根据监测数据评估气象变量对住宅建筑热性能的影响

F. Vásquez, Carlos Naranjo, A. Lobato
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摘要

促进能源效率和热舒适的战略已在世界范围内实施。由于对实现可持续发展目标提出的能源目标的影响,温度变化是各国政府关注的一个因素。从这个意义上说,建筑内部的热行为可能与外部条件有关,可以通过能源模拟工具进行估计。本研究的目的是评估在墨西哥和美国进行的热评估的结果,并评估在墨西哥和美国进行的热评估的结果。在这种情况下,实验测量来评估建筑的真实状态,从而预测其在天气方面的行为可以有很大的贡献。在此背景下,本研究开发了一种评估气候对建筑热性能影响的方法。评估是在赤道地区的一个实验原型住房中进行的,监测时间约为一年。利用现有数据,开发了经过验证的线性回归模型,以估计室内温度作为一个或多个环境变量的函数。内部空气温度预测模型的结果R2为0.41,在最坏的情况下,只有环境温度可用于预测,实验误差为10%。因此,该方法可以在不同用途、气候和数据可用性的建筑中复制。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Evaluación del efecto de las Variables Meteorológicas en el desempeño Térmico de una Edificación residencial a Partir de Datos Monitoreados
Las estrategias para promover el uso eficiente de energía y el confort térmico han sido acciones aplicadas mundialmente. Siendo la variación de temperatura un factor preocupante para los gobiernos debido a la influencia por alcanzar las metas energéticas propuestas por los ODS. En este sentido, el comportamiento térmico al interior de una edificación podría estar relacionado a las condiciones externas y se pueden estimar a través de herramientas de simulación energética. Sin embargo, los resultados presentan diferentes niveles de incertidumbre debido a la calidad de datos meteorológicos, las propiedades de los materiales, los patrones de ocupación, así como la complejidad de generar procesos de evaluación térmica. Frente a esto, mediciones experimentales para evaluar el estado real de una edificación y así predecir su comportamiento respecto a la meteorología pueden tener un gran aporte. En este contexto, este estudio desarrolla una metodología para evaluar la incidencia del clima en el comportamiento térmico de una edificación. La evaluación se realiza en una vivienda prototipo experimental localizada en una región ecuatorial monitoreada por aproximadamente un año. Con los datos disponibles, se desarrollaron modelos de regresión lineal validados para estimar el comportamiento de la temperatura interior en función de una o varias variables ambientales. Los resultados del modelo de predicción de la temperatura interna del aire presenta un R2 de 0.41, en el peor de los casos cuando se disponga solo de la temperatura ambiente para la predicción, y un error experimental del 10%. Por lo tanto, esta metodología puede ser replicada en edificaciones de diferentes usos, clima y ajustada a la disponibilidad de datos.
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