BUILDINGS ENERGY EFFICIENCY–BUILDING OPTIMIZATION USING GENETIC ALGORITHMS

• Main Author: LUCIANA MONTICELLI DE MELO
• Other Authors: MARCO AURÉLIO CAVALCANTI PACHECO
• Language: Portuguese
• Published: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO 2009
• Online Access: http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=31949@1; http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=31949@2

PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO === COORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DO PESSOAL DE ENSINO SUPERIOR === PROGRAMA DE EXCELENCIA ACADEMICA === O crescente consumo de energia é preocupante, principalmente pelo uso de sistemas de condicionamento de ar e de iluminação artificial. Nas edificações modernas, os projetos arquitetônicos vêm negligenciando os fatores que proporcionam o conforto ambiental. Baseando-se nos conceitos da arquitetura sustentável, esta dissertação propõe e modela um sistema que otimiza os parâmetros da edificação que influenciarão no consumo de energia elétrica, nos custos com a construção e na emissão de poluentes pela edificação. Propõe-se um modelo de algoritmos genéticos que, juntamente com um programa de simulação de energia, EnergyPlus, constitui o modelo evolucionário desenvolvido neste trabalho. Este modelo otimiza parâmetros como: dimensionamento de aberturas e de pédireito; orientação da edificação; condicionamento do ar; disposição de árvores no entorno da edificação; etc . O modelo evolucionário tem sua ação e eficácia testados em estudo de casos - edificações desenhadas por projetista -, em que se alteram: espessura das paredes, altura de pé direito, largura de janelas, orientação quanto ao Norte geográfico, localização de elementos sombreantes (árvores), uso ou não de bloqueadores solares. Estes fatores influenciarão no conforto térmico da edificação e, consequentemente, no consumo elétrico dos sistemas de condicionamento de ar e de iluminação artificial, que por sua vez, influenciam os parâmetros que se pretende otimizar. Os resultados obtidos mostram que as otimizações feitas pelo modelo evolucionário foram efetivas, minimizando o consumo de energia pelos sistemas de condicionamento de ar e de iluminação artificial em comparação com os resultados obtidos com as edificações originais fornecidas pelo projetista. === The continuous rising on energy consumption is a concerning issue, especially regarding the use of air conditioning systems and artificial lighting. In modern buildings, architectural designs are neglecting the factors that provide environmental comfort in a natural way. Based on concepts of sustainable architecture, this work proposes and models a system that optimizes the parameters of a building that influence the consumption of electricity, the costs with the building itself, and the emission of pollutants by these buildings. For this purpose a genetic algorithm model is proposed, which works together with an energy simulation program called EnergyPlus, both comprising the evolutionary model developed in this work. This model is able to optimize parameters like: dimensions of windows and ceiling height; orientation of a building; air conditioning; location of trees around a building; etc. The evolutionary model has its efficiency tested in case studies - buildings originally designed by a designer -, and the following specifications provided by the designer have been changed by the evolutionary model: wall thickness, ceiling height, windows width, building orientation, location of elements that perform shading function (trees), the use (or not) of sun blockers. These factors influence the building s heat comfort and therefore the energy consumption of air conditioning systems and artificial lighting which, in turn, influence the parameters that are meant to be optimized. The results show that the optimizations made by the evolutionary model were effective, minimizing the energy consumption for air conditioning systems and artificial light in comparison with the results obtained with the original buildings provided by the designer.