Simplificação de modelo de alta fidelidade para geração de metamodelos termoenergéticos em uma edificação educacional universitária

Kahena Marx Silva; Rafael de Paula Garcia; Ligiana Pricila Guimarães Fonseca; Joyce Correna Carlo

doi:10.18830/1679-09442026v19e60256

Auteurs-es

Kahena Marx Silva Universidade Federal de Viçosa; Centro de Ciências Exatas; Departamento de Arquitetura e Urbanismo. https://orcid.org/0009-0006-0415-368X
Rafael de Paula Garcia Universidade Federal de Viçosa; Centro de Ciências Exatas; Departamento de Arquitetura e Urbanismo. https://orcid.org/0000-0002-1839-1842
Ligiana Pricila Guimarães Fonseca Universidade Federal de Viçosa; Centro de Ciências Exatas; Departamento de Arquitetura e Urbanismo. https://orcid.org/0000-0002-1612-2665
Joyce Correna Carlo Universidade Federal de Viçosa; Centro de Ciências Exatas; Departamento de Arquitetura e Urbanismo. https://orcid.org/0000-0003-3868-0307

DOI :

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

Mots-clés :

Metamodelos, Simulação termoenergética, Zonas térmicas, Calibração

Résumé

Com as mudanças climáticas e o aumento da demanda por refrigeração, a modelagem computacional termoenergética torna-se essencial para estudar e adaptar edificações. No entanto, a construção de modelos que representem fielmente a realidade, especialmente para edificações complexas, tem alto custo de tempo e processamento computacional. Este estudo investiga o uso de metamodelos para reduzir o tempo de simulação de edificações sem comprometer a precisão dos resultados. Utilizando o Pavilhão de Aulas II (PVB) da Universidade Federal de Viçosa como estudo de caso, três metamodelos foram desenvolvidos, via EnergyPlus, a partir de simplificações do modelo original calibrado. A validação foi realizada com base na ASHRAE Guideline 14, considerando os índices Normalized Mean Bias Error (NMBE) e Coefficient of Variation of the Root Mean Square Error (CV(RMSE)), e estatísticas complementares. Dentre os três metamodelos comparados, o mais simples obteve o melhor desempenho e menor tempo de simulação. Os resultados indicam que a redução do número de zonas térmicas permite diminuir o tempo computacional, mantendo os erros dentro dos limites aceitáveis.

Téléchargements

Les données relatives au téléchargement ne sont pas encore disponibles.

Bibliographies de l'auteur-e

Kahena Marx Silva, Universidade Federal de Viçosa; Centro de Ciências Exatas; Departamento de Arquitetura e Urbanismo.

Graduanda em Arquitetura e Urbanismo, pela Universidade Federal de Viçosa (UFV).

Rafael de Paula Garcia, Universidade Federal de Viçosa; Centro de Ciências Exatas; Departamento de Arquitetura e Urbanismo.

Possui licenciatura em Matemática pela Universidade Federal de Viçosa (UFV), mestrado em Modelagem Computacional pela Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) e doutorado em Engenharia Civil, com ênfase em Sistemas Computacionais, pela COPPE/Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ). Atualmente, é professor Adjunto 2 do Departamento de Arquitetura e Urbanismo da UFV, onde ministra disciplinas de representação gráfica. Também integra o corpo docente do programa de Pós-Graduação em Arquitetura e Urbanismo da UFV. Suas pesquisas estão voltadas para teorias e aplicações de otimização, com foco em metaheurísticas evolutivas, e aprendizado de máquina.

Ligiana Pricila Guimarães Fonseca, Universidade Federal de Viçosa; Centro de Ciências Exatas; Departamento de Arquitetura e Urbanismo.

Doutoranda, mestre em Arquitetura e Urbanismo e arquiteta e urbanista pela Universidade Federal de Viçosa, desenvolve pesquisas na área de Comportamento Ambiental do Espaço Construído, voltadas principalmente para a área de conforto ambiental e eficiência energética do espaço construído. Tem experiência com processos paramétricos de modelagem e simulação e otimização baseada em simulação. Atualmente é professora efetiva do CEFET-MG campus Varginha, e atua no Departamento de Engenharia Civil.

Joyce Correna Carlo, Universidade Federal de Viçosa; Centro de Ciências Exatas; Departamento de Arquitetura e Urbanismo.

Possui graduação em Arquitetura e Urbanismo pela Universidade Federal de Minas Gerais (1997) , especialização em Análise Urbana pela Universidade Federal de Minas Gerais (1999) e mestrado (2002) e doutorado (2008) em Engenharia Civil pela Universidade Federal de Santa Catarina. Tem pós-doutorado pela UFSC onde implementou o Programa Brasileiro de Etiquetagem de Edifícios junto ao Inmetro e Procel Edifica. É professora do Departamento de Arquitetura e Urbanismo da Universidade Federal de Viçosa desde agosto de 2009. Tem experiência na área de Arquitetura Bioclimática, Eficiência Energética e Simulações Termo-energéticas e de Iluminação, tendo realizado consultorias e projetos arquitetônicos. Ministra disciplinas nas referidas áreas, tanto para graduação quanto pósgraduação. Desenvolve pesquisas voltadas ao desempenho e conforto de edificações com desenvolvimento de tecnologias prediais ou voltadas às mudanças climáticas. Participou da elaboração dos regulamentos de etiquetagem de edifícios do Inmetro. É atualmente especialista em eficiência energética de edificações para acreditação de organismos de inspeção pelo Inmetro e participante da Rede de Eficiência Energética de Edificações e da Secretaria Técnica do PBE Edifica. Membro da Comissão do Prêmio Capes de Tese, edição 2023 e da Diretoria da IBPSA - Brasil.

Références

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.