Análisis de la eficiencia energética en edificación mediante técnicas de simulación térmica de edificios e interpolación avanzada de datos meteorológicos

Resumo

El presente proyecto de tesis doctoral se centra en completar la falta de estudios científicos sobre la interpolación de datos meteorológicos para calibrar las simulaciones térmicas de edificios. Uno de los aspectos principales es determinar cómo los errores en la obtención de datos meteorológicos se transmiten a las demandas térmicas de los edificios obtenidas a través de simulaciones térmicas transitorias, consideradas un buen método para predecir el consumo energético de los edificios. Esta tesis doctoral evalúa el desempeño de diferentes técnicas de interpolación y su aplicación a ubicaciones donde no existen estaciones meteorológicas. Para el desarrollo del estudio se emplean las redes de estaciones meteorológicas de AEMET (Agencia Estatal de Meteorología) y MeteoGalicia como fuente de datos meteorológicos, se han seleccionado las 6 variables meteorológicas recogidas en el manual ASHRAE, Guideline 14-2002: temperatura, presión, radiación global, humedad relativa, velocidad del viento y dirección del viento, y se utilizan diferentes tipologías edificatorias para determinar cómo se transmiten los errores a las demandas térmicas de distintos tipos de edificios seleccionados (edificio terciario, vivienda unifamiliar y edificio multivivienda en cada uno de los 3 artículos científicos publicados). En el primer artículo, el edificio terciario correspondiente a la Biblioteca de Ciencias del Mar de la Universidad de Vigo, se estudió utilizando los datos de la estación meteorológica situada en el mismo campus de la Universidad de Vigo, a escasos 250m, comparando los valores obtenidos a través de la simulación transitoria con los calculados con la estación meteorológica más cercana, en este caso la del aeropuerto de Vigo, a unos 7,5 km, y comparándolos también con los datos interpolados de toda la red a nivel gallego de MeteoGalicia: 3 conjuntos de datos derivados de 3 tipos de interpolaciones mediante kriging: Ordinary Kriging (OK), Universal Kriging (UK) con 3 predictores (longitud, latitud y altura) y Universal Kriging con 4 predictores (longitud, latitud, altura y distancia a costa). En el segundo artículo, una vivienda unifamiliar se “desplazó” sucesivamente por 18 ubicaciones de la provincia de Pontevedra, estudiando su respuesta a las interpolaciones de datos meteorológicos mediante cuatro métodos: Ordinary Kriging, Universal Kriging con tres predictores (longitud, latitud y altura), Universal Kriging con cuatro predictores (longitud, latitud, altura y distancia a costa)y Thin Plate Splines (TPS) y enfrentándolos a los datos de la estación meteorológica más cercana (Nearest Neighbourhood - NN) en cada una de las ubicaciones. Estudiándose los resultados tanto de las interpolaciones de datos meteorológicos como de las simulaciones térmicas transitorias, mediante tablas de resultados. En el tercer artículo el edificio seleccionado es un edificio multivivienda de 8 plantas. Moviéndolo sucesivamente por 70 ubicaciones en Galicia, que son las ubicaciones donde la red meteorológica de MeteoGalicia dispone de estaciones donde están disponibles datos de las 6 variables meteorológicas estudiadas. En este tercer artículo se compararon los resultados obtenidos utilizando la estación meteorológica más cercana (NN) con el método de interpolación mediante TPS, y los datos obtenidos, tanto en las interpolaciones de variables meteorológicas como de las simulaciones térmicas transitorias, se visualizaron y compararon mediante tecnología de mapeo SIG (Sistemas de Información Geográfica), en este caso mediante el software QGIS. Se empleó esta tecnología ya que, al tratarse en este caso de 70 ubicaciones, el manejo de tablas de datos se complica debido a su extensión. Los datos meteorológicos son críticos para una simulación térmica adecuada, ya que constituyen las condiciones de contorno del edificio y no siempre están disponibles en la ubicación exacta del edificio y, por lo tanto, los datos de la estación meteorológica más cercana, que se pueden encontrar a kilómetros de la ubicación en estudio, se utilizan de forma extendida. Para las simulaciones térmicas se emplea el software TRNSYS (Transient System Simulation Tool) como motor de cálculo de las demandas térmicas de los edificios elegidos. La eficacia de las distintas técnicas de interpolación se evalúa durante un año sobre una base de datos horaria. Los resultados de la comparación de los diferentes métodos de interpolación muestran que no todas las variables climáticas tienen la misma influencia en los resultados de las simulaciones térmicas, y que mediante la interpolación de datos meteorológicos se disminuyen los errores en la obtención de las demandas térmicas de las tipologías edificatorias analizadas mediante simulación térmica transitoria, frente a las técnicas utilizadas actualmente de forma más extendida.