Influencia de las condiciones operacionales en la evaluación energética de edificios terciarios

Abstract

Previamente, se han realizado estudios en los que los modelos de simulación energética de edificios intentan predecir de una manera lo más exacta posible el comportamiento del edificio. Con este estudio se busca analizar la alta influencia que tienen las condiciones operacionales, véanse la ocupación, como los horarios y usos que se les da a los espacios, en la veracidad y exactitud que aportan dichos programas de simulación. Para ello, se monitoriza durante 3 meses un edificio de oficinas en Sevilla, España, con dos tipos de sensores de temperatura junto con un medidor de consumo. Con los resultados obtenidos, se examina la exactitud del simulador de edificios CE3 y se calibra el mismo. Se concluye, como cabía esperar, que efectivamente las condiciones operacionales tienen un efecto x sobre la eficiencia energética, con lo que obtener la mayor cantidad de información sobre el comportamiento de los ocupantes es importante de cara a la veracidad de los datos del simulador. Se obtiene al final del estudio, una curva que recoge esta dependencia. Una vez CE3 calibrado, era capaz de predecir hora a hora las temperaturas de los espacios durante un año con una exactitud elevada.

Previously there have been many studies in which building energy performance systems (BEPS from now on) try to accurately predict the building’s behaviour. It is with this project when the influence of human behaviour, occupancy and zone uses are analysed and prediction accuracy from these BEPS is tested. Therefore, an office building located in Seville, Spain, is monitored during 3 months. This monitoring equipment consists of a set of two different types of temperature sensors together with a power consumption meter. With the collected data, the accuracy of the CE3 BEPS is analysed and the programme is calibrated. Finally as expected, it is proven that occupant behaviour profiles have a huge impact over energy efficiency, so it is important to collect as much as possible information on the occupant’s behaviour to get truthful data from the software. At the end of this project, there is a chart in which this dependency is shown. Once CE3 is calibrated, it was able to predict hourly spaces temperatures within a year with a high level of accuracy.