento de sistemas: para componentes de climatización como unidades de tratamiento de aire, intercambiadores de calor, calderas, enfriadoras, depósitos de agua, bombas de calor y sistemas de energía renovable.
  • Optimización de las estrategias de control: Configuración del controlador para sombreado, apertura de ventanas, calefacción, refrigeración y ventilación para un mayor rendimiento operativo.

Historia

La historia de BPS es aproximadamente tan larga como la de las computadoras . Los primeros desarrollos en esta dirección comenzaron a finales de la década de 1950 y principios de la de 1960 en Estados Unidos y Suecia. Durante este período, se introdujeron varios métodos para analizar componentes de sistemas individuales (por ejemplo, calderas de gas) utilizando cálculos de estado estacionario. La primera herramienta de simulación para edificios de la que se tiene constancia fue BRIS , introducida en 1963 por el Real Instituto de Tecnología de Estocolmo. [ 7 ] Hasta finales de la década de 1960, se desarrollaron varios modelos con resolución horaria centrados en evaluaciones energéticas 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 los que se encontraban 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 la reducción del consumo energético de los edificios se convirtió en un interés urgente de la política nacional. La crisis energética también impulsó el desarrollo de estándares de energía para edificios en los EE. UU., comenzando con ASHRAE 90-75 . [ 9 ]

El desarrollo de la simulación de edificios representa un esfuerzo conjunto entre la academia, las instituciones gubernamentales, la industria y las organizaciones profesionales. En las últimas décadas, la disciplina de la simulación de edificios ha madurado hasta convertirse en un campo que ofrece conocimientos especializados, métodos y herramientas únicos para la evaluación del rendimiento de los edificios . Durante ese tiempo se realizaron varios artículos de revisión y análisis del estado del arte que ofrecen una visión general de su desarrollo. [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ]

En la década de 1980, un grupo de destacados especialistas en simulación de edificios inició un debate sobre las futuras direcciones de BPS. Hubo consenso en que la mayoría de las herramientas desarrolladas hasta entonces eran demasiado rígidas en su estructura para poder incorporar las mejoras y la flexibilidad que se requerirían en el futuro. [ 13 ] Alrededor de 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 modelos de simulación de edificios, que se utiliza actualmente en el software comercial IDA ICE . [ 15 ] Cuatro años después, Klein introdujo el Engineering Equation Solver (EES) [ 16 ] y en 1997, Mattsson y Elmqvist informaron sobre un esfuerzo internacional para diseñar Modelica . [ 17 ]

BPS aún presenta desafíos relacionados con la representación de problemas, el apoyo a la evaluación del desempeño, la habilitación de la aplicación operativa y la impartición de educación, capacitación y acreditación de usuarios. Clarke (2015) describe una visión futura de BPS con las siguientes tareas más importantes que debería abordar la comunidad global de BPS. [ 18 ]

  • Mejor promoción de conceptos
  • Estandarización de los datos de entrada y accesibilidad de las bibliotecas de modelos.
  • Procedimientos estándar de evaluación del desempeño
  • Mejor integración de BPS en la práctica
  • Soporte operativo y diagnóstico de fallas con BPS
  • Educación, formación y acreditación de usuarios

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 la evaluación de edificios , que generalmente se derivan de aproximaciones en las entradas del modelo, como el comportamiento de ocupación. La calibración se refiere al proceso de "ajustar" o modificar 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 abordan la precisión en el modelado y la simulación de edificios aumentó significativamente durante la última década. Muchos artículos informan de grandes discrepancias 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 fiabilidad de los resultados de BPS depende de muchos factores 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) y un informe de progreso del Zero Carbon Hub (2013) ofrecen una visión general de las posibles causas de la brecha de rendimiento ampliamente discutida desde la etapa de diseño hasta la operación. 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 de energía 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 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 temporal mensual u horaria.

Aspectos tecnológicos

Dada la complejidad de los flujos de energía y masa en los edificios, generalmente no es posible encontrar una solución analítica , por lo que el software de simulación emplea otras técnicas, como métodos de función de respuesta o métodos numéricos en diferencias finitas o volumen finito , como aproximación. [ 2 ] La mayoría de los programas actuales de simulación de edificios completos formulan modelos utilizando lenguajes de programación imperativos . Estos lenguajes asignan valores a las 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 del modelo están estrechamente conectadas con los métodos de solución, a menudo haciendo que el procedimiento de solución forme parte de las propias ecuaciones del modelo. [ 37 ] El uso de lenguajes de programación imperativos limita la aplicabilidad y la extensibilidad de los modelos. Ofrecen mayor flexibilidad los motores de simulación que utilizan ecuaciones diferenciales algebraicas simbólicas (EDA) 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 vanguardia. [ 38 ] [ 39 ]

Aplicaciones

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

  • Diseño arquitectónico : comparar cuantitativamente las opciones de diseño o rehabilitación para contribuir a un diseño de edificio más eficiente energéticamente.
  • Diseño de sistemas HVAC: calcular las cargas térmicas para dimensionar los equipos mecánicos y ayudar a diseñar y probar estrategias de control del sistema.
  • Calificación del desempeño del edificio: demuestra el cumplimiento basado en el desempeño con los códigos de energía, la certificación ecológica y los incentivos financieros.
  • Análisis del parque inmobiliario: apoyar el desarrollo de códigos y normas energéticas y planificar programas de eficiencia energética a gran escala.
  • CFD en edificios: simulación de condiciones de contorno como flujos de calor superficiales y temperaturas superficiales para un estudio CFD posterior de la situación [ 40 ]

Herramientas de software

Existen cientos de herramientas de software disponibles para simular el rendimiento de edificios y subsistemas de edificios, cuyas capacidades abarcan desde simulaciones de edificios completos hasta la calibración de entradas de modelos y la auditoría de edificios. Entre las herramientas de software para simulación de edificios completos, es importante distinguir entre el motor de simulación , que resuelve dinámicamente ecuaciones basadas en la termodinámica y la ciencia de la construcción , y la aplicación de modelado (interfaz) . [ 6 ]

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

  • Aplicaciones con motor de simulación integrado (por ejemplo, EnergyPlus, ESP-r, TAS, IES-VE, IDA ICE)
  • Software que se acopla a un motor determinado (por ejemplo, Designbuilder, eQuest, RIUSKA, Sefaira)
  • Complementos para otros programas que permiten realizar ciertos análisis de rendimiento (por ejemplo, DIVA para Rhino, Honeybee, Autodesk Green Building Studio).

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

BPS en la práctica

Desde la década de 1990, la simulación del rendimiento de edificios ha experimentado una transición, pasando de ser un método utilizado principalmente para la investigación a una herramienta de diseño para proyectos industriales convencionales. Sin embargo, su uso varía considerablemente entre países. Los programas de certificación de edificios como LEED (EE. UU.), BREEAM (Reino Unido) o DGNB (Alemania) han demostrado ser un buen motor para que la simulación del rendimiento de edificios (BPS) encuentre una aplicación más amplia. Asimismo, las normas nacionales de construcción que permiten el análisis basado en BPS son de gran ayuda para una creciente adopción industrial, como en Estados Unidos ( ASHRAE 90.1 ), [ 66 ] Suecia (BBR), [ 67 ] Suiza (SIA) [ 68 ] y el Reino Unido (NCM). [ 69 ]

La normativa de construcción sueca es única, ya que exige que el consumo energético calculado se verifique mediante mediciones durante los dos primeros años de funcionamiento del edificio. Desde su introducción en 2007, la experiencia demuestra que los modeladores prefieren los modelos de simulación altamente detallados para alcanzar de forma fiable el nivel de precisión requerido. Además, esto ha fomentado una cultura de simulación en la que las predicciones de diseño se aproximan al rendimiento real. Esto, a su vez, ha dado lugar a ofertas de garantías energéticas formales basadas en predicciones simuladas, lo que pone de manifiesto el potencial comercial general de BPS. [ 70 ]

Cumplimiento basado en el desempeño

En un enfoque basado en el rendimiento, el cumplimiento de los códigos o estándares de construcción se basa en el consumo energético previsto a partir de una simulación del edificio, en lugar de un enfoque prescriptivo, que exige la adhesión a tecnologías o características de diseño estipuladas. El cumplimiento basado en el rendimiento proporciona mayor flexibilidad en el diseño del edificio, ya que permite a los diseñadores omitir algunos requisitos prescriptivos si el impacto en el rendimiento del edificio se puede compensar superando 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.

A continuación se presenta una lista de códigos y estándares energéticos con sede en EE. UU. que hacen referencia a simulaciones de edificios para demostrar su cumplimiento:

Asociaciones profesionales y certificaciones

asociaciones profesionales
Certificaciones
  • BEMP - Profesional en Modelado de Energía de Edificios, administrado por ASHRAE [ 73 ]
  • BESA - Analista certificado en simulación energética de edificios, administrado por AEE [ 74 ]

Véase también

Referencias

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