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CARLO, Joyce Correna. Diferenças na simulação do consumo de energia elétrica em edificações decorrentes do uso de arquivos climáticos de sítios e anos distintos. Orientação de Roberto Lamberts.122pDissertação (Programa de Pós-graduação em Engenharia Civil) - Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis, 2002.
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Citações: 79
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Resumo
O clima da cidade é regido não somente pelo clima regional, mas também pelas alterações provocadas na estrutura urbana. A paisagem urbana, por não ser uniforme, provoca diferenças no microclima que tendem a afetar o desempenho térmico de uma edificação e, por conseguinte, o seu consumo de energia elétrica. A simulação pode fornecer subsídios rápidos e econômicos para previsão do consumo e de condições de conforto, a partir do conhecimento dos sistemas de aquecimento e resfriamento do edifício, bem como de suas características construtivas e de uso. É então, uma ferramenta que deve ter suas alternativas de uso avaliadas para estimar com maior precisão o desempenho térmico de uma edificação e fornecer subsídios concretos sobre o procedimento mais adequado para cada caso estudado. Uma das variáveis intervenientes na simulação do consumo de energia elétrica é o arquivo climático utilizado. Este apresenta diferenças quando medido em estações climáticas distintas de uma mesma cidade de acordo com a localização da estação na paisagem urbana, o que reflete em diferenças de consumo nos edifícios simulados. O presente trabalho visa avaliar as diferenças de consumo de edificações simuladas em sítios distintos em uma mesma cidade e em diferentes anos através do uso de arquivos climáticos horários cujos dados foram medidos em mais de um ano nas estações climáticas localizadas nestes sítios. Foi utilizado o VisualDOE 2.61 para simular dois protótipos de edificações: um mais sensível às variações do ambiente externo com grande área de janela na fachada, sem brises, alto coeficiente global de transmissão de calor das paredes e telhado e outro menos sensível com pequena área de janela, grande área de alvenaria, com brises horizontais e baixo coeficiente global de transmissão de calor, dentre outras características a densidade de carga interna. Três cidades que continham duas ou mais estações climáticas com dados disponíveis foram selecionadas: Rio de Janeiro, Manaus e Florianópolis. De um total de 92 arquivos climáticos, foram selecionados 20 arquivos climáticos cujo critério foi a disponibilidade de dados climáticos registrados nas 8760 horas do ano. Dados climáticos ausentes foram interpolados para completar as horas necessárias para simular o consumo em um ano completo. Fatores climáticos como nebulosidade foram adotados para duas estações da mesma cidade quando estes não estavam registrados no arquivo climático. A radiação solar em Florianópolis foi estimada através de dados de nebulosidade na estação que não mediu a radiação solar. No Rio de Janeiro e em Manaus, cidades cujas estações não mediram a radiação solar, coeficientes mensais da equação usada para Florianópolis foram ajustados para estimar a radiação global através da nebulosidade horária tendo dados do Atlas de Irradiação Solar do Brasil (COLLE E PEREIRA, 1998). O resultado dos consumos indicou diferenças entre sítios que variam em função do tipo de dado climático. Em sítios onde houve diferenças de radiação solar entre os arquivos climáticos provenientes de diferentes estações, a diferença de consumo dos protótipos entre sítios foi alta, chegando a 18 %. Em sítios onde não houve diferenças de radiação solar entre os arquivos climáticos, as diferenças de consumo entre sítios dependeram da diferença dos graus hora entre os arquivos climáticos: quando esta foi da ordem de 50 %, a diferença no consumo foi significativa, chegando a 8 %, quando a diferença dos graus hora foi menor que 10 %, não houve diferenças significativas no consumo entre sítios. Os consumos dos protótipos menos sensíveis às variações do ambiente externo apresentaram diferenças entre sítios somente relacionadas aos graus hora. Já a comparação do consumo de um arquivo TRY com os demais sítios e anos simulados apresentou diferenças significativas entre sítios de até 10 %, não apresentando variação entre os anos.
Abstract
The city climate is ruled by the surrounding regional climate and it is modified by the urban structure. The urban landscape of a city modifies the microclimate surrounding a building and affects its thermal performance and its energy consumption. A building simulation can forecast the thermal comfort within a building and its related energy consumption by the characterization of heating and cooling systems, envelope and schedules of occupation. If the input data are evaluated, the thermal performance of a building can be more accurately estimated and information can be provided so the best procedure can be applied for each study case. One of the variables that affects an energy consumption simulation is the climatic file. It presents differences when it is measured by different climatic stations of the same city according to the climatic station location on the urban landscape. The choice of a climatic station in a city can reflect on consumption differences in the simulated buildings. The present work intends to evaluate the consumption differences of a building simulated for different sites of a city and different climatic years, using climatic files measured on climatic stations located at these sites. The VisualDOE 2.61 program was used to simulate the energy consumption of two prototype buildings: one more sensitive to external changes with large windows on its facades, without solar protection, high thermal transmittance on walls and roof and the other less sensitive to external changes with small windows on its facades, horizontal solar protection, low thermal transmittance on walls and roof. Three cities that have at least two climatic stations were selected: Rio de Janeiro, Manaus and Florianópolis. Among 92 climatic files, 20 were selected to be compiled to DOE 2.1-E format. The criteria to select the years for the simulation was the availability of climatic data on 8760 hours of the year in order to minimize the data adjustments and filling of blank cells. Missing climatic data were interpolated to complete the 8760 hours needed to simulate the energy consumption on one year. Climatic factors such as cloud cover were adopted for two stations of the same city when they were not registered on one of the climatic stations. Solar radiation in Florianópolis was estimated through cloud cover data on the climatic station that did not measure solar radiation. Monthly coefficients of an equation developed for Florianópolis were adjusted to estimate total radiation using hourly cloud cover data in Rio de Janeiro and Manaus, cities in which the climatic stations did not measure solar radiation. The results indicate consumption differences between sites that vary according to the climatic data differences between these sites. The prototypes consumption difference between sites was high, about 18 %, in sites that presented solar radiation differences between climatic data files. The prototypes consumption difference between sites depended upon the difference in the degree hours in sites where solar radiation data was equal in the climatic files: when degree hours difference between sites was about 50 %, the consumption differences reached 8 %, when degree hours difference between sites was about 10 %, no consumption difference between sites were found. The consumption of the prototypes less sensitive to external changes presented differences between sites related solely to the degree hours. The consumption comparison between a TRY file and the other simulated sites and years presented differences between sites of 10 % while it did not present differences between years.
