Simplificación de un modelo de alta fidelidad para la generación de metamodelos termoenergéticos en un edificio educativo universitario

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.18830/1679-09442026v19e60256

Palabras clave:

Metamodelos, Simulación termoenergética, Zonas térmicas, Calibración

Resumen

Con el cambio climático y el aumento de la demanda de refrigeración, la modelización termoenergética computacional se vuelve esencial para el estudio y la adaptación de los edificios. Sin embargo, la construcción de modelos que representen fielmente la realidad, especialmente en edificaciones complejas, implica un alto costo en tiempo y procesamiento computacional. Este estudio investiga el uso de metamodelos para reducir el tiempo de simulación de edificaciones sin comprometer la precisión de los resultados. Utilizando el Pabellón de Aulas II (PVB) de la Universidad Federal de Viçosa como estudio de caso, se desarrollaron tres metamodelos en EnergyPlus, a partir de simplificaciones del modelo original calibrado. La validación se realizó conforme a la Guía 14 de ASHRAE, considerando los índices Normalized Mean Bias Error (NMBE) y Coefficient of Variation of the Root Mean Square Error (CV(RMSE)), y estadísticas complementarias. Entre los tres metamodelos comparados, el más simple obtuvo el mejor desempeño y el menor tiempo de simulación. Los resultados indican que la reducción del número de zonas térmicas permite disminuir significativamente el tiempo computacional, manteniendo los errores dentro de los límites aceptables.

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Biografía del autor/a

Kahena Marx Silva, Universidad Federal de Viçosa; Centro de Ciencias Exactas; Departamento de Arquitectura y Urbanismo.

Estudiante de pregrado en Arquitectura y Urbanismo en la Universidad Federal de Viçosa (UFV).

Rafael de Paula Garcia, Universidad Federal de Viçosa; Centro de Ciencias Exactas; Departamento de Arquitectura y Urbanismo.

Es licenciado en Matemáticas por la Universidad Federal de Viçosa (UFV), tiene una maestría en Modelado Computacional por la Universidad Federal de Juiz de Fora (UFJF) y un doctorado en Ingeniería Civil, con énfasis en Sistemas Computacionales, por la COPPE/Universidad Federal de Río de Janeiro (UFRJ). Actualmente, es Profesor Adjunto 2 en el Departamento de Arquitectura y Urbanismo de la UFV, donde imparte asignaturas de representación gráfica. También forma parte del profesorado del Programa de Posgrado en Arquitectura y Urbanismo de la UFV. Su investigación se centra en las teorías y aplicaciones de la optimización, con énfasis en la metaheurística evolutiva y el aprendizaje automático.

Ligiana Pricila Guimarães Fonseca, Universidad Federal de Viçosa; Centro de Ciencias Exactas; Departamento de Arquitectura y Urbanismo.

Candidata a doctorado, Máster en Arquitectura y Urbanismo, arquitecta y urbanista por la Universidad Federal de Viçosa, investiga en el área de Comportamiento Ambiental del Espacio Construido, centrándose principalmente en el confort ambiental y la eficiencia energética de los espacios construidos. Tiene experiencia en modelado paramétrico, procesos de simulación y optimización basada en simulación. Actualmente, es profesora titular en el CEFET-MG campus Varginha, en el Departamento de Ingeniería Civil.

Joyce Correna Carlo, Universidad Federal de Viçosa; Centro de Ciencias Exactas; Departamento de Arquitectura y Urbanismo.

Es licenciada en Arquitectura y Urbanismo por la Universidad Federal de Minas Gerais (1997), con especialización en Análisis Urbano por la Universidad Federal de Minas Gerais (1999) y máster (2002) y doctorado (2008) en Ingeniería Civil por la Universidad Federal de Santa Catarina. Realizó un posdoctorado en la UFSC, donde implementó el Programa Brasileño de Etiquetado de Edificios en conjunto con Inmetro y Procel Edifica. Es profesora del Departamento de Arquitectura y Urbanismo de la Universidad Federal de Viçosa desde agosto de 2009. Tiene experiencia en las áreas de Arquitectura Bioclimática, Eficiencia Energética y Simulaciones Termoenergéticas y Luminotécnicas, habiendo realizado consultorías y proyectos arquitectónicos. Imparte cursos en estas áreas, tanto a nivel de pregrado como de posgrado. Desarrolla investigaciones centradas en el rendimiento y el confort de los edificios con el desarrollo de tecnologías de la construcción o relacionadas con el cambio climático. Participó en la redacción de la normativa de etiquetado de edificios de Inmetro. Actualmente es especialista en eficiencia energética en edificaciones para la acreditación de organismos de inspección por parte del Inmetro y participa en la Red de Eficiencia Energética en Edificaciones y en la Secretaría Técnica de PBE Edifica. Miembro del Comité del Premio de Tesis Capes (edición 2023) y del Consejo de Administración de IBPSA - Brasil.

Citas

ALI, Usman; SHAMSI, Mohammad Haris; HOARE, Cathal; MANGINA, Eleni; O’DONNELL, James. Review of urban building energy modeling (UBEM) approaches, methods and tools using qualitative and quantitative analysis. Energy and Buildings, v. 246, 2021. DOI: https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2021.111073.

ARENDT, Krzysztof, et al. "Comparative analysis of white-, gray-and black-box models for thermal simulation of indoor environment: Teaching building case study." In: Building Performance Analysis Conference and SimBuild: Co-organized by ASHRAE and IBPSA-USA. ASHRAE, 2018.

ASHRAE. ASHRAE Guideline 14-2014 (Reaffirmed 2018): Measurement of Energy, Demand, and Water Savings. Atlanta: ASHRAE, 2018.

ASHRAE – American Society of Heating, Refrigerating and Air-Conditioning Engineers. ASHRAE Guideline 14-2023: Measurement of Energy, Demand, and Water Savings. Atlanta: ASHRAE, 2023.

BOUCHLAGHEM, N. M.; LETHERMAN, K. M. Numerical optimization applied to the thermal design of buildings. Building and environment, v. 25, n. 2, p. 117-124, 1990.

COAKLEY, Daniel; RAFTERY, Paul; KEANE, Marcus. A review of methods to match building energy simulation models to measured data. Renewable and Sustainable Energy Reviews, v. 37, p. 123–141, 2014. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rser.2014.05.007.

CUI, C.; HU, M.; WEIR, J. D.; WU, T. A recommendation system for meta-modeling: a meta-learning based approach. Expert Systems with Applications, v. 46, p. 33–44, 2016. DOI: 10.1016/j.eswa.2015.10.021.

DONOVAN, O.; PAUL; MURPHY, M. D. Predicting air temperatures in a naturally ventilated nearly zero energy building: Calibration, validation, analysis and approaches. Applied Energy, v. 250, p. 991–1010, 2019. Disponível em: <https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2019.04.082>.

FOUCQUIER, A.; et al. State of the art in building modelling and energy performances prediction: A review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, v. 23, p. 272-288, 2013.

GIL, María del Pilar Casatejada. Simplificações na modelagem de habitações de interesse social no programa de simulação de desempenho térmico EnergyPlus. 2017. Dissertação (Mestrado em Arquitetura, Urbanismo e Tecnologia) - Instituto de Arquitetura e Urbanismo, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2017. DOI:10.11606/D.102.2018.tde-12012018-103257. Acesso em: 04 abr. 2025.

IPCC, Working Group II. Technical Summary. In: Climate Change 2022: Impacts, Adaptation and Vulnerability. Contribution of Working Group II to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate ChangeClimate Change and Land: an IPCC special report on climate change, desertification, land degradation, sustainable land management, food security, and greenhouse gas fluxes in terrestrial ecosystems. Cambridge; New York. DOI: 10.1017/9781009325844.002.

KAVGIC, Miroslava et al. A review of bottom-up building stock models for energy consumption in the residential sector. Building and environment, v. 45, n. 7, p. 1683-1697, 2010.

LOPES, Adriano Felipe Oliveira; SILVA, Caio Frederico e; AMORIM, Cláudia Naves David; BATISTA, Juliana Oliveira. Avaliação do desempenho térmico de ambiente escolar padronizado, em contexto climático brasileiro, por meio de simulação termoenergética. PARC: Pesquisa em Arquitetura e Construção, Campinas, SP, v. 14, n. 00, e023030, 2023. DOI: 10.20396/parc.v14i00.8670652. Disponível em: https://periodicos.sbu.unicamp.br/ojs/index.php/parc/article/view/8670652. Acesso em: 17 out. 2025.

LUCARELLI, Caio de Carvalho; OLIVEIRA, Matheus Menezes; CARLO, Joyce Correna. Comparative analysis of Viçosa’s weather files: simulation adequacy for urban microclimate. In: PASSIVE AND LOW ENERGY ARCHITECTURE CONFERENCE – PLEA, 37., 2022, Santiago. Proceedings of the Passive and Low Energy Architecture Conference 2022. Santiago: PLEA, 2022. Disponível em: https://www.researchgate.net/publication/371444251.

MACIEL, Thalita dos Santos; LEITZKE, Rodrigo Karini; DUARTE, Carolina de Mesquita; SCHRAMM, Fábio Kellermann; CUNHA, Eduardo Grala da. Otimização termoenergética de uma edificação escolar: discussão sobre o desempenho de quatro algoritmos evolutivos multiobjetivo. Ambiente Construído, Porto Alegre, v. 21, n. 4, p. 67–86, out./dez. 2021. DOI: https://doi.org/10.1590/s1678-86212021000400567.

OLINGER, M. S.; MELO, A. P.; NEVES, L. O.; LAMBERTS, R. Surrogate model development for naturally ventilated office buildings. In: BUILDING SIMULATION 2019: 16th International Conference of the International Building Performance Simulation Association (IBPSA), Roma, Itália, 2–4 set. 2019. Proceedings of Building Simulation 2019. Roma: International Building Performance Simulation Association, 2019. p. 1396–1403. DOI: https://doi.org/10.26868/25222708.2019.210542.SILVA,

OLINGER, Marcelo Salles; MELO, Ana Paula; LAMBERTS, Roberto. Developing a surrogate model for naturally ventilated cellular offices in Brazil. Building and Environment, v. 233, p. 110075, 2023.

ØSTERGÅRD, Torben; JENSEN, Rasmus L.; MAAGAARD, Steffen E. Early Building Design: Informed decision-making by exploring multidimensional design space using sensitivity analysis. Energy and Buildings, v. 142, p. 8-22, 2017.

SAKIYAMA, N. R. M.; MAZZAFERRO, L.; CARLO, J. C.; BEJAT, T.; GARRECHT, H. Natural ventilation potential from weather analyses and building simulation. Energy and Buildings, v. 231, 2021. DOI: https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2020.110596.

SÁNCHEZ-ZABALA, Víctor F.; GÓMEZ-ACEBO, Tomás. Building energy performance metamodels for district energy management optimisation platforms. Energy Conversion and Management: X, v. 21, 2024. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ecmx.2023.100512.

SHI, Xing; TIAN, Zhichao; CHEN, Wenqiang; SI, Binghui; JIN, Xing. A review on building energy efficient design optimization from the perspective of architects. Renewable and Sustainable Energy Reviews, v. 65, p. 872-884, 2016. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rser.2016.07.050.

SILVA, Arthur Santos; GHISI, Enedir. Uncertainty analysis of the computer model in building performance simulation. Energy and Buildings, v. 76, p. 258-269, 2014.

SOUZA, Pedro Carmo e. Effect of natural ventilation on airborne disease infection risk in lecture halls. 2024. 111 f. Dissertação (Mestrado em Arquitetura e Urbanismo) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa. 2024.

SUN, Han; BURTON, Henry; HUANG, Honglan. Machine learning applications for building structural design and performance assessment: state-of-the-art review. Journal of Building Engineering, v. 33, 2020. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jobe.2020.101816.

TOULOUPAKI, Eleftheria; THEODOSIOU, Theodoros. Optimization of building form to minimize energy consumption through parametric modelling. Procedia Environmental Sciences, v. 38, p. 509–514, 2017. DOI: https://doi.org/10.1016/j.proenv.2017.03.114.

U.S. DEPARTMENT OF ENERGY. EnergyPlus Engineering Reference: The Reference to EnergyPlus Calculations. Version 25.1.0. Washington, D.C.: U.S. Department of Energy, 2025. Disponível em: https://energyplus.net/documentation. Acesso em: 4 abr. 2025.

VEIGA, Rodolfo Kirch; ELI, Letícia Gabriela; KRELLING, Amanda F.; OLINGER, Marcelo Salles; outros. Development of a metamodel to assess building thermal performance for naturally ventilated residential buildings. Proceedings of Building Simulation 2021, 2021.

WESTERMANN, Paul; EVINS, Ralph. Surrogate modelling for sustainable building design–A review. Energy and buildings, v. 198, p. 170-186, 2019.

WMO - World Meteorological Organization. State of the Global Climate 2022. Geneva, Switzerland: WMO.

WONG, Cyrus Ho Hin; CAI, Meng; REN, Chao; HUANG, Ying; LIAO, Cuiping; YIN, Shi. Modelling building energy use at urban scale: a review on their account for the urban environment. Building and Environment, v. 205, 2021. DOI: https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2021.108235.

WORTMANN, Thomas; CICHOCKA, Judyta; WAIBEL, Christoph. Simulation-based optimization in architecture and building engineering - Results from an international user survey in practice and research. Energy and Buildings, v. 259, 2022. DOI: https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2022.111863.

XIA, D.; WU, Z.; ZOU, Y. Developing a bottom-up approach to assess energy challenges in urban residential buildings of China. Frontiers of Architectural Research, [S.l.]: Elsevier/KeAi, 2025. DOI: https://doi.org/10.1016/j.foar.2025.03.006.

YANG, Song; TIAN, Wei; CUBI, Eduard; MENG, QingXin; LIU, YunLiang; WEI, Lai. Comparison of sensitivity analysis methods in building energy assessment. Procedia Engineering, v. 146, p. 174–181, 2016. DOI: https://doi.org/10.1016/j.proeng.2016.06.369.

YU, Xingji; GEORGES, Laurent; KNUDSEN, Michael D.; SARTORI, Igor; IMSLAND, Lars. Investigation of the model structure for low-order grey-box modeling of residential buildings. In: INTERNATIONAL BUILDING PERFORMANCE SIMULATION ASSOCIATION CONFERENCE, 16., 2019, Rome. Proceedings of the International Building Performance Simulation Association Conference. Rome: IBPSA, 2019. DOI: https://doi.org/10.26868/25222708.2019.211209.

Publicado

2026-02-25

Cómo citar

Marx Silva, K., de Paula Garcia, R., Pricila Guimarães Fonseca, L., & Correna Carlo, J. (2026). Simplificación de un modelo de alta fidelidad para la generación de metamodelos termoenergéticos en un edificio educativo universitario . Paranoá, 19, e60256. https://doi.org/10.18830/1679-09442026v19e60256

Número

Sección

Tecnología, Medio Ambiente y Sostenibilidad

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