El consumo energético de los edificios representa más del 40% del uso total de energía final en la Unión Europea (UE). Es por ello, que los objetivos del marco de energía y clima para el 2030 y el 2050 de la UE, se centran en acelerar el proceso iniciado para la reducción de emisiones de CO2, mejorando la eficiencia energética en la edificación desde la rehabilitación y el uso de energías limpias.
En el caso concreto de España, el 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 construirse 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 nuestro parque edificado, tener información real, identificar y catalogar los edificios. Gracias a esto se podrán generar bases de datos a efectos de control del cumplimiento de normativas y para la elaboración de estadísticas sobre el parque inmobiliario. Las estrategias de rehabilitación más apropiadas para cada edificio podrán entonces ser seleccionadas 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.
Las herramientas de simulación energética son utilizadas para predecir el comportamiento energético 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. El comportamiento de los usuarios es una de las variables identificadas en la literatura como relevante en la repercusión que tiene en la demanda y consumo energético del edificio. Asimismo, su carácter estocástico o aleatorio dificulta la definición de unos patrones de ocupación precisos, que representen lo más certeramente posible la realidad social estudiada, y puedan ser utilizados en los programas de simulación energética.
Esta tesis se centra en la exploración de métodos para la reducción de la brecha que existe entre el comportamiento esperado y medido de la edificación a partir del uso de una herramienta de simulación dinámica de edificios. Este estudio persigue dos propósitos principales. Por un lado, desarrollar una propuesta metodológica para el ajuste de modelos de simulación energética de vivienda, a partir datos experimentales, que permita reducir el nivel de incertidumbre de los resultados. Y por otro, cuantificar el efecto que tiene, en el consumo de calefacción y refrigeración, el uso de parámetros medidos en comparación con parámetros estandarizados en el ajuste de modelos de simulación energética.
La propuesta metodológica se aplica y testea en dos estudios experimentales en Madrid, seleccionando dos edificios de vivienda colectiva del mismo tipo constructivo, uno rehabilitado y otro sin rehabilitar. En ellos se han realizado monitorizaciones y mediciones in situ cuyos resultados han sido utilizados para definir los patrones de uso y ocupación, a partir de la aplicación de los métodos mixtos. Estos patrones han sido utilizados para ajustar los parámetros de entrada de modelos de simulación con datos reales, con el fin de estudiar el consumo energético de los modelos, y de realizar un estudio paramétrico que permita independizar la repercusión de cada uno de los parámetros estudiados.
Los casos de estudio analizados en la presente investigación 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. Los resultados sobre consumo energético de los modelos han 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%), ya que se han identificado como los más relevantes en la diferencia entre ajustar los modelos con datos medidos o datos estandarizados.
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. Su aplicación 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. Además, se 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 tanto en los trabajos de rehabilitación como el comportamiento energético futuro de los edificios en los casos de obra nueva.
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