Proceso de optimización en el diseño de sistema de calefacción solar pasivo

• Autores: Juan Giraldo, Juan Pablo Arango
• Localización: Revista Técnica "energía", ISSN-e 2602-8492, ISSN 1390-5074, Vol. 16, Nº. 2, 2020 (Ejemplar dedicado a: Revista Técnica "energía", Edición No. 16), págs. 100-110
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Optimization process in the design of passive solar heating system
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• Resumen
  • español

    La presente investigación plantea definir la solución óptima de un sistema de captación solar pasiva adherible a las construcciones existentes, con el fin de mejorar las condiciones de confort higrotérmico interior, mediante una metodología de trabajo paramétrico, con estudios de caso en el clima del altiplano cundiboyacense en Bogotá, Colombia.

    Para encontrar la solución óptima para el área de estudio, se integraron simulaciones térmicas dinámicas empleando EnergyPlus, con un proceso automatizado de análisis de optimización con metamodelos usando el algoritmo RBFOpt, el cual utiliza técnicas avanzadas de aprendizaje automático “Machine Learning” para encontrar buenas soluciones con un pequeño número de evaluaciones de funciones.

    Las primeras conclusiones de la investigación evidencia las variables más importantes para el buen diseño de los sistemas de captación solar, son principalmente el ancho y alto del sistema de captación solar, pero no tanto su profundidad, por lo cual el Muro Trombe es ideal para el clima trabajado. Además, es posible garantizar condiciones de confort al interior de los espacios de uso nocturno sin importar su orientación, un factor favorable para los efectos de la investigación, considerando que las viviendas ya construidas en la zona de trabajo tienen todo tipo de orientaciones.

  • English

    The present investigation will determine the optimal design solution of a passive solar collection system that adheres to existing constructions, in order to improve the conditions of indoor hygrothermal comfort, through a parametric work methodology, with case studies in the climate of the Cundiboyacense highlands in Bogota Colombia.

    To find the optimal solution for the study area, dynamic thermal simulations using EnergyPlus were integrated with an automated black-box optimization analysis process using the RBFOpt algorithm, which uses advanced machine learning techniques to find optimal solutions with a small number of function evaluations.

    The first conclusions of the investigation show the most important variables for the optimal design of the solar collection systems are mainly the width and height of the solar collection system, but not so much its depth, for which the Trombe wall is ideal for the case study climate. In addition, it is possible to improve the conditions of comfort inside the spaces for night use regardless of their orientation, a favorable factor for the purposes of the investigation, which consider homes and constructions in the work area that have all kinds of orientations.