Optimización basada en simulación de la eficiencia energética de edificios

Abstract

En un escenario de crisis climática y demandas crecientes de habitabilidad, la presente investigación aborda la problemática del consumo energético en el sector residencial proponiendo un cambio de paradigma en el uso de la Simulación Energética de Edificios (Building Energy Simulation) (BES). Se propone un marco metodológico de modelado termo-energética de edificios acoplada a algoritmos de optimización (SBO), sustentado en el acoplamiento dinámico de Algorítmos Genéticos (GA) con el motor de simulación EnergyPlus (E+). Este marco se implementa en dos fases críticas: primero, para la calibración de modelos BES mediante modelado inverso y, segundo, para el diseño de envolventes bioclimáticas y el análisis de sensibilidad regional en Argentina. A través del modelado inverso y el análisis de dos casos de estudio experimentales (MEVIR y SOFIA), se desarrollan metodologías de calibración avanzada. Se demuestra que el enfoque multiobjetivo y el monitoreo detallado, junto al desacople secuencial de las variables de la envolvente y la inclusión de parámetros de alta sensibilidad e incertidumbre, permiten mitigar el fenómeno de la equifinalidad. Este proceso logra precisiones de 0.15°C, garantizando la integridad termofísica de los modelos resultantes. Posteriormente, se emplean modelos directos para evaluar el desempeño de un prototipo teórico (VERA) a través de las diversas zonas bioambientales de la República Argentina (IRAM 11603). Los resultados demuestran que la eficiencia energética residencial no reside en la aplicación de soluciones tecnológicas universales ni en grandes inversiones de capital, sino en la gestión del equilibrio térmico dinámico mediante estrategias bioclimáticas optimizadas. En conclusión, este trabajo aporta conocimiento científico de transferencia esencial para que proyectistas y organismos gubernamentales alcancen metas de sustentabilidad fundamentadas en evidencia cuantitativa y un desempeño energético verificado.

In a context of climate crisis and growing demands for habitability, this research addresses the issue of energy consumption in the residential sector by proposing a paradigm shift in the use of BES. A methodological framework for building thermal-energy modeling coupled with optimization algorithms (SBO) is proposed, supported by the dynamic coupling of Genetic Algorithms (GA) with the EnergyPlus (E+) simulation engine. This framework is implemented in two critical phases: first, for the calibration of BES models through inverse modeling; and second, for the design of bioclimatic envelopes and regional sensitivity analysis in Argentina. Through inverse modeling and the analysis of two experimental case studies (MEVIR and SOFIA), advanced calibration methodologies are developed. It is demonstrated that a multi-objective approach and granular monitoring, combined with the sequential decoupling of envelope variables and the inclusion of high-uncertainty parameters, effectively mitigate the phenomenon of equifinality. This process achieves accuracies of 0.15°C, ensuring the thermo-physical integrity of the resulting models. Subsequently, forward models are employed to evaluate the performance of a theoretical prototype (VERA) across the various bio-environmental zones of Argentina (IRAM 11603). The results demonstrate that residential energy efficiency does not rely on the application of universal techno logical recipes or capital-intensive investments, but rather on the management of dynamic thermal equilibrium through optimized bioclimatic strategies. In conclusion, this work provides essential scientific knowledge for transfer, enabling designers and government agencies to achieve sustainability goals based on quantitative evidence and verified energy performance.