Os comportamentos energéticos e o consumo energético dos edifícios

Universidade de Aveiro

2018

Departamento de Engenharia Mecânica

Tiago Almeida

Dias

Os comportamentos energéticos e o consumo

energético dos edifícios

Universidade de Aveiro Departamento de Engenharia Mecânica 2018

Tiago Almeida

Dias

Os comportamentos energéticos e o consumo

energético dos edifícios

Dissertação apresentada à Universidade de Aveiro para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Mestre em

Engenharia Mecânica, realizada sob a orientação científica do Doutor Nelson Martins, Professor auxiliar do Departamento de Engenharia Mecânica da Universidade de Aveiro.

Com o apoio dos projetos: UID/EMS/00481/2013-FCT e

O júri / The jury

Presidente / President Prof. Doutor Vítor António Ferreira da Costa

Professor Catedrático do Departamento de Engenharia Mecânica da Universidade de Aveiro

Vogais / Committee Profª. Doutora Maria Fernanda da Silva Rodrigues

Professora Auxiliar do Departamento de Engenharia Civil da Universidade de Aveiro

Prof. Doutor Nelson Amadeu Dias Martins

Agradecimentos / Acknowledgments

A todas as pessoas que me acompanharam ao longo deste percurso, desde a minha família aos amigos que sempre tiveram presentes e deram aquela força extra.

Ao Professor Nelson Martins, por toda a orientação prestada nesta dissertação, e também em toda a crença que me transmitiu para a conclusão desta etapa. Ao Engenheiro Luís Sousa da DesignBuilder por todas as horas perdidas a ajudar-me com o programa, sem a sua preciosa ajuda o trabalho não estava concluído.

Palavras-chave Comportamento; Simulação; Energia; Consumo; DesignBuilder; Ocupante; No-MASS

Resumo O comportamento energético é um fator muito importante na simulação energética de edifícios, não se pode simular o consumo energético sem ter em conta todos os elementos envolventes. Um desses elementos, e um dos mais importantes, é o comportamento do ocupante dentro do edifício, porque todas as decisões por este tomadas irão influenciar diretamente a análise energética do mesmo.

Este trabalho foi elaborado porque continua a existir um fraco desenvolvimento nesta área, onde são cometidos muitos erros na simulação energética de um edifício, derivados da realização destas simulações sem contabilizar a influência que os seus ocupantes irão ter. Recorrendo a um programa computacional de simulação energética de edifícios, foram desenvolvidos vários modelos de ocupação, um de referência, aproximado da realidade, que servirá de comparação para outros feitos com a ajuda da plataforma No-MASS, que irá permitir a criação de modelos de ocupação avançados.

Os resultados das simulações demonstram que a inclusão do comportamento dos ocupantes terá um efeito muito relevante no consumo, havendo realmente alterações nos valores simulados.

Keywords

Abstract

Behaviour; Simulation; Energy; Consumption, DesignBuilder; Occupant; No-MASS

The energy behavior is a very important factor in the energy simulation of buildings, you cannot simulate the energy consumption without taking into account all the surrounding elements. One of these, and one of the most important, is the behavior of the occupant inside the building, because all the decisions made by this person will directly influence the energy analysis of the building.

This work was elaborated because there is still a weak development in this area, where many mistakes are made in the energy simulation of a building derived from the realization of these simulations without counting the influence that its occupants will have.

Using a computer program of energy simulation of buildings, several occupation models were developed, one of reference, approximate to reality, which will serve as a comparison for others made with the help of the No-MASS platform, which will allow the creation of models of occupation.

The results of the simulations demonstrate that the inclusion of the occupant’s behavior will have a very relevant effect on the consumption, and there are actually changes in the simulated values.

Índice

1. Introdução ... 1

1.1 Contextualização ... 1

1.2 Objetivo geral do trabalho ... 2

1.3 Revisão bibliográfica ... 3

1.3.1 Eficiência energética ... 3

1.3.2 Consumo energético nos edifícios ... 5

1.3.3 Análise comportamental no consumo de energia ... 7

1.3.4 Simulação da influência dos ocupantes no consumo energético dos edifícios ……….1

0 1.3.5 Síntese ...15

1.4 Contributo da tese ...15

1.5 Organização do documento ...16

2. Integração de modelos comportamentais e simulação energética de edifícios ...17

3. Metodologia de análise ...21

3.1 Sumário ...21

3.2 Metodologia ...21

3.3 Célula de teste virtual ...24

3.3.1 Layout...24

3.3.2 Atividade ...25

3.3.3 Construção ...27

3.3.6 AVAC (Aquecimento, ventilação e ar condicionado) ...31

3.4 Perfis de utilização avançados – No-MASS ...33

3.4.1 Casal de reformados ...35

3.4.2 Casal empregado com um filho ...37

3.4.3 Casal empregado sem filhos ...39

3.5 Variáveis a incluir no estudo paramétrico ...41

3.5.1 Clima ...41

3.5.2 Perfis de iluminação ...42

3.5.3. Qualidade do Edifício ...43

3.5.4 Perfis de utilização...48

4. Apresentação, análise e discussão de resultados ...49

4.1 Sumário ...49

4.2 Perfil ocupacional de referência vs perfis de ocupacionais avançados (definidos anteriormente) ...49

4.3 Estudo Paramétrico ...51

4.3.1 Clima ...51

4.3.2 Qualidade do edifício ...53

4.3.3 Perfis de iluminação ...54

5. Conclusão e Trabalho Futuro ...57

...58

Bibliografia ...59

6. Anexos ...63

Perfil de Referência ...64

Perfil de Referência no Kuwait ...65

Perfil de Referência em Astana ...66

Perfil de Referência com mais isolamento ...67

Perfil de Referência com menos isolamento ...68

Perfil de Referência com lâmpadas LED ...69

Casal de Reformados ...71

Casal de Reformados no Kuwait ...72

Casal de Reformados em Astana ...73

Casal de Reformados com mais isolamento ...74

Casal de Reformados com menos isolamento ...75

...75

Casal de Reformados com lâmpadas LED ...76

Casal de Reformados com lâmpadas de Tungsténio ...77

Casal empregado com um filho ...78

Casal empregado com um filho no Kuwait ...79

Casal empregado com um filho em Astana ...80

Casal empregado com um filho com mais isolamento ...81

Casal empregado com um filho com menos isolamento ...82

...82

Casal empregado com um filho com lâmpadas LED...83

...83

Casal empregado com um filho com lâmpadas de Tungsténio ...84

Casal empregado ...85

...85

Lista de Figuras

Figura 1.1 - Consumo Energético, Eurostat 2007 ... 1

Figura 1.2 – Concentrações atmosféricas de dióxido de carbono de 2000 a 2020 ... 4

Figura 1.3 - Consumo de energia por sector ao longo dos anos (European Energy Agency, 2015) ... 5

Figura 1.4 - Relações entre ocupantes e edifício ...11

Figura 2.1 - Diagrama de fluxo do No-MASS ...18

Figura 3.1 - Interface Gráfico do DesignBuilder ...21

Figura 3.2 - Parâmetros DesignBuilder ...22

Figura 3.3 - Opções de Modelo ...23

Figura 3.4 - Layout do apartamento virtual ...24

Figura 3.5 -Constituição das paredes em contacto com o exterior com um valor de U= 0,4 W/m².K ...28

Figura 3.6 - Constituição das paredes em contacto com outros espaços não úteis com um valor de U= 0,8 W/m².K...28

Figura 3.7 - Constituição do vidro ...29

Figura 3.8 - Ventilação natural e ventilação mecânica ...31

Figura 3.9 - Aquecimento e arrefecimento nos quartos e sala ...31

Figura 3.10 - Ocupação detalhada ...33

Figura 3.11 - Conjunto de perfis avançados No-MASS ...34

Figura 3.12 - Perfil do casal de reformados ...35

Figura 3.13 - Perfil de um homem casado reformado ...35

Figura 3.14 - Perfil uma mulher casada reformada ...36

Figura 3.15 - Atividades associadas ao perfil ocupacional ...36

Figura 3.16 - Perfil do casal empregado com um filho ...37

Figura 3.17 - Perfil do homem casado com um filho ...37

Figura 3.18 - Perfil de uma mulher casada com um filho ...38

Figura 3.19 - Atividades associadas ao perfil ocupacional ...38

Figura 3.20 - Perfil do casal empregado sem filhos ...39

Figura 3.21 - Figura 3.21 – Perfil de um homem casado sem filhos ...39

Figura 3.22 - Perfil de uma mulher casada sem filhos...40

Figura 3.24 - Localização cidade de Kuwait no Kuwait ...41

Figura 3.25 - Localização da cidade de Astana no Cazaquistão ...41

Figura 3.26 - Perfil de iluminação para lâmpadas LED com sensores de controlo de iluminação ...42

Figura 3.27 - Perfil de iluminação para lâmpadas de Tungsténio sem sensores de controlo de iluminação ...43

Figura 3.28 - Constituição das paredes em contacto com o exterior com um valor de U= 0,4 W/m².k ...44

Figura 3.29 - Constituição das paredes em contacto com outros espaços não úteis com um valor de U= 0,8 W/m².K...44

Figura 3.30 - Envidraçado triplo 6+12+6+12+6 ...45

Figura 3.31 - Opções de sombreamento das janelas ativadas ...45

Figura 3.32 - Constituição das paredes em contacto com o exterior com um valor de U= 1.6 W/m².K ...46

Figura 3.33 - Constituição das paredes em contacto com outros espaços não úteis com um valor de U= 2 W/m².K ...46

Figura 3.34 - Envidraçado simples 6 mm ...47

Figura 3.35 - Opções de sombreamento desligadas ...47

Figura 4.1 - Variação dos ganhos na ocupação com a variação do clima ...52

Lista de Tabelas

Tabela 1.1 - Participantes do caso de estudo ... 9

Tabela 1.2 - Consumo energético dos ocupantes ... 9

Tabela 3.1 - Horários de ocupação para dias de semana ...26

Tabela 3.2 - Horários de ocupação para fins de semana de inverno ...26

Tabela 3.3 - Horários de ocupação para fins de semana de verão ...27

Tabela 3.4 - Horários de iluminação para cada espaço ...30

Tabela 3.5 - Horários de DHW nas casas de banho e cozinha+sala ...32

Tabela 4.1 - Gastos energéticos para os perfis ocupacionais ...49

Tabela 4.2 - Ganhos internos para os perfis ocupacionais ...50

Tabela 4.3 - Gastos e ganhos internos na variação do clima ...51

Tabela 4.4 - Gastos e ganhos internos na variação da qualidade do edifício ...53

1. Introdução

1.1 Contextualização

O uso de energia é omnipresente, e a procura por energia continua a aumentar. Apesar dos esforços dos últimos anos para mudar para fontes de energia mais sustentáveis, os combustíveis fósseis ainda dominam o mercado de energia, resultando em impactos ambientais nocivos. (Poortinga, Steg, Vlek, & Wiersma, 2003)

É necessária uma redução do consumo de energia para que a Europa atinja os seus objetivos em matéria de energia sustentável. Pode-se reduzir o seu consumo usando utilizando-a de forma mais eficiente, por exemplo, investindo em aparelhos eficientes e medidas de conservação, e além disto, adotando um estilo de vida mais eficiente - em suma, modificando o comportamento energético.

A figura 1.1 acima apresenta as percentagens de consumos energético segundo a Eurostat em 2007, a cor vermelha representa o setor dos transportes, a cor azul o setor das indústrias e a cor verde o setor dos edifícios

O mercado onde se deverá investir mais na redução do consumo de energia, deverá ser o dos edifícios, porque como se pode constatar pelo gráfico, 42% do consumo energético total resulta dos edifícios. No consumo energético dos edifícios, é fundamental conseguir-se obter, na fase de projeto, valores de consumos energéticos o mais próximo da realidade, de modo a que possam ser aplicadas medidas de eficiência energética. (Dahlbom, Greer, Egmond, & Jonkers, 2009)

1.2 Objetivo geral do trabalho

O consumo de energia nos edifícios tem vindo a crescer rapidamente, é essencial uma melhor compreensão dos seus principais determinantes. Entre os vários fatores que influenciam o consumo energético dos edifícios, o comportamento do ocupante desempenha um papel fundamental e é difícil investigá-lo analiticamente devido às suas características subjetivas e não determinísticas.

Apesar dos comportamentos se apresentarem como um dos principais determinantes do consumo energético, ainda não existem muitos estudos que permitam quantificar qual a redução efetiva do consumo energético associado aos comportamentos, sendo geralmente menosprezado o potencial de poupança energética associado unicamente a comportamentos. Os comportamentos energéticos no setor edifícios representam um desafio para aqueles que desejam promover a eficiência energética, na medida em que se torna difícil monitorizar o papel de cada ocupante nos consumos globais.

Esta dissertação tem como objetivo estudar e quantificar a influência dos comportamentos na poupança energética do setor residencial recorrendo a métodos computacionais. A simulação dinâmica do consumo de energia em edifícios servirá de base para quantificar o potencial associável aos comportamentos, que afetam a eficiência energética, e quantificar a redução efetiva do consumo energético através da alteração das atitudes e comportamentos por parte dos utilizadores.

Através da integração de métodos estatísticos e da simulação dinâmica determinística, usando o software DesignBuilder, pretende-se quantificar o papel e consequentemente a margem de redução efetiva do consumo energético do edifício associável à alteração do comportamento dos seus ocupantes.

1.3 Revisão bibliográfica

1.3.1 Eficiência energética

Melhorar a eficiência energética é hoje considerado o método mais rápido e económico de limitar o aquecimento global. Reduz a procura de energia, reduzindo assim o custo de utilização dos serviços energéticos e melhorando a segurança do aprovisionamento energético da Europa.

A eficiência energética tem como objetivo reduzir a quantidade de energia necessária para fornecer produtos e serviços. Por exemplo:

 Melhorar o isolamento permite que um edifício use menos energia para aquecimento e arrefecimento de maneira a manter uma temperatura confortável;  Instalação de luzes fluorescentes, luzes LED ou claraboias de iluminação natural

reduz a quantidade de energia necessária para atingir o mesmo nível de iluminação em comparação com o uso de lâmpadas incandescentes tradicionais.

Estas medidas descritas acima são apenas duas de muitas que podem ser aplicadas para a redução do consumo energético. É fundamental garantir-se um sistema energético seguro, fiável, acessível e sustentável para o futuro, pois este é visto como uma solução para um dos maiores problemas da atualidade, o efeito de estufa. (Wikipédia, Efficient energy use, s.d.)

O objetivo geral é limitar o aquecimento global a 2 graus no ano de 2020, existem 4 possíveis representações do futuro climático a nível da emissão dos gases de estufa: o RCP 2.6, o RCP 4.5, o RCP 6.0 e o RCP 8.5 conforme representados na Figura 1.2.

Segundo o RCP 2.6, as emissões globais de dióxido de carbono atingirão o máximo entre 2010 e 2020 e a partir daí irão diminuir substancialmente, no RCP 4.5 o seu pico será em 2040 e após isso decrescem, no RCP 6.0 atingem o valor mais alto em 2080 e depois baixam e segundo o RCP 8.0 terão um aumento contínuo ao longo do século 21. (IPCC AR5 Working Group, 2013).

Por todo o Mundo são discutidas e aplicadas políticas de eficiência energética, com estas a tornarem-se numa parte fundamental do mercado global de energia. Existe, no entanto, muito espaço para a evolução e é aqui que intervêm organizações como a Agência Internacional de Energia.

A Agência Internacional de Energia (AIE) é uma organização internacional sediada em Paris, que está ligada à Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Económico (OCDE), onde através da análise, orientação de políticas e intercâmbio de conhecimentos entre todas as partes interessadas, apoia os governos de todo o mundo na compreensão e implementação de políticas de eficiência energética para os seus 29 países membros. Esta fornece análises de qualidade sobre os progressos, impulsionadores e impactos da eficiência e ajuda na implementação de políticas eficazes de eficiência energética nos edifícios, eletrodomésticos, transportes, indústria e iluminação. (Wikipédia, Figura 1.2 – Concentrações atmosféricas de dióxido de carbono de 2000 a 2020 (IPCC

Agência Internacional de Energia, s.d.); (Wikipédia, Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Económico, s.d.)

A conservação de energia e a sua eficiência são hoje vistas como componentes significativas e essenciais de todas as estratégias políticas sobre o fornecimento e o consumo energético para a sociedade.

A decisão de investir na mudança do comportamento energético dos cidadãos começa no nível de tomada de decisão. Um governo desenvolve prioridades e metas de longo prazo para conservação de energia e eficiência energética. Uma vez que o consumo de energia é distribuído por toda a sociedade, nenhuma política de conservação ou eficiência energética pode ignorar a necessidade de envolver o consumidor individual.

Investir em políticas e estratégias de conservação de energia corretas é o primeiro passo essencial para alcançar as mudanças de comportamento necessárias. (Wikipédia, Agência Internacional de Energia, s.d.)

1.3.2 Consumo energético nos edifícios

É importante reduzir o consumo de energia resultante da contribuição dos combustíveis fósseis, deste modo é essencial concentrar os esforços nos setores que verificam um aumento constante no consumo energético.

Figura 1.3 - Consumo de energia por sector ao longo dos anos (European Energy Agency, 2015)

Pela figura acima, verificamos que setor dos edifícios, ou seja, o setor residencial e o setor de serviços em conjunto, obtêm uma parcela de aproximadamente 40% do total do consumo de energia final, sendo assim um setor de importância crescente em termos da aplicação de medidas de racionalização e eficiência energética (Eurostat, 2013). Do total da energia consumida na Europa, estima-se que cerca de 26% é utilizada em edifícios residenciais e 14% em edifícios “não-residenciais”, considerados edifícios de serviços (Boyano , Hernandez, & Wolf, 2013). O setor de serviços, apesar de pouco estudado, é o que tem verificado maior crescimento no consumo de energia e estima-se que o seu crescimento desde 2005 até 2030 seja superior a 26%, quando comparado com o crescimento de apenas 12% para o setor residencial (Tabak, 2009).

Um dos fatores mais importante e mais subestimado que provoca alterações a nível do consumo energético é o comportamento dos ocupantes dos edifícios (Valentina, Andersen, Corgnati, & Olesen, 2012). O consumo de energia dos edifícios está estreitamente relacionado com as características de utilização, operação do espaço e com o comportamento dos seus utilizadores (Hoes, Hensen, Loomans, Vries, & Bourgeois, 2009). Os ocupantes têm influência no edifício através da sua presença e atividade e devido às suas ações de controlo para melhorar as condições ambientais no interior dos edifícios (térmicas, qualidade do ar, iluminação, ruído, etc.). Dada a procura de construções mais sustentáveis serão construídos mais edifícios passivos. Consequentemente, o peso do comportamento dos ocupantes dos edifícios sobre o balanço energético aumenta, de modo a que o projeto do edifício seja otimizado para o usuário real e todas as suas envolvências. (Hoes, Hensen, Loomans, Vries, & Bourgeois, 2009).

Para modelar o consumo energéticos nos edifícios na fase de projeto recorre-se à simulação do desempenho de edifícios, de modo a garantir que estes respeitam as normas existentes, assim como satisfaçam as exigências dos ocupantes. Existem vários programas que ajudam neste processo de simulação de construção, por exemplo o DesignBuilder em que o utilizador insere primeiramente uma modelação do edifício e posteriormente os seus sistemas. Embora este programas de simulação sejam boas ferramentas, têm as suas limitações.

Vários estudos mostram que existem diferenças entre os valores de consumo previstos no projeto e os reais, por exemplo:

 Bordass et al. (2001) - estudaram 16 edifícios, do tipo mais comum, (Bordass, Cohen, Standeven , & Leaman , 2010) em que era previsto terem baixos consumos

de energia, mas detetou que na realidade estes consumiam tanto como outros edifícios médios; (Bordass, Cohen, Standeven , & Leaman , 2010)

 Blight and Coley (2013) - observaram que em média existia uma diferença de 21% entre os consumos energéticos simulados e os reais; (Thomas, Blight, David, & Coley, 2013)

 Turner et al. (2008) – relataram que para edifícios de alta energia, como laboratórios, o consumo real é 2,5 vezes maior que o previsto. (Turner & Frankel, 2008)

As razões para estas discrepâncias são muitas e complexas, podendo ser categorizá-las por vários tipos: (Chapman, Siebers, & Robinson)

 Tipo I - erros na modelação de sistemas constantes;  Tipo II - erros nas entradas desses modelos;

 Tipo III - erros na modelação de sistemas estocásticos;  Tipo IV - erros nas entradas desses modelos estocásticos;

Os erros com maior dimensão são os tipos III e IV, e é nestes que se enquadram as interações dos ocupantes. Nas simulações iniciais tiveram em conta apenas os materiais de construção, a distribuição de energia e o clima local, sem ter em conta a influência dos ocupantes nesses aspetos. Usaram tabelas pré-determinadas para a iluminação, eletrodomésticos etc.

Esta lacuna de desempenho não é possível ser ultrapassada numa primeira fase, pois iria ser muito dispendiosa, mas numa fase mais avançada vai ser uma área muito estudada. (Chapman, Doctoral Thesis - University of Nottingham, 2016)

1.3.3 Análise comportamental no consumo de energia

Vários são os estudos (Andersen, 2009); (Santin, Itard, & Visscher, 2009); (Rijal, et al., 2007); (Page, 2007) que relacionam o comportamento dos ocupantes com os sistemas de controlo do ambiente interior do edifício e investigam a existência de padrões relacionados com abertura/fecho de janelas, ligar/desligar o sistema de aquecimento e a unidade de ar condicionado , abertura/fecho de sistemas de sombreamento e a sua relação com as condições climáticas internas e externas.

O objetivo principal destas pesquisas é alcançar um melhor conhecimento sobre o que leva as pessoas a alterar certos padrões relacionados com o controlo dos sistemas e perceber quais as suas consequências energéticas, de modo a ser possível prever com maior precisão o desempenho dos sistemas dos edifícios, não prescindindo do nível de conforto dos ocupantes (Andersen, 2009). Deste modo, os estudos têm sido realizados em edifícios protótipos ou reais onde são recolhidas informações relativas à ocupação, estado e frequência de utilização dos sistemas de controlo, tais como, o manuseamento do termostato, sistemas de sombreamento, janelas e qualidade do ambiente interior, tendo em conta ainda outros fatores, como a orientação do edifício, a posição solar, entre outros (Andersen, 2009) (Page, 2007).

A metodologia do estudo apresentado a seguir é em primeiro lugar obter dados quantitativos relacionados com a temperatura e uso de energia por parte dos participantes do estudo, de seguida analisar dados qualitativos sobre o uso de energia usando métodos de pesquisa em ciências sociais, e por último tirar as conclusões baseadas numa triangulação destes dados.

Com este estudo pretenderam pôr em causa certas abordagens das políticas energéticas, para posteriormente as melhorarem, tais como:

 O verdadeiro custo das emissões de carbono não está incorporado nas políticas energéticas, o que pode provocar uma diminuição na atratividade dessas políticas;

 Qual a forma mais simples de transformar estes custos de energia, obtidos com este estudo, em incentivos à eficiência energética?

Apresentam-se de seguida os dados dos participantes, utilizados como amostra, e posteriormente os resultados do estudo:

Participante Sexo _etária Faixa Ocupação _Propriedade Tipo de _Propriedade Data da

Anne Feminino 18-29 Investigadora _Energia Geminada 1930 Arabella Feminino 30-40 Investigadora _Energia Geminada 1935 Juliette Feminino 30-40 Professora Geminada 1931 Jane Feminino 30-40 Investigadora _Energia Casa com terraço 1890 Robert Masculino 18-29 Investigador _Energia Casa com terraço 2012 Gwen Feminino 18-29 Investigadora _Energia Apartamento 2000 Wendy Feminino 30-40 Investigadora _Energia Apartamento 1880

Tabela 1.1 - Participantes do caso de estudo (Hallin, Hooper, & Weyman-Jones, 2017)

Tipo de Energia Consumo de Energia Previsto (kWh/m2) Consumo Real (kWh/m2) Diferença entre o previsto e o real (%) Participante Gás e Eletricidade 352 317 -10,00% Anne Gás e Eletricidade 220 288 31,00% Arabelle Gás e Eletricidade 107 167 56,00% Gwen Gás e Eletricidade 205 262 28,00% Jane Gás e Eletricidade 220 199 -10,00% Juliette Gás e Eletricidade 139 177 27,00% Robert Eletricidade 98 222 26,00% Wendy

Tabela 1.2 - Consumo energético dos ocupantes (Hallin, Hooper, & Weyman-Jones, 2017)

A tabela acima apresenta valores de consumo energético para a amostra utilizada, onde o estudo demonstrou que existem diferenças entre os valores previstos e os valores reais de consumo de energia. Para a maioria dos participantes, com a exceção da Anne e a Juliette, o consumo de energia previsto é inferior ao real e em alguns casos a discrepância é muito grande. Uma das razões para estas diferenças tem a ver com a utilização de pressupostos de “ocupação padrão”, que nem sempre refletem os comportamentos reais.

1.3.4 Simulação da influência dos ocupantes no consumo energético

dos edifícios

Antes de entrar neste assunto do comportamento dos ocupantes irá se introduzir duas definições que irão ajudar ao longo do trabalho:

 Processo Estocástico – dentro da teoria das probabilidades, um processo estocástico é uma família de variáveis aleatórias que representam a evolução de um sistema de valores com o tempo. É a contraparte probabilística de um processo determinístico. Ao invés de um processo que possui um único modo de evoluir, num processo estocástico há uma indeterminação, mesmo que se conheça a condição inicial, existem várias, por vezes infinitas, direções nas quais o processo pode evoluir. (Wikipédia, Processo estocástico, s.d.)

 Cadeia de Markov - uma cadeia de Markov é um caso particular do processo estocástico com estados discretos, com a propriedade de que a distribuição de probabilidade do próximo estado depende apenas do estado atual e não da sequência de eventos que precederam. (Wikipédia, Cadeias de Markov, s.d.)

Existem vários comportamentos dos ocupantes que influenciam o consumo energético dos edifícios, por exemplo:

 Ajustar o termóstato para o conforto;  Ligar luzes;

 Abrir / fechar janelas;

 Ativar/desativar os sistemas de sombreamento;  Movimentar-se entre espaço

São questões fundamentais para a otimização do projeto de construção, diagnóstico energético, avaliação de desempenho e simulação energética, devido ao seu impacto significativo sobre o uso real de energia e qualidade ambiental interior em edifícios. No entanto, a influência do comportamento dos ocupantes é sub-reconhecida ou simplificada demais na simulação de desempenho dos edifícios. O comportamento dos ocupantes é complexo, estocástico e multidisciplinar (Figura 1.4).

Ter uma compreensão profunda do comportamento dos ocupantes e ser capaz de modelar e quantificar o seu impacto sobre o desempenho energético dos edifícios é crucial para a simulação do desempenho dos edifícios. Os estudos existentes sobre o comportamento dos ocupantes, principalmente da perspetiva da sociologia, carecem de uma análise quantitativa aprofundada.

Há mais de 20 grupos em todo o mundo a estudar o comportamento dos ocupantes individualmente. Os modelos de comportamento dos ocupantes desenvolvidos por diferentes pesquisadores são frequentemente inconsistentes, com falta de consenso na linguagem comum, no delineamento experimental e nas metodologias de modelagem. Assim devido a esta complexidade e à grande discrepância do comportamento dos ocupantes, é fundamental que os pesquisadores trabalhem juntos para definir e simular o comportamento dos ocupantes de forma consistente.

Existem muitas ferramentas de simulação de desempenho de edifícios, muitas vezes com algoritmos e metodologias concorrentes, mas todas elas visam apoiar o design do edifício na análise de estratégias para melhorar o desempenho dos edifícios. Algumas dessas ferramentas são:

 DOE-2 e o BLAST simulam o desempenho dos edifícios, mas têm características diferentes, o BLAST é melhor em simulação de sistemas e o DOE-2 melhor na simulação de edifícios; eles foram desenvolvidos ao longo de muitos anos, tornando-os dispendiosos para manter e assim as respetivas equipas uniram os seus recursos e desenvolveram uma única aplicação chamada EnergyPlus.  EnergyPlus pode simular transferências de calor entre a superfície e o ar, e inclui

um gerente de sistemas de construção para controlar ventilações de aquecimento e ar condicionado (HVAC), equipamentos elétricos, fluxo do ar e equipamento fotovoltaico;

 ESP-r é uma ferramenta de simulação de desempenho de edifícios que simula calor, humidade e fluxo de ar, fluxo de energia elétrica, sistemas HVAC (aquecimento, ventilação e ar condicionado) e sistemas de iluminação e energia renovável. Também pode calcular medidas de avaliação de desempenho, como análise do ciclo de vida, qualidade do ar interior, conforto térmico e impacto ambiental, além de poder também simular as interações dos ocupantes usando controlos de ocupação sub-hora. Apesar de poderosa, é também complicada e improdutiva para uso por não-especialistas, limitando assim a sua aceitação.

 TRNSYS é um programa de simulação desenvolvido inicialmente para o estudo de sistemas de energia solar, a sua biblioteca principal consiste em 150 modelos que suportam o processamento de dados do tempo, a simulação do desempenho do edifício, a simulação de processos térmicos solares e de sistemas do HVAC (aquecimento, ventilação e ar condicionado); o sistema de biblioteca torna-o expansível, no entanto, ao contrário de ESP-r e EnergyPlus não é livre de usar nem de código aberto.

Conforme mencionado anteriormente, era grande o esforço para reduzir o hiato de desempenho, mais especificamente na vertente da variabilidade entre ocupantes, o que consequentemente levou ao desenvolvimento de vários modelos que abordam a natureza estocástica dos comportamentos dos ocupantes.

Primeiramente os modelos focavam-se na presença dos ocupantes:

 Reinhart (2004) desenvolveu o algoritmo Lightswitch2002 que prevê o uso probabilístico da iluminação na chegada, durante a presença e na partida em função da iluminância interna mínima; (Reinhart, 2004)

 Page et al. (2008) usaram dados de ocupantes longitudinais para construir um modelo de cadeia de Markov para prever a probabilidade de um ocupante estar presente dentro de uma zona em um dado momento do dia, embora não preveja movimento entre zonas e ausências de longo prazo (por exemplo, devido a doença, viagens de negócios ou férias); (Page, Robinson, Morel, & Scartezzini, 2008)  Wang et al. (2011) construíram um modelo de cadeia de Markov para prever

transições dependentes do tempo entre salas; (Wang, Yan, & Jiang, 2011)

 Chang e Hong (2013) desenvolveram curvas de presença de ocupantes com base em sensores de iluminação automatizados; (Chang & Hong, 2013)

 Feng et al. (2015) usaram estas últimas 3 abordagens diferentes em um algoritmo onde os horários de ocupação são derivados de Chang e Hong; o número de ocupantes por zona é calculado usando o modelo de Page et al, e as transições entre quartos usando o modelo de Wang et al. É o único modelo a ser rigorosamente validado. (Feng, Yan, & Hong , 2015)

Uma vez que a ocupação é conhecida, Haldi e Robinson desenvolveram dois modelos de interação de ocupantes, um para as janelas (Haldi e Robinson, 2009) e outro para dispositivos de sombreamento externos (Haldi e Robinson, 2010).

É possível também prever as atividades que um ocupante pode executar em um determinado momento:

 Wid'en et al. (2009) usaram os dados do uso de aparelhos elétricos para descrever as atividades dos ocupantes, tendo em 2012 construído um modelo Markov. No entanto, este modelo apenas prevê se uma atividade ocorre e não quando ela começa; (Widén, et al., 2009)

 Wilke (2013) criou um modelo de cadeia de Markov, dependente do tempo, que prediz a transição de uma atividade para outra em um dado momento, juntamente com um modelo que prevê a duração para a qual esta atividade ocorre. Este modelo foi construído com base nas características sociodemográficas dos agregados familiares, utilizando uma regressão logística baseada numa pesquisa de utilização dos aparelhos. Este modelo funciona bem em validação, mas é complexo e computacionalmente caro; (Wilke , 2013)

 Jaboob e Robinson (2016) testaram uma série de estratégias de modelagem, usando dados de pesquisa do uso do tempo, selecionando o modelo de Markov dependente do tempo das atividades. Prevê qual a probabilidade de um conjunto de atividades ser realizado dentro da habituação, entre as quais atividades relacionadas com dormir, informático, audiovisual, limpeza, uso de aparelhos eletrónicos, etc. (Jaboob & Robinson, 2016)

Para capitalizar o valor destes modelos e facilitar a integração direta de modelos futuros, eles devem ser integrados como uma simulação multi-agente que é ela própria integrada com a construção do software de simulação de desempenho. Conseguir isso de uma forma coerente e generalizada é essencial, uma vez que se continua a usar regras e cronogramas deterministas ultrapassados para apoiar o projeto de construção. (Chapman, Doctoral Thesis - University of Nottingham, 2016)

Os comportamentos associados ao uso da energia são um recurso importante na promoção da eficiência energética no setor residencial, sendo também cada vez mais reconhecidos. As poupanças devidas a práticas comportamentais têm sido negligenciadas

apesar de serem potencialmente tão significativas quanto as das soluções tecnológicas. Porém, por envolverem diferentes dimensões, os comportamentos no uso de energia são um tema complexo que requer programas de mudança comportamental e políticas energéticas mais eficazes. (Lopes M. A., 2015) ; (Lopes, Antunes, Reis, & Martins, 2016) ; (Reis, 2013)

1.3.5 Síntese

O consumo energético é um tema que está em constante evolução, com vários modelos a serem criados ao longo do tempo, todos com o intuito de tentar reduzir ao máximo a discrepância que existe entre o valor real e o previsto para o consumo energético dos edifícios.

Tentar reduzir esta discrepância é essencial para se ter uma ideia dos valores de energia associados ao comportamento, e com isto criar medidas eficazes para a redução do consumo energético nos edifícios. Permanecem, no entanto, muitas lacunas na capacidade de modelação dos comportamentos dos ocupantes, tal como as suas interações com sistemas de controlo de ambiente interior.

1.4 Contributo da tese

Ao longos dos anos, surgiram várias teorias que procuram prever o comportamento humano dentro dos edifícios. Primeiramente criaram teorias probabilísticas para definir a ocupação dos habitantes num edifício e a partir daí desenvolver modelos para determinar todas as atividades que envolvem esses habitantes, por exemplo, a sua interação com as janelas, portas, iluminação, etc.

Todas as ações de um ocupante irão influenciar no desempenho energético de um edifício residencial, seja no facto de estar em casa a uma determinada hora como de estar a dormir a determinada hora do dia. É difícil prever o comportamento humano, porque todas as pessoas são diferentes umas das outras e é isto que torna este tema tão difícil e ao mesmo tempo tão interessante.

Com esta dissertação, pretende-se mostrar que é uma mais valia usar todos estes teoremas probabilísticos na tentativa da modelação das ações dos habitantes em edifícios residências, a sua não incorporação causará discrepâncias no consumo energético.

1.5 Organização do documento

Nesta Dissertação de Mestrado o primeiro capítulo serve para enquadrar o tema, o porquê de ter escolhido este tema e de que forma irá ser trabalhado; de seguida estão apresentados os objetivos gerais do trabalho, ou seja o que se pretende estudar e por último está a revisão bibliográfica onde são apresentados vários estudos e trabalhos já realizados que se relacionam com o trabalho em questão e que irão ajudar a perceber um pouco mais sobre o tema.

No capítulo dois é descrita uma plataforma, desenvolvida por Jacoob Chapman, que faz a integração dos modelos comportamentais com simulação energética de edifícios. Foram agrupados vários modelos relacionados com o comportamento dos ocupantes num único modelo, que foi posteriormente integrado com o programa de simulação energética de edifícios. Esta plataforma irá ser o núcleo do trabalho a desenvolver, uma vez que será o ponto de partida para demonstrar que é uma ferramenta útil e adequada na simulação energética de edifícios residenciais.

No terceiro capítulo é descrito todo o trabalho desenvolvido usando o programa de simulação energética DesignBuilder, sendo descritos todos os dados introduzidos que irão ser utilizados nas simulações apresentadas posteriormente.

De seguida, no capítulo quatro são apresentados, analisados e discutidos os resultados obtidos, incluindo um estudo paramétrico, com várias variáveis de forma a se poder observar a influência destas no comportamento humano e consequentemente no consumo energético do edifício.

No quinto e último capítulo é feita a conclusão final da Dissertação e sugerem-se propostas para futuros trabalhos relacionados com o tema em questão.

2. Integração de modelos comportamentais e

simulação energética de edifícios

Todas estas limitações dos programas de simulação energética de edifícios, resultantes da admissão de comportamentos considerados padrão para os seus ocupantes, ou seja, a não inclusão da componente probabilística a que o comportamento humano está sujeito, irão provocar consequências negativas na simulação em fase de projeto.

Com o objetivo de abordar essas limitações e, seguindo modelos apresentados anteriormente, a abordagem seguida consistia em usar a simulação estocástica multi-agente para modelar o comportamento dos ocupantes. A simulação multi-multi-agente é uma ferramenta que tem sido desenvolvida principalmente nas ciências sociais para modelar a interação humana. A sua utilização nas ciências sociais tem como principal função estudar comportamentos que emergem de bases, permitindo que o utilizador faça julgamentos sobre o que causou esses comportamentos.

Um agente deve ter as seguintes propriedades: eles devem ser autónomos, ter capacidade social, perceber e reagir ao meio ambiente e ser proativo com suas escolhas. A partir de um conjunto suficiente de modelos rigorosamente formulados e validados, a plataforma usada utiliza vários parâmetros para modelar os ocupantes dentro dos edifícios. Numa primeira fase o No-MASS, uma ferramenta constituída por vários modelos integrados relacionados com o comportamento dos ocupantes, nomeadamente a sua ocupação, atividades e todos os sistemas de controlo em que possam ter influência. O No-MASS, numa primeira fase, incluía os seguintes modelos verificados e prontamente disponíveis:

 Atividade dos ocupantes (Jaboob e Robinson, 2016);  Presença dos ocupantes (Page et al., 2008);

 Interações com janelas (Haldi e Robinson, 2009);

 Interações com dispositivos de sombreamento (Haldi e Robinson, 2010);  Interações com iluminação (Reinhart, 2004).

Figura 2.1 - Diagrama de fluxo do No-MASS (Chapman, Doctoral Thesis - University of Nottingham, 2016)

Posteriormente foram adicionados mais dois modelos: um de interação social e um outro de aprendizagem, em que o ocupante pode ajustar parâmetros tais como o set-point de aquecimento.

As simulações com No-MASS seguem o processo descrito no diagrama de fluxo a seguir descrito e apresentado:

A ferramenta No-MASS começa por construir uma população de agentes, atribuindo um perfil a cada membro dependendo dos parâmetros de entrada fornecidos no arquivo de configuração. Estes parâmetros de entrada configurados irão influenciar os modelos posteriores de atividades e presença. No entanto, o modelo de atividade melhorada permite que sejam criados um conjunto de perfis definidos por características sociodemográficas, que se alteram quando o agente está presente em um agregado familiar. Por exemplo, uma pessoa aposentada vai passar mais tempo em casa durante o dia; um estudante vai dormir e acordar mais tarde.

O uso de janelas, luzes e set-points do sistema de aquecimento são modelados através de uma estrutura de interação social, o que permite a comunicação com outros ocupantes, criando um mecanismo de resolução de conflitos e uma estratégia cooperativa.

Este modelo de interação social permite que cada ocupante possa receber um conjunto diferente de coeficientes para cada modelo estocástico (janelas, sombreamento e iluminação), significando mais diversidade entre agentes.

Os resultados do cálculo do desempenho energético do edifício e outros modelos, tais como atividades, são inputs para regras determinísticas, permitindo assim que o No-MASS seja estendido para além dos modelos estocásticos.

Finalmente, foi introduzido um modelo de aprendizagem em que o ocupante pode ajustar os parâmetros do sistema de aquecimento ou interações de janela. Com isto os ocupantes aprendem a interagir de uma forma que mantenha o desconforto no mínimo.

Esta plataforma chamada No-MASS foi introduzida no DesignBuilder, que é uma ferramenta para simular o desempenho energético de edifícios, e é nesta ferramenta que irá ser desenvolvido este trabalho. A versão utilizada para o desenvolvimento desta dissertação não tem incluída o modelo de aprendizagem apresentado por último, por se tratar de uma versão em fase beta, ou seja, ainda em testes.

3. Metodologia de análise

3.1 Sumário

Neste capítulo é demonstrado todo o trabalho desenvolvido usando o software DesignBuilder, desde a criação de um apartamento virtual até á simulação de consumo energético do mesmo variando vários parâmetros, com ênfase no comportamento dos ocupantes.

3.2 Metodologia

Após a realização da revisão bibliográfica, referente aos comportamentos energéticos e a sua influência sobre o desempenho dos edifícios, e da apresentação da ferramenta principal para este trabalho, irá ser descrito o trabalho desenvolvido no DesignBuider para poder realizar as devidas simulações e tirar conclusões.

No DesignBuilder começou-se por criar uma célula de teste virtual, no meu caso um apartamento virtual em Coimbra com dois quartos, duas casas de banho e uma sala/cozinha. Tentei configurar o apartamento o mais real possível, baseando-me em várias pesquisas e conhecimentos adquiridos anteriormente nas aulas de Aquecimento, Ventilação e Ar Condicionado e Térmica de Edifícios, alterando os parâmetros a seguir apresentados e descritos:

Layout – configuração do esboço;

Atividade – configuração de tudo o que esteja relacionado com a ocupação, desde a atividade exercida neste espaço ao metabolismo dos seus ocupantes;

Construção – configuração da parte construtiva;

Aberturas – configuração das janelas e sombreamentos; Iluminação – configuração da iluminação;

AVAC – configuração dos sistemas AVAC (Aquecimento, ventilação e ar condicionado): aquecimento, arrefecimento, ventilação natural, ventilação mecânica etc.

Posteriormente foi desenvolvido um perfil de utilização de referência, que se baseia em horários de ocupação projetados por mim com base na minha experiência e de seguida foram desenvolvidos modelos ocupacionais avançados, já com acesso à plataforma No-MASS, sendo um dos modelos referente a um casal de reformados, outro referente a um casal empregado com um filho de idade compreendida entre os 5 e os 17 anos e por último um perfil referente a um casal empregado.

Para poder utilizar estes perfis de utilização avançados é necessário proceder à alteração da ocupação de simples para detalhada nas opções de modelo, que mostro na imagem apresentada a seguir.

Depois de realizada uma análise entre o modelo ocupacional de referência e estes modelos ocupacionais avançados, foram desenvolvidos vários parâmetros para a realização de um estudo paramétrico, de forma a se fazer uma análise qualitativa e quantitativa da influência destes parâmetros no comportamento dos ocupantes e consequentemente no consumo energético do edifício residencial. As variáveis incluídas foram as seguintes:

 Clima – um clima quente e outro frio;

 Perfil de iluminação - um perfil económico de iluminação e outro perfil descuidado;  Qualidade do edifício – um perfil com envidraçados simples e pouco isolamento nas paredes e outro perfil com envidraçados triplos e paredes com melhor isolamento;  Perfis de utilização – perfil de referência e os dois perfis estocásticos acima

mencionados, um casal de reformados e um casal empregado com um filho. Figura 3.3 - Opções de Modelo

3.3 Célula de teste virtual

No software DesignBuilder foi criado o apartamento de referência com 150 m2, tal como mostrado na figura a seguir apresentada.

3.3.1 Layout

3.3.2 Atividade

 Quarto e Suíte – função de áreas principalmente para dormir, com uma densidade de potência de 3,58 W/m²;

 Sala/Cozinha – função de área onde a comida é preparada e de descanso com uma densidade de potência de 30,28 W/m²;

 Casas de banho – função de área para lavagem entre outras relacionadas com higiene, com uma densidade de potência de 1,67W/m².

Em relação aos horários de ocupação utilizei o Excel onde criei tabelas para conseguir atribuir valores percentuais de ocupação a cada espaço descrito acima. Comecei por criar três tabelas, uma para os dias de semana, outra para os fins de semana de inverno e outra para os fins de semana de verão, ou seja, os três períodos do ano onde acho que vai haver variações. Em cada uma das tabelas atribuí aos espaços privados e nos espaços partilhados uma percentagem de hora a hora, baseada na minha experiência. Para os espaços partilhados tive depois de fazer um cálculo simples: dois terços da ocupação na sala e na rua resultam do casal e um terço do filho. Nas tabelas dos fins de semana de verão e fins de semana de inverno tive de fazer uma correção ao valor, dado que o programa só aceita valores multiplicadores de 5 e por isso fiz um arredondamento ao valor mais próximo.

SUITE WC SUITE QUARTO WC QUARTO SALA RUA SALA RUA SALA RUA

6-7 50% 50% 50% 50% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 7-8 50% 0% 50% 0% 50% 0% 50% 0% 50% 0% 8-9 0% 0% 0% 0% 0% 100% 0% 100% 0% 100% 9-10 0% 0% 0% 0% 0% 100% 0% 100% 0% 100% 10-11 0% 0% 0% 0% 0% 100% 0% 100% 0% 100% 11-12 0% 0% 0% 0% 0% 100% 0% 100% 0% 100% 12-13 0% 0% 0% 0% 0% 100% 0% 100% 0% 100% 13-14 0% 0% 0% 0% 0% 100% 0% 100% 0% 100% 14-15 0% 0% 0% 0% 0% 100% 0% 100% 0% 100% 15-16 0% 0% 0% 0% 0% 100% 0% 100% 0% 100% 16-17 0% 0% 0% 0% 0% 100% 0% 100% 0% 100% 17-18 0% 0% 0% 0% 0% 100% 0% 100% 0% 100% 18-19 0% 5% 0% 5% 45% 50% 45% 50% 45% 50% 19-20 0% 10% 0% 10% 90% 0% 90% 0% 90% 0% 20-21 0% 10% 0% 10% 90% 0% 90% 0% 90% 0% 21-22 0% 10% 0% 10% 90% 0% 90% 0% 90% 0% 22-23 50% 50% 50% 50% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 23-24 100% 0% 100% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 24-01 100% 0% 100% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 01-02 100% 0% 100% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 02-03 100% 0% 100% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% FILHO TOTAL ESPAÇOS PARTILHADOS

DIAS DE SEMANA

CASAL FILHO CASAL

SUITE WC SUITE QUARTO WC QUARTO SALA RUA SALA RUA SALA RUA SALA RUA

6-7 100% 0% 100% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 7-8 100% 0% 100% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 8-9 50% 50% 100% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 9-10 0% 0% 50% 50% 75% 25% 0% 0% 50% 17% 50% 15% 10-11 0% 10% 0% 0% 40% 50% 100% 0% 60% 33% 60% 35% 11-12 0% 10% 0% 10% 65% 25% 90% 0% 73% 17% 75% 15% 12-13 0% 10% 0% 10% 65% 25% 65% 25% 65% 25% 65% 25% 13-14 0% 10% 0% 10% 65% 25% 65% 25% 65% 25% 65% 25% 14-15 0% 5% 0% 5% 45% 50% 45% 50% 45% 50% 45% 50% 15-16 0% 5% 0% 0% 45% 50% 0% 100% 30% 67% 30% 65% 16-17 0% 5% 0% 0% 45% 50% 0% 100% 30% 67% 30% 65% 17-18 0% 5% 0% 0% 45% 50% 0% 100% 30% 67% 30% 65% 18-19 0% 5% 0% 5% 45% 50% 45% 50% 45% 50% 45% 50% 19-20 0% 10% 0% 10% 90% 0% 65% 25% 82% 8% 80% 10% 20-21 0% 10% 0% 10% 90% 0% 65% 25% 82% 8% 80% 10% 21-22 0% 10% 0% 10% 90% 0% 65% 25% 82% 8% 80% 10% 22-23 0% 10% 0% 10% 90% 0% 65% 25% 82% 8% 80% 10% 23-24 50% 50% 0% 50% 0% 0% 35% 15% 12% 5% 10% 5% 24-01 100% 0% 100% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 01-02 100% 0% 100% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 02-03 100% 0% 100% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% ESPAÇOS PARTILHADOS

FINS DE SEMANA - INVERNO

ESPAÇOS PRIVADOS

CASAL FILHO CASAL FILHO TOTAL CORRIGIDO

Tabela 3.1 - Horários de ocupação para dias de semana

3.3.3 Construção

Todas as paredes externas têm a mesma constituição com o mesmo valor de coeficiente térmico U= 0,4W/m².K, à exceção da parede externa da sala+cozinha que está em contacto com outros espaços não úteis e por isso atribuí-lhe um coeficiente térmico U= 0.8 W/m².K. Para chegar a estes valores primeiramente tive de utilizar o Despacho do Zoneamento Climático para verificar que Coimbra pertence ao NUTS (Nomenclatura das Unidades Territoriais para Fins Estatísticos) de nível 3 de Baixo Mondego através da Tabela 01. Posteriormente através da Tabela 04 verifiquei que Baixo Mondego pertence á zona climática de inverno I2 e á zona climática de verão V1. (República, 2.ª série — N.º 234 — 3 de dezembro de 2013, 2013)

SUITE WC SUITE QUARTO WC QUARTO SALA RUA SALA RUA SALA RUA SALA RUA

6-7 100% 0% 100% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 7-8 100% 0% 100% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 8-9 100% 0% 100% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 9-10 50% 50% 100% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 10-11 0% 0% 50% 50% 50% 50% 0% 0% 33% 33% 35% 35% 11-12 0% 5% 0% 0% 45% 50% 50% 50% 47% 50% 45% 50% 12-13 0% 5% 0% 5% 20% 75% 20% 75% 20% 75% 20% 75% 13-14 0% 5% 0% 5% 20% 75% 20% 75% 20% 75% 20% 75% 14-15 0% 5% 0% 0% 20% 75% 0% 100% 13% 83% 15% 85% 15-16 0% 5% 0% 0% 20% 75% 0% 100% 13% 83% 15% 85% 16-17 0% 5% 0% 0% 20% 75% 0% 100% 13% 83% 15% 85% 17-18 0% 5% 0% 0% 20% 75% 0% 100% 13% 83% 15% 85% 18-19 0% 5% 0% 5% 45% 50% 45% 50% 45% 50% 45% 50% 19-20 0% 10% 0% 5% 65% 25% 45% 50% 58% 33% 60% 35% 20-21 0% 10% 0% 5% 65% 25% 45% 50% 58% 33% 60% 35% 21-22 0% 10% 0% 5% 65% 25% 20% 75% 50% 42% 50% 40% 22-23 0% 10% 0% 5% 65% 25% 20% 75% 50% 42% 50% 40% 23-24 0% 50% 0% 5% 0% 50% 20% 75% 7% 58% 5% 60% 24-01 100% 0% 0% 50% 0% 0% 0% 50% 0% 17% 0% 15% 01-02 100% 0% 100% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 02-03 100% 0% 100% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% ESPAÇOS PRIVADOS

FINS DE SEMANA - VERÃO

ESPAÇOS PARTILHADOS

CORRIGIDO

CASAL FILHO CASAL FILHO TOTAL

Sabendo isto, fui á Portaria n.º 349-B/2013 e recorri á tabela I.01 para determinar os valores de transmissão térmica de referência das paredes envolventes. (República, 1.ª série — N.º 232 — 29 de novembro de 2013, 2013)

Obtendo assim, para o meu edifício as seguintes constituições de paredes:

Figura 3.5 -Constituição das paredes em contacto com o exterior com um valor de U= 0,4 W/m².K

Figura 3.6 - Constituição das paredes em contacto com outros espaços não úteis com um valor de

3.3.4 Aberturas

Para o vidro foi definido um vidro duplo 3mm + caixa de ar 13mm + 3mm, conforme

ilustrado na imagem apresentada:

3.3.5 Iluminação

Tendo por base horários de ocupação apresentados acima, defini também tabelas para a percentagem de iluminação de cada espaço, conforme apresento a seguir:

SUITE WC SUITE QUARTO WC QUARTO SALA SUITE WC SUITE QUARTO WC QUARTO SALA SUITE WC SUITE QUARTO WC QUARTO SALA

6-7 0% 50% 0% 50% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 7-8 50% 0% 50% 0% 50% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 8-9 0% 0% 0% 0% 0% 50% 50% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 9-10 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 50% 50% 50% 50% 50% 0% 0% 0% 10-11 0% 0% 0% 0% 0% 0% 10% 0% 0% 60% 0% 0% 50% 50% 35% 11-12 0% 0% 0% 0% 0% 0% 10% 0% 10% 75% 0% 5% 0% 0% 45% 12-13 0% 0% 0% 0% 0% 0% 10% 0% 10% 65% 0% 5% 0% 5% 20% 13-14 0% 0% 0% 0% 0% 0% 10% 0% 10% 65% 0% 5% 0% 5% 20% 14-15 0% 0% 0% 0% 0% 0% 10% 0% 0% 45% 0% 5% 0% 0% 15% 15-16 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 30% 0% 5% 0% 0% 15% 16-17 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 30% 0% 5% 0% 0% 15% 17-18 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 30% 0% 5% 0% 0% 15% 18-19 0% 5% 0% 5% 45% 0% 5% 0% 5% 45% 0% 5% 0% 5% 45% 19-20 0% 10% 0% 10% 90% 0% 10% 0% 10% 80% 0% 10% 0% 5% 60% 20-21 0% 10% 0% 10% 90% 0% 10% 0% 10% 80% 0% 10% 0% 5% 60% 21-22 0% 10% 0% 10% 90% 0% 10% 0% 10% 80% 0% 10% 0% 5% 50% 22-23 25% 50% 25% 50% 0% 0% 10% 0% 10% 80% 0% 10% 0% 5% 50% 23-24 0% 0% 0% 0% 0% 25% 50% 0% 50% 10% 0% 50% 0% 5% 5% 24-01 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 25% 0% 0% 25% 0% 0% 50% 0% 01-02 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 25% 0% 0% 02-03 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%

DIAS DE SEMANA

FINS DE SEMANA - INVERNO

FINS DE SEMANA -VERÃO

3.3.6 AVAC (Aquecimento, ventilação e ar condicionado)

Todos os espaços possuem ventilação natural, dado que existem janelas em todos eles. Quanto à ventilação mecânica está desligada.

Nos quartos e na sala/cozinha tenho aquecimento e arrefecimento, que utilizam eletricidade como fonte de alimentação.

Figura 3.8 - Ventilação natural e ventilação mecânica

Na área do DHW (Domestic Hot Water), ou seja, águas sanitárias, defini como ligado para as casas de banho e para a sala/cozinha com um valor de consumo de 1.05 l/m² e com horários definidos resultantes dos horários de ocupação.

WC SUITE WC QUARTO SALA WC SUITE WC QUARTO SALA WC SUITE WC QUARTO SALA

6-7 50% 50% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 7-8 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 8-9 0% 0% 0% 50% 0% 0% 0% 0% 0% 9-10 0% 0% 0% 0% 50% 0% 50% 0% 0% 10-11 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 50% 0% 11-12 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 12-13 0% 0% 0% 0% 0% 65% 0% 0% 20% 13-14 0% 0% 0% 0% 0% 65% 0% 0% 20% 14-15 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 15-16 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 16-17 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 17-18 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 18-19 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 19-20 0% 0% 90% 0% 0% 80% 0% 0% 60% 20-21 0% 0% 90% 0% 0% 80% 0% 0% 60% 21-22 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 22-23 50% 50% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 23-24 0% 0% 0% 50% 50% 0% 50% 0% 0% 24-01 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 50% 0% 01-02 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 02-03 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%

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Figura 3.10 - Ocupação detalhada

3.4 Perfis de utilização avançados – No-MASS

Após alteração da ocupação de simples para detalhada, como demonstrado acima, vamos á aba da atividade e vai aparecer uma nova opção, como se apresenta abaixo, para escolhermos o perfil de ocupação avançado.

Como se pode ver na imagem acima existem vários perfis criados para residências, tais como, casal de reformados, casal de desempregados, casal casado com 2 filhos, etc.

Para este estudo decidi escolher um casal reformado por ser um perfil de utilização mais extremo, ou seja, sendo duas pessoas reformadas vão passar mais tempo em casa e não vão ter tanto cuidado com certos fatores, por exemplo, a nível da iluminação provavelmente irão ser mais descuidados.

O segundo perfil escolhido é o do casal empregado com um filho, porque é o perfil que representa a “globalidade”, ou seja, é o perfil mais próximo do que existe no geral. Ao contrário do primeiro perfil, neste as pessoas já vou ter uma mentalidade mais cuidada em relação ao consumo energético.

Para terceiro perfil optei por um casal empregado sem filhos, para podermos três perfis diferentes, mas que englobem os perfis mais recorrentes hoje em dia.

Ao escolher estes perfis de utilização de DesignBuilder, todos os parâmetros que foram inseridos anteriormente ao nível da atividade, construção, aberturas, iluminação e AVAC irão ser adaptados de acordo com o que foi explicado anteriormente no capítulo 2. Por exemplo, os horários de ocupação para um casal de reformados não vão ser iguais aos do casal com filho, porque é muito provável que o casal de reformados passe muito mais tempo em casa.

3.4.1 Casal de reformados

Figura 1 - Perfil de uma mulher casada reformada

Figura 3.14 - Perfil uma mulher casada reformada

3.4.2 Casal empregado com um filho

Figura 3.18 - Perfil de uma mulher casada com um filho

3.4.3 Casal empregado sem filhos

Figura 2- Perfil de um casal empregado sem filhos

Figura 3.22 - Perfil de uma mulher casada sem filhos

3.5 Variáveis a incluir no estudo paramétrico

3.5.1 Clima

Após uma pesquisa na internet pelas cidades mais frias e mais quentes do Mundo, optou-se pela escolha de climas extremos e, tendo em conta o que existe na base de dados do DesignBuilder, escolheu-se a cidade do Kuwait para clima quente e pela cidade de Astana do Cazaquistão para o clima frio.

Depois de definidas as duas localizações, procedeu-se á implementação de dois templates para cada um dos climas, que podem ser definidos ao nível do Apartamento Tese.

Figura 3.24 - Localização cidade de Kuwait no Kuwait

3.5.2 Perfis de iluminação

Para os perfis de iluminação optei por um perfil com baixo consumo, utilizando lâmpadas LED, e com sensores para controlo da iluminação; e outro perfil com um consumo elevado, que utilizada lâmpadas de tungsténio.

Com o primeiro perfil pretende-se economia, dado que as lâmpadas LED fornecem uma boa luminosidade com pouco consumo de energia e o controlo de iluminação permite que as luzes não estejam ligadas desnecessariamente; o segundo perfil é exatamente o oposto, onde as lâmpadas de tungsténio são lâmpadas que consomem muito mais energia, quando comparadas com as lâmpadas LED.

Figura 3.26 - Perfil de iluminação para lâmpadas LED com sensores de controlo de iluminação

3.5.3. Qualidade do Edifício

Nesta parte o foco foi o isolamento do apartamento a nível das paredes e das janelas. Para avaliar a variação do consumo segundo este parâmetro mexeu-se nos valores do coeficiente de transmissão térmica a nível do isolamento e também na mudança dos envidraçados.

Foram então definidos dois extremos a nível do isolamento: o primeiro onde os vidros passam a ser triplos, mantendo os valores de referência para os coeficientes térmicos das paredes e na área do sombreamento ativar todas as opções.

Figura 3.27 - Perfil de iluminação para lâmpadas de Tungsténio sem sensores de controlo de iluminação

Figura 3.28 - Constituição das paredes em contacto com o exterior com um valor de U= 0,4

W/m².k

Figura 3.29 - Constituição das paredes em contacto com outros espaços não úteis com um

Figura 3.30 - Envidraçado triplo 6+12+6+12+6

O outro extremo será com vidros simples e com um isolamento térmico muito inferior, para as paredes em contacto com o exterior U= 1,6W/m².K e para as paredes em contacto com outros espaços não úteis U= 2W/m².K. Estes últimos valores de coeficientes térmicos foram extraídos da Tabela I.05 da Portaria n.º 349-B/2013, dado que são os valores máximos admissíveis para as paredes envolventes. Desliguei também todas as opções de sombreamento. (República, 1.ª série — N.º 232 — 29 de novembro de 2013, 2013)

Figura 3.32 - Constituição das paredes em contacto com o exterior com um valor de U= 1.6 W/m².K

Figura 3.33 - Constituição das paredes em contacto com outros espaços não úteis com um valor de U= 2 W/m².K

Figura 3.34 - Envidraçado simples 6 mm

3.5.4 Perfis de utilização

No estudo paramétrico irei também utilizar o perfil ocupacional de referência e os perfis ocupacionais avançados do casal de reformados e do casal com 1 filho.

4. Apresentação, análise e discussão de resultados

4.1 Sumário

Neste capítulo apresenta-se todos os resultados das simulações de consumo energético resultantes do DesignBuiler e posterior análise para se poder retirar conclusões quanto à influência do comportamento no desempenho energético de edifícios residenciais.

4.2 Perfil ocupacional de referência vs perfis ocupacionais

avançados (definidos anteriormente)

Como podemos verificar pela tabela acima apresentada existe variação no consumo energético do edifício utilizando quatro perfis de utilização diferentes, o que é normal dado que estamos a utilizar um perfil de referência onde não se tem em consideração a influência do comportamento e outros três perfis ocupacionais avançados com diferentes conjuntos de pessoas, o que causa diferentes tipos de comportamento.

REFERÊNCIA CASAL DE REFORMADOS CASAL COM 1 FILHO

CASAL

ILUMINAÇÃO

1817.62

1453.20

1595.46

1652.64

[KWh]

AQUECIMENTO

1878.99

1557.83

1514.12

1508.12

[KWh]

ARREFECIMENTO 1345.62

1681.75

1719.60

1751.40

[KWh]

ÁGUAS QUENTES 2625.95

2625.95

2625.95

2625.95

[KWh]

TOTAL

7668.18

7318.74

7455.13

7538.12

[KWh]

GASTOS DE ELETRICIDADE

O que se conclui com esta tabela é que de facto o comportamento dos ocupantes influencia o consumo energético de edifícios! Embora neste caso a diferença no consumo energético, por exemplo, do perfil de referência para o perfil de casal de reformados, seja apenas uma redução de 4,56%, tem de se ter em conta que ao introduzir todos os dados do perfil de referência foi tentado ao máximo aproximá-lo do real e podem-se ter cometido erros por excesso. Provavelmente noutros casos, ao realizar-se a simulação energética de referência vão menosprezar certos aspetos e ir-se-ão verificar maiores discrepâncias no consumo energético.

Ao nível das águas quentes, não vale a pena ter em conta os valores porque estes não variam com a mudança do perfil ocupacional, talvez devido a algum erro na versão beta do programa.

Verificamos também que entre os três perfis ocupacionais o que consome mais a nível do aquecimento é o casal de idoso, o que faz sentido dado que as pessoas mais idosas são mais sensíveis ao frio que pessoas na casa dos quarenta anos.

Tal como referido anteriormente podem ter sido cometidos erros por excesso ao simular o perfil de referência e, assim obter diferenças de consumo energético mínimo. Mas através desta última tabela apresentada consegue-se verificar realmente a influência dos ocupantes, neste caso nos ganhos internos do edifício. A nível da ocupação verificamos diferenças enormes nos ganhos internos do perfil ocupacional de referência para os perfis ocupacionais avançados, o que consequentemente irá produzir como verificado na tabela 4.1 alterações no consumo energético.

REFERÊNCIA CASAL DE REFORMADOS CASAL COM 1 FILHO CASAL

ILUMINAÇÃO 1817.62 1557.41 1583.77 1652.64 [KWh]

OCUPAÇÃO 504.93 1613.27 1662.54 1666.67 [KWh]

GANHOS SOLARES 8999.89 8999.89 8999.89 8999.89 [KWh]

GANHOS INTERNOS

4.3 Estudo Paramétrico

Neste ponto apresenta-se os resultados das simulações energéticas do apartamento virtual introduzindo alterações a nível do clima, qualidade do edifício, clima e perfis ocupacionais. Pretende-se verificar de que forma e com que intensidade se irão sentir estas modificações a nível do comportamento dos ocupantes e consequente consumo energético.

4.3.1 Clima

Olhando para os resultados da tabela a nível dos consumos de energia, consegue-se obconsegue-serva que os valores entre os três perfis ocupacionais são idênticos, ambos os três perfis variam de forma idêntica. No clima quente aumenta os gastos no arrefecimento

CLIMA

QUENTE CLIMA FRIO

ILUMINAÇÃO 1817.62 1817.62 _[Kwh] AQUECIMENTO 187.74 29347.83 _[Kwh] ARREFECIMENTO 6877.12 589.58 _[Kwh] ÁGUAS QUENTES 2625.95 2625.95 _[Kwh] TOTAL 11508.44 34380.99 _[Kwh] Ganhos Internos OCUPAÇÃO 444.63 555.81 _[Kwh] ILUMINAÇÃO 1452.78 1434.30 _[Kwh] AQUECIMENTO 130.05 28628.50 _[Kwh] ARREFECIMENTO 7924.14 716.83 _[Kwh] ÁGUAS QUENTES 2625.95 2625.95 _[Kwh] TOTAL 12132.92 33405.58 _[Kwh] Ganhos Internos OCUPAÇÃO 1349.67 1779.38 [Kwh] ILUMINAÇÃO 1552.37 1546.12 _[Kwh] AQUECIMENTO 125.38 28492.20 _[Kwh] ARREFECIMENTO 8056.77 725.39 _[Kwh] ÁGUAS QUENTES 2625.95 2625.95 _[Kwh] TOTAL 12360.47 33389.66 _[Kwh] Ganhos Internos OCUPAÇÃO 1406.21 1860.93 _[Kwh]

Gastos Gastos Gastos PERFIL DE REFRÊNCIA PERFIL DE REFORMADOS PERFIL DE CASAL C/ 1 FILHO