Investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) y la Universidad de Sevilla (US) han desarrollado una propuesta metodológica cuya aplicación en modelos de simulación energética permite reducir la brecha o diferencia existente entre el comportamiento real de los edificios y el comportamiento estandarizado. En este proyecto, la UPM y la US han contado con la colaboración de la Universidad Tecnológica de Delft (TU Delft), ubicada en los Países Bajos.
La aplicación de este método en futuros planes de rehabilitación permitirá fomentar el uso de los modelos de simulación como herramientas predictivas para estimar, de manera fiable, los ahorros energéticos que se producen en calefacción y refrigeración tras las intervenciones de rehabilitación.
Comportamiento esperado y comportamiento real
Las herramientas de simulación energética son utilizadas para predecir el comportamiento de los edificios, por ejemplo, en los procesos de certificación energética. Sin embargo, numerosos estudios han demostrado que existe una discrepancia entre el comportamiento energético esperado y el real de los edificios, denominado performance gap o brecha de comportamiento.
En este contexto, los investigadores de las tres universidades han desarrollado una propuesta metodológica que han aplicado y testeado en dos estudios experimentales, seleccionando dos edificios de vivienda colectiva del mismo tipo constructivo, ubicados en Madrid, uno rehabilitado y otro sin rehabilitar.
En ambos edificios se ha llevado a cabo una monitorización y medición in situ utilizando los equipos de medición desarrollados por la Facultad de Ingeniería de Diseño Industrial de la Universidad Tecnológica de Delft, que se componen del sensor box y el confort dial.
Patrones de uso y ocupación
Los datos de las mediciones se han utilizado para definir los patrones de uso y ocupación a partir de la aplicación de los métodos mixtos que han servido para ajustar los parámetros de entrada de modelos de simulación con datos reales. Esto ha permitido estudiar el consumo energético de los modelos, así como realizar un estudio paramétrico que permite independizar la repercusión de cada uno de los parámetros estudiados.
Los resultados han mostrado que existe una discrepancia en función de los datos utilizados para el ajuste en los modelos, dándose un potencial de ahorro estimado en el consumo de calefacción cuatro veces mayor al ajustar los modelos con datos estandarizados en vez de con datos medidos.
Además, el consumo energético de los modelos ha revelado la importancia del ajuste de los parámetros del comportamiento de los usuarios (alcanzando diferencias de un 98%) y de los datos climáticos (alcanzando diferencias de un 190%), que se han identificado como factores más relevantes en la diferencia entre ajustar los modelos con datos medidos o datos estandarizados.