Optimización del desempeño térmico y energético de viviendas en la región Litoral Argentina
Para lograr el diseño de un edificio energéticamente eficiente, el desempeño térmico y energético de una gran serie de diseños alternativos de dicho edificio deben analizarse en busca de una solución suficientemente buena o incluso óptima. Esta es una tarea generalmente muy compleja que involucra mú...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2018 |
| País: | Argentina |
| Institución: | Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas |
| Repositorio: | CONICET Digital (CONICET) |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:ri.conicet.gov.ar:11336/84303 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/11336/84303 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | OPTIMIZACIÓN MULTI-OBJETIVO https://purl.org/becyt/ford/2.1 https://purl.org/becyt/ford/2 |
| Sumario: | Para lograr el diseño de un edificio energéticamente eficiente, el desempeño térmico y energético de una gran serie de diseños alternativos de dicho edificio deben analizarse en busca de una solución suficientemente buena o incluso óptima. Esta es una tarea generalmente muy compleja que involucra múltiples variables y objetivos. En este contexto, en esta Tesis se desarrolla una metodología de optimización basada en simulación numérica, generando una serie de novedosas herramientas computacionales. Estas tienen gran versatilidad debido a que acoplan EnergyPlus, uno de los software más populares para la simulación del comportamiento de edificios, con algoritmos genéticos de optimización permitiendo optimizar uno o varios objetivos a la vez. Inicialmente, para obtener resultados precisos de los modelos termo-energéticos usando el código EnergyPlus y subsanar una deficiencia importante de nuestro país, se desarrollan los años meteorológicos típicos y sus correspondientes archivos en formato de EnergyPlus para 15 localidades en el Litoral. Posteriormente, se implementan dos algoritmos genéticos, uno mono- y otro multi-objetivo, capaces de resolver problemas de múltiples variables. Además, para obtener resultados de optimización con tiempos razonables, se realiza la paralelización del código de optimización para su uso en PCs y clusters de varios procesadores o núcleos.Finalmente, las herramientas desarrolladas son aplicadas de forma detallada para el diseño óptimo con múltiples objetivos de una vivienda unifamiliar en el Litoral. Los resultados obtenidos indican que la metodología propuesta y las herramientas desarrolladas permiten explorar el espacio de diseño de forma automática y eficiente logrando diseños edilicios de alto desempeño. |
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