Optimización del desempeño térmico y energético de viviendas en la región Litoral Argentina

Abstract

To achieve the design of an energy-efficient building, the thermal and energetic performance of a large series of alternative designs of such building must be analyzed in search of a sufficiently good or even optimal solution. This is usually a very complex task that involves multiple variables and objectives. In this context, a numerical simulation-based optimization methodology is developed in this Thesis, generating a series of novel computational tools. These have great versatility due to the fact that they couple EnergyPlus, one of the most popular software for building performance simulations, with genetic optimization algorithms allowing to optimize one or several objectives at the same time. Initially, in order to obtain accurate results of the thermo-energetic models using the EnergyPlus code and to remedy an important deficiency of our country, the typical meteorological years and their corresponding files in EnergyPlus format for 15 locations in the Argentine Littoral region are developed. Subsequently, two genetic algorithms are implemented, one mono- and one multi-objective, capable of solving multiple variable problems. In addition, to obtain optimization results in reasonable computation times, the optimization code is parallelized for its use in PCs and clusters of several processors or cores. Finally, the tools developed are applied in detail to the optimal design with multiple objectives of a local, single-family dwelling. The obtained results indicate that the proposed methodology and the developed tools allow to explore the design space automatic and efficiently achieving high-performance building designs.

Para lograr el diseño de un edificio energéticamente eficiente, el desempeño térmico y energético de una gran serie de diseños alternativos de dicho edificio deben analizarse en busca de una solución suficientemente buena o incluso óptima. Esta es una tarea generalmente muy compleja que involucra múltiples variables y objetivos. En este contexto, en esta Tesis se desarrolla una metodología de optimización basada en simulación numérica, generando una serie de novedosas herramientas computacionales. Estas tienen gran versatilidad debido a que acoplan EnergyPlus, uno de los software más populares para la simulación del comportamiento de edificios, con algoritmos genéticos de optimización permitiendo optimizar uno o varios objetivos a la vez. Inicialmente, para obtener resultados precisos de los modelos termo-energéticos usando el código EnergyPlus y subsanar una deficiencia importante de nuestro país, se desarrollan los años meteorológicos típicos y sus correspondientes archivos en formato de EnergyPlus para 15 localidades en el Litoral. Posteriormente, se implementan dos algoritmos genéticos, uno mono- y otro multi-objetivo, capaces de resolver problemas de múltiples variables. Además, para obtener resultados de optimización con tiempos razonables, se realiza la paralelización del código de optimización para su uso en PCs y clusters de varios procesadores o núcleos. Finalmente, las herramientas desarrolladas son aplicadas de forma detallada para el diseño óptimo con múltiples objetivos de una vivienda unifamiliar en el Litoral. Los resultados obtenidos indican que la metodología propuesta y las herramientas desarrolladas permiten explorar el espacio de diseño de forma automática y eficiente logrando diseños edilicios de alto desempeño.