Desarrollo de un modelo energético de edificio basado en algoritmos de confort adaptativo bajo el cambio climático: Adaptive-Comfort-Control-Implemented-Model (ACCIM)

Autor: Daniel Sánchez García Tutor/a: Dra. Madelyn Marrero Meléndez. Directores: Dr. Juan Jesús Martín del Río. Dr. Carlos Rubio Bellido. Departamento de Construcciones Arquitectónicas II Universidad de Sevilla Tesis Doctoral Desarrollo de un modelo energético de edificio basado en algoritmos de confort adaptativo bajo el cambio climático: Adaptive-Comfort-Control-Implemented-Model (ACCIM) Development of a building energy model based on adaptive comfort algorithms under the influence of Climate change: Adaptive-Comfort-Control-Implemented-Model (ACCIM) Tesis Doctoral por Compendio de Publicaciones Desarrollo de un modelo energético de edificio basado en algoritmos de confort adaptativo bajo el cambio climático: Adaptive-Comfort-Control-Implemented-Model (ACCIM) Development of a building energy model based on adaptive comfort algorithms under the influence of Climate change: Adaptive-Comfort-Control-Implemented-Model (ACCIM) Doctorando: Daniel Sánchez García Tutor/a: Dra. Madelyn Marrero Meléndez. Departamento de Construcciones Arquitectónicas II. Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Edificación. Universidad de Sevilla. Directores: Dr. Juan Jesús Martín del Río. Departamento de Construcciones Arquitectónicas II. Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Edificación. Universidad de Sevilla. Dr. Carlos Rubio Bellido. Departamento de Construcciones Arquitectónicas II. Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Edificación. Universidad de Sevilla. Programa de Doctorado en Arquitectura (RD 99/2011) Universidad de Sevilla 2020 Tesis desarrollada en el seno del Grupo de Investigación de la Universidad de Sevilla TEP172: Arquitectura: Diseño y Técnica de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Edificación. TESIS POR COMPENDIO DE PUBLICACIONES - Dra. Madelyn Marrero Meléndez. Departamento de Construcciones Arquitectónicas II. - Dr. Juan Jesús Martín del Río. Departamento de Construcciones Arquitectónicas II. - Dr. Carlos Rubio Bellido. Departamento de Construcciones Arquitectónicas II. CERTIFICAN 1. Que la organización y formato de esta tesis doctoral fue desarrollada conforme a los criterios establecidos para tesis por compendio de publicaciones publicados en el artículo 9 del Acuerdo 9.1/CG 19-4-12 por el que se aprueba la Normativa reguladora del régimen de la Tesis Doctoral de la Universidad de Sevilla. 2. Que el doctorando Daniel Sánchez García es el primer firmante en las 4 publicaciones incluidas en la tesis, siendo la principal figura en la realización de los trabajos de campo, simulaciones, análisis de los datos y redacción de los artículos. 3. Que ninguna de las publicaciones compendiadas en la presente tesis doctoral ha sido ni será utilizada por terceros para la realización de otra tesis doctoral. 4. Que los indicadores de calidad de las revistas en las que han sido publicadas las investigaciones de esta tesis son los siguientes (basados en el índice de impacto Journal Citation Report de 2018, versión más reciente en la fecha de depósito de la presente tesis): a. Título: A comparative study on energy demand through the adaptive thermal comfort approach considering climate change in office buildings of Spain. i. Revista: Building Simulation. ii. Factor de impacto (JCR): 2.238. iii. Cuartil: Q2 (Construction & Building Technology). iv. Posición: 24 de 63. b. Título: Adaptive Comfort Control Implemented Model (ACCIM) for Energy Consumption Predictions in Dwellings under Current and Future Climate Conditions: A Case Study Located in Spain. i. Revista: Energies. ii. Factor de impacto (JCR): 2.707. iii. Cuartil: Q3 (Energy & Fuels). iv. Posición: 56 de 103. c. Título: Towards the quantification of energy demand and consumption through the adaptive comfort approach in mixed mode office buildings considering climate change. i. Revista: Energy and Buildings. ii. Factor de impacto (JCR): 4.495. iii. Cuartil: Q1 (Construction & Building Technology). iv. Posición: 7 de 63. d. Título: Analysis of Energy Consumption in Different European Cities: The Adaptive Comfort Control Implemented Model (ACCIM) Considering Representative Concentration Pathways (RCP) Scenarios. i. Revista: Applied Sciences. ii. Factor de impacto (JCR): 2.217. iii. Cuartil: Q2 (Applied Physics). iv. Posición: 67 de 148. Sevilla, a 15 de junio de 2020 Fdo. Dra. Madelyn Marrero Meléndez Fdo. Dr. Juan Jesús Martín del Río Fdo. Dr. Carlos Rubio Bellido PUBLICACIONES ASOCIADAS A LA TESIS DOCTORAL La presente tesis doctoral está sustentada por un total de 4 artículos científicos publicados en revistas científicas de alto impacto, los cuales son: - D. Sánchez-García, C. Rubio-Bellido, M. Tristancho, M. Marrero, A comparative study on energy demand through the adaptive thermal comfort approach considering climate change in office buildings of Spain, Building Simulation. 13 (2019) 51–63. doi:10.1007/s12273-019-0560-2. - D. Sánchez-García, D. Bienvenido-Huertas, M. Tristancho, C. Rubio-Bellido, Adaptive comfort control implemented model (ACCIM) for energy consumption predictions in dwellings under current and future climate conditions: A case study located in Spain, Energies. 12 (2019). doi:10.3390/en12081498. - D. Sánchez-García, C. Rubio-Bellido, J.J.M. del Río, A. Pérez-Fargallo, Towards the quantification of energy demand and consumption through the adaptive comfort approach in mixed mode office buildings considering climate change, Energy and Buildings. 187 (2019) 173–185. doi:10.1016/j.enbuild.2019.02.002. - D. Sánchez-García, D. Bienvenido-Huertas, J.A. Pulido-Arcas, C. Rubio-Bellido, Analysis of energy consumption in different European cities: The adaptive comfort control implemented model (ACCIM) considering representative concentration pathways (RCP) scenarios, Applied Sciences. 10 (2020) 1–24. doi:10.3390/app10041513. Tesis Doctoral por Compendio de Publicaciones Desarrollo de un modelo energético de edificio basado en algoritmos de confort adaptativo bajo el cambio climático: Adaptive-Comfort-Control-Implemented-Model (ACCIM) Development of a building energy model based on adaptive comfort algorithms under the influence of Climate change: Adaptive-Comfort-Control-Implemented-Model (ACCIM) Doctorando: Daniel Sánchez García Tutor/a: Dra. Madelyn Marrero Meléndez. Departamento de Construcciones Arquitectónicas II. Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Edificación. Universidad de Sevilla. Directores: Dr. Juan Jesús Martín del Río. Departamento de Construcciones Arquitectónicas II. Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Edificación. Universidad de Sevilla. Dr. Carlos Rubio Bellido. Departamento de Construcciones Arquitectónicas II. Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Edificación. Universidad de Sevilla. Programa de Doctorado en Arquitectura (RD 99/2011) Universidad de Sevilla 2020 12 • Anexo III.3: Towards the quantification of energy demand and consumption through the adaptive comfort approach in mixed mode office buildings considering climate change. ................................................................................................... 149 • Anexo III.4: Analysis of Energy Consumption in Different European Cities: The Adaptive Comfort Control Implemented Model (ACCIM) Considering Representative Concentration Pathways (RCP) Scenarios. ......................................................... 149 Desarrollo de un modelo energético de edificio basado en algoritmos de confort adaptativo bajo el cambio climático: Adaptive-Comfort-Control-Implemented-Model (ACCIM) 13 2. Introducción Una de las finalidades de los edificios es servir a las personas como refugio de las condiciones climáticas exteriores. Para ello, con la finalidad de mantener la temperatura interior dentro de límites aceptables, se usan las instalaciones de aire acondicionado. Sin embargo, el exceso de uso de estos puede provocar una merma en la capacidad de las personas de adaptarse a las variaciones de la temperatura del ambiente, de forma fisiológica, psicológica y en su conducta [1]. Por otra parte, cada año que sucede se acentúan los efectos consecuentes del cambio climático, que tiene origen en las decisiones tomadas por el ser humano sin tener en consideración el impacto ambiental de las mismas [2]. Tomando como referencia la temperatura media de la superficie de la época preindustrial, el incremento de temperatura podía oscilar entre valores cercanos a 2.5°C en 2050, a 4.5°C en 2100, a 7.5°C en 2020 y a 8°C en 2300 [3]. De esta forma, con la necesidad de regular la emisión de gases contaminantes y el agotamiento de recursos, se ha establecido que el sector de la edificación reduzca en un 90% las emisiones de gases de efecto invernadero en el año 2050 [4]. En España, el modelo de confort actualmente establecido en el Código Técnico de la Edificación (CTE) [5] para edificios residenciales establece unas temperaturas de consigna muy restrictivas, así como calendarios de uso de los sistemas de aire acondicionado estandarizados. Así, este modo de operación genera altos consumos energéticos principalmente a causa de las temperaturas de consigna principal y secundaria de 20°C y 17°C en calefacción, y de 25°C y 27°C en refrigeración. 2.1. Justificación de la temática El calentamiento global está desembocando en un nuevo escenario de hábitat, donde los casos de degradación ambiental, de aumento de los océanos y de extinción de especies animales son cada vez más elevados. Ante esta circunstancia, los organismos gubernamentales de países están desarrollando legislaciones para reducir la emisión de gases de efecto invernadero. Según datos del Quinto Informe de Evaluación (AR5) del Panel Intergubernamental sobre el Cambio Climático (IPCC), en 2010 el 32% de la energía primaria global se empleó en edificios, lo que produjo el 19% de las emisiones globales. Una de las principales causas de estas emisiones es debida al elevado consumo energético producido por el sector de la edificación [6,7]. El deficiente rendimiento energético que tiene la mayor parte del parque inmobiliario existente influye en su elevado consumo energético [8,9]. Este aspecto se da sobre todo en los países del sur de Europa, donde la mayor parte de los edificios fueron diseñados y construidos en períodos anteriores a las primeras normativas de eficiencia energética [10,11]. Además, otros problemas crecientes en los últimos años, como la pobreza energética [12,13] y el incremento de la tasa de mortalidad por condiciones térmicas interiores inadecuadas [14,15], incrementan la necesidad de mejorar el rendimiento del parque inmobiliario. Ante esta circunstancia, y con la finalidad de reducir el incremento de temperatura global y por lo tanto, mitigar los efectos del cambio climático, en el año 2008 se llevó a cabo el acuerdo del paquete de energía y clima de 2020 [16], y en el año 2013 se amplió el plazo de actuación hasta 2030 [17]. En el año 2002, la Directiva de eficiencia energética en edificios (Energy Performance of Buildings Directive (EPBD)) [18] fue aplicada en España por medio del CTE, y en consecuencia, entró en vigencia el Reglamento de Instalaciones Térmicas en Edificios en España (RITE) [19]. 14 Recientemente, la Directiva 2018/844 [20] ha establecido la necesidad por parte de los países europeos de establecer estrategias de renovación energética del parque inmobiliario existente, con el objeto de disponer de edificios eficientes antes del 2050, igualmente que en el caso anterior esto ha supuesto un cambio en el Documento Básico de Ahorro de Energía (DB HE) del CTE en 2018 [21]. Para lograr este objetivo, se debe reducir el consumo energético de los edificios. Este consumo es debido sobre todo al uso de los sistemas de aire acondicionado [22,23]. De esta manera, se hace necesaria la aplicación de medidas de ahorro energético que permitan reducir el consumo energético de los sistemas de aire acondicionado. 2.2. Contribución al conocimiento El ACCIM es un modelo que se basa en el uso de sistemas activos, usados en modelos de confort estáticos, para mantener la temperatura dentro de la zona de confort adaptativo. De esta forma, se puede considerar como un modelo híbrido entre el estático y el adaptativo, con la diferencia de que en el modelo estático se usan temperaturas de consigna muy restrictivas sin tener en consideración los altos consumos energéticos que ello conlleva, y de que en los modelos adaptativos no se contempla el uso de sistemas activos. De esta forma, el ACCIM consiste principalmente en el establecimiento de nuevas temperaturas de consigna de acuerdo con criterios de confort adaptativo, llamadas temperaturas de consigna adaptativas, frente a las temperaturas de consigna convencionales, establecidas mediante modelos de confort estáticos. Dichas temperaturas de consigna adaptativas dan lugar al concepto de demanda energética adaptativa, frente a la demanda energética convencional, calculada también en base a modelos de confort estáticos. A su vez, la demanda energética adaptativa crea una necesidad energética, satisfecha por el consumo energético adaptativo, frente al consumo energético convencional. Para el establecimiento de las temperaturas de consigna adaptativas se han utilizado los valores de los límites superior e inferior de la zona de confort. Teniendo en cuenta que el modelo de confort adaptativo a aplicar es EN 15251:2007, la zona de confort varía diariamente en función de la RMOT, calculada mediante las fórmulas (1), (2) y (3) del apartado 3.1.2.2.2 (Metodología). Una vez establecidas las temperaturas de consigna adaptativas, se han calculado las demandas energéticas adaptativas, que son las necesidades energéticas que tiene el edificio para poder mantener unas condiciones interiores ambientales aceptables de acuerdo con criterios de confort adaptativo. A su vez, para satisfacer las necesidades de la demanda energética adaptativa, los equipos de calefacción y climatización tienen un consumo energético adaptativo. A lo largo de esta tesis doctoral, las simulaciones energéticas aplicando el ACCIM se han realizado con el mismo equipo que el consumo energético convencional (es decir, usando las temperaturas de consigna del CTE), con la finalidad de poder contrastar ambos consumos únicamente con el uso más responsable de las instalaciones. Desarrollo de un modelo energético de edificio basado en algoritmos de confort adaptativo bajo el cambio climático: Adaptive-Comfort-Control-Implemented-Model (ACCIM) 15 3. Estado de la cuestión 3.1. El confort térmico 3.1.1. Modelos de confort estáticos. El modelo de Fanger. La razón principal de acondicionar mecánicamente los edificios es crear condiciones térmicas confortables para los ocupantes. Los estudios de la satisfacción de los ocupantes a menudo identificaban la temperatura como uno de los aspectos más importantes del ambiente de la oficina, siendo un factor que frecuentemente recibe quejas. Como el control climático es una de las más grandes fuentes de consumo energético en edificios, es importante equilibrar el ahorro de energía y las necesidades de los ocupantes. Sin embargo, como citó Schiller [24], “aunque modificar las condiciones a las que mantenemos el ambiente térmico interior puede resultar ser un ahorro de energía y coste, no se sabe siempre cómo las desviaciones de las condiciones térmicas óptimas pueden afectar al confort del ocupante”. Para determinar las condiciones térmicas adecuadas, los profesionales tienen como referencia estándares como ASHRAE Standard 55 [25] e ISO Standard 7730 [26]. Estos estándares definen rangos de temperatura que deberían resultar confortables para al menos el 80% de los ocupantes en un espacio. Los estándares están basados principalmente en modelos matemáticos, desarrollados por Fanger basándose en estudios de laboratorio. Fanger un modelo de confort térmico del cuerpo entero, conocido como el Voto Medio Previsto (Predicted Mean Vote, PMV), y un modelo para malestar local por corrientes de aire. Aunque el PMV de Fanger y los modelos de corrientes de aire se han convertido en los métodos estándares de estimar el confort térmico de los ocupantes, algunos investigadores cuestionan su validez. 3.1.1.1. El modelo basado en el índice PMV El índice de PMV de Fanger fue desarrollado en la década de los 70 a partir de estudios en laboratorio y cámaras climáticas. En esos estudios, los participantes estaban vestidos con ropas estandarizadas y tenían actividades también estandarizadas, mientras estaban expuestos a diferentes ambientes térmicos. En algunos estudios los investigadores eligieron las condiciones térmicas, y los participantes dijeron cuánto calor o frío habían sentido, usando la escala de sensación térmica de siete puntos de ASHRAE, que abarcaba desde el -3 al +3. En otros estudios, los participantes controlaron el ambiente térmico por sí mismos, ajustando la temperatura hasta que se sintieran térmicamente neutrales, es decir, ni caluroso ni frío, equivalente al 0 en la escala de sensación térmica de ASHRAE. El modelo basado en el PMV de Fanger combina cuatro variables físicas (temperatura del aire, velocidad del aire, temperatura media radiante y humedad relativa), y dos variables de la persona (aislamiento de la ropa y nivel de actividad) en un índice que puede ser usado para estimar la sensación térmica. El índice proporciona una valoración que se corresponde con la escala de sensación térmica de ASHRAE, y representa la sensación térmica media de un grupo de personas en un espacio. 3.1.1.1.1. El origen del modelo PMV de Fanger El modelo PMV de Fanger está basado en teorías de balance térmico y termorregulación. De acuerdo con esas teorías, el cuerpo humano usa procesos fisiológicos para mantener el equilibrio entre el calor producido por el metabolismo y el calor perdido por el cuerpo. En 16 condiciones térmicas extremas, esta regulación es necesaria para que el cuerpo funcione adecuadamente. En edificios de oficinas, es muy improbable que haya temperaturas asociadas con disfunciones graves del cuerpo, pero, aun así, la termorregulación se sigue usando para mantener un balance térmico confortable, siendo la ecuación la mostrada a continuación: M – W = Cres + Eres + K + C + R + E + S Dónde: M: tasa metabólica W: potencia mecánica efectiva Cres: intercambios de calor que se producen en el tracto respiratorio mediante convección Eres: intercambios de calor que se producen en el tracto respiratorio mediante evaporación K: intercambios de calor que se producen en la piel mediante conducción C: intercambios de calor que se producen en la piel mediante convección R: intercambios de calor que se producen en la piel mediante radiación E: intercambios de calor que se producen en la piel mediante evaporación S: almacenamiento de calor en el cuerpo Mantener este balance térmico es la primera condición para conseguir una sensación térmica neutral. Sin embargo, Fanger constató que el sistema termorregulatorio del hombre es muy eficiente, y por lo tanto creará un equilibrio térmico en los amplios límites de las variables del ambiente, incluso si el confort no existe. Para poder estimar condiciones en las que se dé la neutralidad térmica, Fanger investigó los procesos fisiológicos del cuerpo cuando se acerca a la temperatura neutral. Fanger determinó que el único proceso fisiológico influyente en el balance térmico en este contexto era el índice de sudor y la temperatura media de la piel, y que esos procesos dependían del nivel de actividad. Fanger, en 1967, usó datos de un estudio de McNall, Jaax, Rohles, Nevins y Stringer para desarrollar una relación lineal entre el nivel de actividad y el índice de sudor [27]. Un grupo de jóvenes participantes en este estudio estuvieron expuestos a diferentes condiciones térmicas mientras llevaban ropas estandarizadas, e indicaron su sensación térmica usando la escala de ASHRAE. La relación lineal se formó a partir de los participantes, que fueron 183, que constataron que se habían sentido térmicamente neutrales (en otras palabras, indicaron 0) para un nivel de actividad dado. Fanger también dirigió un estudio usando 20 jóvenes participantes, para desarrollar una relación lineal entre el nivel de actividad y la temperatura media de la piel. En este experimento, los jóvenes usaron ropas estandarizadas y participaron en encuestas en cámaras climáticas en 4 niveles diferentes de actividad (sedentaria, baja, media y alta). Es importante constatar que no se les pidió a los participantes que expresaran su sensación térmica en este estudio. En su lugar, se usó la temperatura neutral estimada que había sido resultado de los estudios de McNall et al. Por lo tanto, aunque Fanger afirmó que los participantes estaban en la neutralidad térmica, o al menos en una situación muy próxima, esta suposición no fue directamente comprobada. Esta metodología ha llevado a cuestionar la formulación del modelo PMV. Fanger sustituyó las dos relaciones lineales en las ecuaciones de balance térmico para crear ‘la ecuación del confort’ (Ilustración 1), que establece la relación que debe cumplirse entre las características de la vestimenta, refiriéndose al aislamiento y área total del mismo; las características del tipo de actividad, refiriéndose a la carga térmica metabólica y la velocidad del aire; y las características del ambiente, que son la temperatura seca, la temperatura media Desarrollo de un modelo energético de edificio basado en algoritmos de confort adaptativo bajo el cambio climático: Adaptive-Comfort-Control-Implemented-Model (ACCIM) 17 radiante, la presión parcial del vapor de agua y la velocidad del air, obteniendo como resultado la siguiente ecuación: Ilustración 1: Ecuación de Fanger para la obtención del PMV. Fuente: ISO 7730:2006 Siendo: M: actividad metabólica (W/m2), Pa: presión parcial de vapor de agua (Pa) W: trabajo externo, normalmente 0 (W/m2) Tcl: factor de superficie de la ropa Tr: temperatura media radiante (°C) Ta: temperatura del aire (°C) La ecuación del confort describe todas las combinaciones de las seis variables de entrada del PMV que tienen como resultado una sensación térmica neutral. Esta ecuación fue contrastada en estudios de Nevins et al [28] y McNall et al [29], en los que jóvenes evaluaron su sensación térmica en respuesta a ambientes térmicos específicos. La temperatura del aire en la que los participantes estaban térmicamente neutrales mostró una buena concordancia con la estimación de la temperatura hecha a partir de la ecuación del confort. La ecuación de confort estima condiciones en las que los ocupantes se sentirán térmicamente neutrales. Sin embargo, para aplicaciones prácticas, es también importante considerar situaciones en las que los sujetos no se sientan neutrales. Combinando datos de estudios de Nevins et al, McNall et al y sus propios estudios, Fanger usó datos de 1396 participantes para desarrollar la ecuación de confort. La ecuación resultante describió el confort térmico como el desequilibrio entre el flujo de calor real del cuerpo en unas condiciones térmicas dadas y el flujo de calor requerido para el confort óptimo dada una actividad. Esta ecuación ampliada relaciona condiciones térmicas con la escala de sensación térmica de siete puntos de ASHRAE, y fue conocido como el índice PMV. Fanger también desarrolló un índice relacionado con el PMV, llamado el Porcentaje de Personas Insatisfechas (PPD, Predicted Percentage Dissatisfied). Este índice es calculado a partir del PMV, y estima el porcentaje de gente que es probable que esté insatisfecha en un ambiente térmico dado. Las representaciones del PMV y PPD en una gráfica forman una curva con forma de U, tal y como se puede observar en la Ilustración 2, donde el porcentaje de insatisfechos aumenta para valores superiores e inferiores a 0 (es decir, a la neutralidad térmica). 18 Ilustración 2: Representación de PMV y PPD; Fuente: ISO 7730:2006 El índice del PMV es matemáticamente complejo de computar, así que Fanger proporcionó tablas para ayudar a los profesionales a determinar apropiadas condiciones térmicas. La información de esas tablas, y las representaciones gráficas de las condiciones de confort está también proporcionada en los estándares de confort térmico moderno. En los últimos años, hay programas informáticos que han sido desarrollados para calcular el PMV, y el código de programación está proporcionado en el estándar ISO 7730. 3.1.1.1.2. Consideraciones teóricas Antes de evaluar la validez del modelo PMV, es importante comentar algunas consideraciones teóricas con respecto a su uso. Primero, el modelo PMV está diseñado para estimar la sensación térmica media para un gran grupo de gente. En este grupo, es probable que las condiciones térmicas óptimas varíen entre individuos hasta 1.15°C [30], o hasta una unidad en las escala de sensación térmica de ASHRAE [31]. Por lo tanto, incluso si el ambiente térmico en un espacio es mantenido de acuerdo con el modelo PMV, habrá algunos ocupantes que estarán térmicamente inconfortables. Estas diferencias entre personas son reconocidas por Fanger, y están también reflejadas en el índice PPD. En la temperatura neutral definida por el índice PMV, el PPD indica que un 5% de los ocupantes estará aun insatisfecho con el ambiente térmico. La dificultad de conseguir neutralidad térmica para la mayoría los ocupantes está también reflejada en los objetivos del porcentaje de insatisfechos (normalmente, el 90% para confort del cuerpo entero) establecidos por los estándares de confort térmico. Por lo tanto, mientras el modelo PMV puede ser usado para determinar temperaturas apropiadas que satisfarán a la mayoría de los ocupantes, es irreal esperar que todos los ocupantes vayan a estar térmicamente satisfechos. Segundo, es importante recordar que el modelo PMV está basado en una medida de lo calientes o fríos que se sienten los ocupantes. Conceptualmente, sin embargo, la sensación térmica es diferente de medidas como la satisfacción térmica, aceptabilidad térmica, confort térmico, y preferencias térmicas. La norma ISO 10551 “Ergonomics of the thermal environment- Assessment of the influence of the thermal environment using subjetive judgement scales” proporciona una serie de instrucciones para evaluar el ambiente térmico a partir de una serie de preguntas subjetivas y escalas evaluativas. La sensación térmica simplemente mide la temperatura que los ocupantes perciben, mientras que en otras medidas también se les pide a los ocupantes evaluar lo apropiadas que son esas temperaturas. Los valores de sensación térmica de ASHRAE -1, 0 y +1 son típicamente adoptados para representar la ‘satisfacción’, sin embargo, las medidas directas de satisfacción térmica no forman parte del modelo PMV. Humphreys y Hancock concluyeron que la neutralidad térmica no necesariamente se corresponde con la sensación térmica preferida o deseada. Por ejemplo, cuando hace mucho calor, la gente prefiere condiciones más frías en lugar de la neutralidad térmica o unas Desarrollo de un modelo energético de edificio basado en algoritmos de confort adaptativo bajo el cambio climático: Adaptive-Comfort-Control-Implemented-Model (ACCIM) 19 condiciones ligeramente cálidas. Cuando hace mucho frío, la gente prefiere condiciones ligeramente cálidas. La neutralidad térmica no es, por lo tanto, lo idílico. Butala y Muhic [32] hallaron que, en una situación de neutralidad térmica en edificios acondicionados mecánicamente, únicamente un cuarto de las evaluaciones subjetivas indicaron la neutralidad. Mientras que es probable que haya superposición entre las respuestas de los ocupantes sobre las medidas anteriores, conclusiones de un número de investigadores sugieren que esos conceptos no son idénticos. Paciuk y Becker [33], por ejemplo, hallaron que de los residentes de hogares naturalmente ventilados que votaron ±1 en la escala de sensación térmica, casi la mitad indicaron que no sentían confort (en una escala de confort térmico de 5 puntos). Además, aunque la mayoría de los residentes de hogares mecánicamente acondicionados votaron que estaban confortables, sus respuestas de sensación térmica variaron de -3 a +1. De igual forma, Schiller [24] halló que entre el 27% y 39% de ocupantes de oficinas que votaron en las categorías extremas de la escala de sensación térmica (es decir, -3, -2, +2, +3) también declararon que estaban moderadamente o muy confortables (en una escala de confort térmico de 6 puntos). En un estudio de Brager et al [34], fue hallado que entre el 11% y el 36% de los ocupantes de una oficina que votaron 0 (es decir, neutral), en la escala de sensación térmica, también declararon que preferirían sentir más calor o más frío (en una escala de preferencia térmica de 3 puntos). Esos investigadores hallaron también que, de aquellos ocupantes que indicaron las sensaciones térmicas extremas (es decir, -3, -2, +2, +3), entre el 3% y el 50% también prefirió que no hubiera cambios en la temperatura, y entre el 3% y el 66% constataron que estaban confortables (en una escala de confort térmico de 6 puntos). En general, esos hallazgos sugieren que no se puede suponer que la sensación térmica sea equivalente a otras medidas de confort térmico. Estas consideraciones teóricas no invalidan el modelo PMV. Más bien, sirven como limitaciones de la aplicación e interpretación del modelo PMV. 3.1.1.1.3. Capacidad de estimación del modelo PMV Desde que el modelo PMV fue desarrollado, un gran número de estudios de confort térmico han sido realizados. En muchos de esos estudios, los investigadores han comparado la sensación térmica neutral, estimada por el modelo PMV, contra la indicada por un grupo de participantes, el Voto Medio Real (Actual Mean Vote, AMV), votando en la escala de sensación térmica de ASHRAE. En general, en los primeros estudios de laboratorio el índice PMV tuvo buenos resultados. Sin embargo, estudios de laboratorio más recientes mostraron mayores discrepancias en las temperaturas neutrales estimadas. En una reciente revisión de estudios de laboratorio, Doherty y Arens [35] concluyeron con que había discrepancias entre la sensación térmica estimada y la real tan grandes como 1,3 unidades de escala. Similarmente, en una revisión de Humphreys [36], la temperatura neutral observada en ocho estudios en cámaras climáticas llevados a cabo desde la década de los ochenta, estaban entre 0,8°C por debajo y 3°C por encima que aquellas estimadas por el PMV. Humphreys también constató que el modelo PMV era más preciso en estudios de laboratorio que usaban actividades sedentarias y ropas ligeras, pero esa discrepancia entre el PMV y el AMV crecía para ropas más pesadas y altos niveles de actividad. Para estudios de campo de confort térmico, Oseland [37] constató que desde el desarrollo de la ecuación del PMV muchos estudios de campo han mostrado diferencias entre la sensación térmica real de los ocupantes y aquellas estimadas por el PMV, y las correspondientes temperaturas neutrales. Schiller [24], por ejemplo, halló que el PMV estimó una temperatura 20 neutral de 2,4°C más alta que la dada por los AMV, en un estudio de trabajadores en oficina en San Francisco. De igual forma, el estudio de Oseland [38] de edificios de oficina británicos tuvo como resultado que el PMV sobreestimó la temperatura neutral real hasta en 3,6°C. Estudios de campo de De Dear y Auliciems [39], en oficinas australianas, también mostraron una sobreestimación de la temperatura neutral real hasta en 2,2°C. Varios investigadores han revisado diferentes estudios de campo de confort térmico. Humphreys [40], por ejemplo, revisó 30 estudios, y halló que el PMV generalmente sobreestimaba la temperatura neutral real. Revisiones posteriores de Humphreys [41,42] tuvieron resultados similares, como las de Auliciems [43], de 53 estudios. Revisiones más recientes han hallado sobreestimaciones y subestimaciones del AMV de los ocupantes. Humphreys [36], por ejemplo, halló discrepancias en ambas direcciones, con una diferencia media de 3°C entre las temperaturas neutrales estimadas y reales. Brager y de Dear [44] revisaron 18 estudios de campo, y hallaron que el PMV sobreestimaba la temperatura neutral real hasta en 2,1°C y la subestimaba hasta en 3,4°C. Esta reciente tendencia hacia sobreestimar y subestimar podría reflejar el amplio rango de climas en los que los estudios de confort térmico han sido realizados. Oseland y Humphreys [45] concluyeron que el uso del PMV motiva el innecesario calentamiento en condiciones frías y el innecesario enfriamiento en condiciones cálidas. Además de las diferencias entre las temperaturas neutrales estimada y real, varios estudios de campo han sugerido que la sensibilidad a los cambios de temperatura de los ocupantes difiere de aquellos estimados por el PMV. Por ejemplo, de Dear et al [46] hallaron que, aunque la temperatura neutral observada era bastante congruente con aquellas estimadas por el PMV, la sensación térmica estimada y real difieren en condiciones no neutrales, y se alejaban de la neutralidad en la que se encontraban los ocupantes. Estos hallazgos sugieren que los ocupantes eran más sensibles a los cambios de temperatura que lo que hubiera estimado el PMV. Numerosos estudios también corroboran esta conclusión [24,37,47,48]. En un intento de estudiar esas discrepancias más sistemáticamente, ASHRAE encargó la formación de una gran base de datos de estudios de confort térmico. La base de datos, siendo parte del proyecto de investigación RP-884 de ASHRAE, es el resultado de series de estudios de campo de confort térmico de alta calidad realizados en diferentes climas alrededor del mundo. Para ser incluidos, los estudios tenían que medir minuciosamente las seis variables de entrada del PMV y la sensación térmica de los ocupantes, usando un proceso estandarizado. La base de datos contiene datos brutos de esos estudios, lo cual significa que la base de datos entera puede ser sujeto de los mismos análisis. Esto reduce la variabilidad de hallazgos que podrían estar influenciados por diferentes enfoques estadísticos entre estudios. Se recopilaron datos de 22346 participantes de 160 edificios, e incluye datos de cuatro continentes, con países tan diversos como Tailandia, Reino Unido, Indonesia, EE. UU., Canadá, Grecia, Pakistán, y Singapur. Humphreys y Nicol [31] compararon los votos de sensación térmica estimada y real usando la base de datos de ASHRAE RP-884. Cuando la base de datos era analizada como un todo, los investigadores hallaron que el PMV era un índice válido, y estimaba la sensación térmica dentro de 0,11±0,01 unidades de escala de los votos observados. Sin embargo, cuando los análisis eran realizados separados, 33 de 41 mostraron indicios de error en el PMV. En la mayoría de los casos, el PMV se alejaba de la sensación térmica real más de ±0,25 unidades de escala (es decir, más de lo que sería razonablemente esperado de un error casual), y algunos diferían hasta en ±1,0 unidades de escala. También se halló que las discrepancias se hacían mayores cuando las condiciones térmicas se alejaban de la neutralidad. Desarrollo de un modelo energético de edificio basado en algoritmos de confort adaptativo bajo el cambio climático: Adaptive-Comfort-Control-Implemented-Model (ACCIM) 21 En general, los estudios de confort térmico sugieren que el modelo PMV no siempre estima con precisión la sensación térmica real de los ocupantes, particularmente en estudios de campo. Hay dos factores que contribuyen en las discrepancias descritas anteriormente: el error de medida y las suposiciones contextuales. Estos dos factores son tratados posteriormente. 3.1.1.2. Error de medida El modelo PMV está basado en experimentos en cámaras climáticas, durante los cuales las cuatro variables físicas (temperatura del aire, temperatura media radiante, humedad relativa y velocidad del aire) pueden ser controladas y supervisadas con precisión. El uso de ropa y actividades estandarizadas también podían ser cuantificadas con precisión. En configuraciones de campo, es más difícil controlar o medir con precisión esas seis variables. Se argumenta que el error de medida resultante de esas dificultades contribuye a las discrepancias encontradas entre el PMV y la sensación térmica real. Como constató Fanger [49], como comparación, es esencial que los cuatro factores ambientales estén medidos adecuadamente y que se haga una estimación minuciosa de la actividad y la ropa. Datos de entrada pobres tendrán como resultado una estimación pobre. 3.1.1.2.1. Variables físicas La fiabilidad de los cuatro datos variables de entrada físicos del modelo PMV depende de los instrumentos utilizados para recopilar datos y la estrategia de medición adoptada. Los primeros instrumentos térmicos de medición tenían rangos mayores de error que aquellos disponibles en la actualidad, particularmente aquellos para medir la velocidad del aire. Sin embargo, está generalmente aceptado que los sensores térmicos modernos son suficientemente precisos, especialmente si son seleccionados y usados de acuerdo con las indicaciones proporcionadas por organizaciones profesionales. Antes de los mediados de la década de los ochenta, los estudios tendieron a usar protocolos de medida relativamente simples, a menudo dependiendo de un único equipo individual de sensores en una localización. Esto incrementaba la probabilidad de que las condiciones físicas medidas no fueran representativas del espacio entero. Los estudios más recientes son más sofisticados y rigurosos en estas estrategias de medida. Estos estudios típicamente usan repetidas medidas en localizaciones representativas, y están guiados por procedimientos estandarizados desarrollados por organizaciones profesionales. Los estudios que forman la base de datos de ASHRAE RP-884 fueron todos realizados usado una metodología común, para que sean más fácilmente comparables y para reducir la variabilidad en el error de medida. Por lo tanto, aunque es probable que aparezca algún error de medida en variables físicas en los cálculos del PMV, es improbable que comprometan gravemente la validez del modelo PMV. 3.1.1.2.2. Aislamiento de la ropa El aislamiento de la ropa está medido en unidades de ‘clo’. Establecer las propiedades aislantes de la ropa es un proceso que necesita mucho tiempo y detalle, que es normalmente llevado a cabo en experimentos de laboratorio dedicados a este propósito. Como no es práctico medir directamente el aislamiento de la ropa en la mayoría de los estudios de confort térmico, los investigadores generalmente estiman esos valores, usando tablas que han sido desarrolladas en estudios del aislamiento de la ropa. Algunos investigadores asumen un valor de clo medio para todos los ocupantes, basado en la estación y clima de la localización de estudio, y los atuendos típicos para trabajos de oficina (normalmente 0,35-0,6 clo en verano, y 0,8-1,2 clo en invierno). Estudios más detallados piden a los ocupantes completar una lista de chequeo de prendas, que 28 acondicionado. Oseland [38] también encontró que las temperaturas neutrales medidas diferían entre los dos tipos de edificios en el rango de 1,4°C a 2,2°C. Lo que es más importante, investigadores han hallado que las estimaciones del PMV son congruentes con la sensación térmica real en edificios con aire acondicionado, comparado con los ventilados naturalmente. De Dear y Auliciems [39], por ejemplo, hallaron que las estimaciones del PMV para edificios con aire acondicionado estaban entre 0,8°C más alta y 0,6°C más baja que la temperatura neutral registrada. Las estimaciones en edificios ventilados naturalmente eran, en comparación, entre 0,6°C más bajas y 2,1°C más altas que las temperaturas neutrales observadas. Oseland [38] también halló que el PMV hacía buenas estimaciones en edificios con aire acondicionado, mientras que el modelo sobreestimaba las temperaturas neutrales en edificios ventilados naturalmente hasta en 3,6°C. Busch [64] constató una tendencia similar en la que el PMV sobreestimaba temperaturas neutrales en edificios ventilados naturalmente hasta en 3,4°C, mientras que en los edificios con aire acondicionado la sobreestimaba solo en 0,8°C. Finalmente, De Dear et al [65] hallaron que el PMV subestimaba temperaturas neutrales en edificios con aire acondicionado en 0,2°C, pero las sobreestimaba en edificios ventilados naturalmente en 2,8°C. Brager y De Dear [44] revisaron esos y otros estudios, concluyendo que las temperaturas neutrales estimadas en edificios con aire acondicionado eran generalmente mucho más cercanas a la temperatura neutral real, en comparación con las temperaturas neutrales estimada y real en edificios ventilados naturalmente. Varios estudios han sugerido también que los ocupantes en edificios ventilados naturalmente son más tolerantes en un rango de temperaturas más amplio comparado con los ocupantes en los edificios con aire acondicionado. Estas tendencias están también apoyadas por análisis llevados a cabo con la base de datos de ASHRAE RP-884. De Dear y Brager [66], analizaron 99 edificios de esta base de datos, hallando que había mayores diferencias entre la sensación térmica estimada y real en edificios naturalmente ventilados. También se constató que los ocupantes de edificios con aire acondicionado encontraban confortables un rango de temperaturas más pequeño, y eran más del doble de sensible a cambios de temperatura más allá de la neutral, en comparación con los ocupantes de edificios ventilados naturalmente. Humphreys y Nicol también [31] compararon los edificios con aire acondicionado y ventilados naturalmente de la base de datos de ASHRAE RP-884. Estos investigadores hallaron que 35 de 41 edificios ventilados naturalmente tenían discrepancias entre la sensación térmica estimada y actual, habiendo un exceso de 0,25 unidades de escala (es decir, más de lo que podría ser atribuido a un error fortuito). En ocho de esos edificios, la diferencia entre la sensación térmica estimada y real era mayor que una unidad de la escala. Al comparar, se encontraron desviaciones de más de 0,25 unidades de escala en solo 49 de 101 edificios con aire acondicionado analizados. En general, estos investigadores hallaron que el PMV sobreestimaba la sensación térmica real en edificios ventilados naturalmente en una media de 0,26 unidades de escala, mientras que el modelo subestimaba la sensación térmica real en edificios con aire acondicionado en 0,02 unidades de escala. Esto es importante para constatar que las discrepancias entre sensación térmica estimada y real fueron halladas en ambos tipos de edificios y, para la mayoría de los edificios, independientemente de ser ventilados naturalmente o con aire acondicionado, el PMV dio un valor falso para el voto de confort del grupo. Sin embargo, esos análisis apoyan la afirmación de que el modelo PMV es un mejor estimador de la sensación térmica en edificios con aire acondicionado. Desarrollo de un modelo energético de edificio basado en algoritmos de confort adaptativo bajo el cambio climático: Adaptive-Comfort-Control-Implemented-Model (ACCIM) 29 Hay dos razones que han sido normalmente mencionadas para explicar las diferencias en la precisión del PMV entre tipos de edificios. Esos factores son los efectos del clima exterior y la influencia de la adaptación de conducta y psicológica, que son discutidos en las siguientes secciones. 3.1.1.3.3. Clima exterior El modelo PMV no aborda directamente la influencia del clima exterior. Sin embargo, se constató anteriormente que estudios realizados en diferentes partes del mundo registraron temperaturas neutrales diferentes, sugiriendo que el clima exterior podría tener una influencia en la sensación térmica. Varios estudios de campo reciente también han sugerido que las temperaturas neutrales difieren en función del clima o estación [38,67,68]. En general, los ocupantes en climas o estaciones cálidas tienden a tener temperaturas neutrales más cálidas que otras de otros climas más fríos. Varios investigadores han desarrollado relaciones entre la sensación térmica y la temperatura exterior. Nicol y Humphreys [69], por ejemplo, examinaron los resultados de un gran número de estudios de campo de todo el mundo, y desarrollaron una ecuación que relacionaba la sensación térmica a la media mensual de la temperatura exterior. Humphreys [70] ha llevado cabo análisis similares, y más recientemente De Dear y Brager [54,66], usando la base de datos de ASHRAE RP-884. En todos los casos, se halló que la media mensual de la temperatura exterior era un significativo estimador de la sensación térmica de los ocupantes. Humphreys y Nicol [71] también dedujeron que una media ponderada, que daba mayor peso a las temperaturas exteriores de días más recientes, mejoraba la relación entre la temperatura exterior y la sensación térmica. Se ha deducido que el clima exterior tiene una fuerte influencia en la sensación térmica de los ocupantes de edificios ventilados naturalmente, en comparación con los ocupantes en los edificios con aire acondicionado. En edificios ventilados naturalmente, se ha mostrado que la temperatura exterior está relacionada linealmente con la temperatura neutral, y que es con frecuencia un estimador de la sensación térmica mejor que el modelo PMV. En edificios con aire acondicionado, la relación entre temperatura exterior y temperatura neutral es más compleja, no lineal, y generalmente menos influyente. De algún modo, los efectos del clima exterior están representados indirectamente en el modelo PMV mediante la inclusión de valores del aislamiento de la ropa. Dichos valores están relacionados con la temperatura exterior, y esta relación está reflejada en las sensaciones térmicas correspondientes de verano e invierno por recomendación de agencias de estandarización. Sin embargo, los análisis de De Dear y Brager [66] sugirieron que las diferencias en la sensación térmica relacionada con la temperatura exterior eran más grandes de lo que se podría explicar sólo con diferencias en el nivel de aislamiento de la ropa. Humphreys [36] constató que la temperatura exterior es un buen estimador de la sensación térmica, especialmente para edificios ventilados naturalmente, porque no solo representa los valores de aislamiento de ropa, sino que también actúa como una medida indirecta para otros factores que influyen en el confort térmico. El más importante de esos factores es la adaptación de conducta y psicológica, y se tiene en cuenta en los modelos de confort adaptativos. 3.1.1.4. Conclusiones El modelo basado en el PMV de Fanger combina cuatro variables físicas (temperatura del aire, velocidad del aire, temperatura media radiante y humedad relativa), y dos variables de la 30 persona (aislamiento de la ropa y nivel de actividad) en un índice que puede ser usado para estimar la sensación térmica media de un grupo de personas en un espacio. Los análisis de Humphreys y Nicol [31] de la base de datos de ASHRAE RP-884 proporcionan un conciso resumen del margen de error inherente en el modelo de PMV. Como ha sido mencionado anteriormente, los investigadores dedujeron que el PMV estimaba la sensación térmica real más precisamente para aislamientos de ropa en el rango de 0,3 a 1,2 clo, para niveles de actividad por debajo de 1,4 met, y para edificios con aire acondicionado. Además, los análisis de Humphreys y Nicol indicaron que el margen de error en la estimación era menor para temperaturas interiores menores de 27°C, para velocidades de aire menores de 0,2 m/s, y para humedades relativas menores al 60%. Por lo tanto, aunque los investigadores notaron que el índice PMV tiene un rango libre de errores que es más restrictivo de lo que se asumía, las condiciones que se pueden encontrar en los edificios de oficinas con aire acondicionado de EE. UU. no serán similares a aquellos asociados con grandes errores en el índice PMV. 3.1.2. Modelos de confort adaptativo Los modelos de confort adaptativo, a diferencia de los modelos estáticos, tienen resultados congruentes en edificios sin acondicionamiento mecánico, en los que se tiene en cuenta la posible adaptación de los ocupantes, tanto en el sentido de conducta, relacionado con el aislamiento de ropa y nivel de actividad, como psicológico relacionado con las expectativas. Brager y de Dear [44] citaron que los modelos de balance térmico tienen una concepción de la persona como un objeto pasivo que tiene estímulos termales. Sin embargo, un número creciente de investigadores ha reconocido que los ocupantes interactúan con el ambiente que les rodea, y que adaptarán su conducta y expectativas con tal de buscar el confort térmico. La adaptación de la conducta se refiere a las acciones que los ocupantes podrían llevar a cabo para alcanzar condiciones de confort térmico, como podrían ser abrir o cerrar ventanas, subir o bajar persianas, encender ventiladores, ajustar termostatos, cambiar de ropa, irse a otra habitación, modificar los niveles de actividad e incluso ingerir comidas o bebidas calientes o frías. Baker y Standeven [72] observaron una serie de trabajadores de una oficina en Grecia para investigar sus adaptaciones de conducta. Durante 863 horas, registraron 273 ajustes de los aspectos ambientales de la habitación, y 32 ajustes respecto a la ropa. Los ocupantes mencionaron que la temperatura exterior había influenciado en sus elecciones de la ropa para esos días. El estudio de Morgan et al [73], dedujo que las temperaturas exteriores del día anterior influenciaron en la elección de la ropa, y nombró a este fenómeno ‘memoria climática’ (weather memory). Además de los ajustes de comportamiento, los ocupantes también podrían modificar sus expectativas y actitudes en un sentido psicológico. Se ha discutido que la adaptación psicológica está influenciada por la cultura, normas sociales y experiencias previas, y es probable que dependa del contexto. Oseland [37] evaluó esa suposición comparando 30 ocupantes que usaron la misma ropa y tuvieron las mismas actividades mientras estaban en su casa, en la oficina y en una cámara climática. La temperatura neutral de los ocupantes difería en los tres contextos, sugiriendo que la experiencia previa en esos espacios o percepción obtenida en esos espacios había modificado sus expectativas. Humphreys [36] argumenta que, si no hay limitaciones respecto a procesos de adaptación, entonces, con el tiempo, las temperaturas neutrales se acercarán a las temperaturas del aire. El ocupante adaptará el ambiente térmico y sus propias expectativas, hasta que exista una Desarrollo de un modelo energético de edificio basado en algoritmos de confort adaptativo bajo el cambio climático: Adaptive-Comfort-Control-Implemented-Model (ACCIM) 31 situación confortable. Sin embargo, si hay limitación, como dinero, clima o costumbres sociales, los ocupantes limitados no tendrán posibilidad de adaptarse. Se ha argumentado que las diferencias de edificios mecánicamente ventilados respecto a los ventilados de forma natural limitan la adaptación. Los ocupantes de edificios ventilados de forma natural tienen mayor alcance para modificar los ambientes en los que se encuentran, debido a que el edificio no está mecánicamente controlado. Además, las temperaturas interiores en edificios ventilados naturalmente tienden a seguir las temperaturas exteriores, mientras que los edificios con aire acondicionado están diseñados para mantenerse en un estrecho rango de condiciones térmicas. Esto significa que los ocupantes que usan aire acondicionado tienden a esperar unas condiciones térmicas mucho más precisas, y es más probable que se sientan insatisfechos si las temperaturas salen del rango de confort. De Dear y Brager [74] concluyeron que las temperaturas de confort en el interior de edificios ventilados naturalmente están muy influenciadas por los cambios de expectativas térmicas resultantes de una combinación de altos niveles de control, y una gran diversidad de experiencias térmicas en dichos edificios. Así, todo lo anterior sugiere que el modelo PMV es más apropiado para estimar la sensación térmica en determinados contextos. El modelo PMV estima la sensación térmica de forma más precisa en edificios acondicionados mecánicamente que en edificios naturalmente ventilados. Estas diferencias en la estimación pueden ser explicadas en gran medida por la menor dependencia de los edificios mecánicamente acondicionados de las temperaturas exteriores, y las menores posibilidades de adaptación, comparados con los edificios naturalmente ventilados. En este apartado se expondrán los criterios de confort térmico de los modelos de confort adaptativo de ASHRAE Standard 55-2017 y EN 15251:2007 [75]. 3.1.2.1. ASHRAE Standard 55-2017 La primera vez que se publicó este estándar fue en 1966, siendo actualizada periódicamente por un comité técnico de ASHRAE desde 2004. Hasta el año 2004 solo contemplaba el modelo para edificios mecánicamente acondicionados, basado en los índices PMV/PPD, pero en la edición de dicho año se añadió el modelo adaptativo, fundamentándose en los estudios del realizados por de Dear y Brager. A continuación, se muestra el modelo de confort adaptativo de ASHRAE Standard 55-2017, omitiendo el modelo de confort para espacios mecánicamente acondicionados propuesto en el mismo estándar. 3.1.2.1.1. Aplicabilidad Este método define los ambientes térmicos aceptables únicamente para espacios ventilados naturalmente y controlados por los ocupantes que están de acuerdo con las siguientes condiciones: - No hay ningún sistema de refrigeración mecánico instalado, y ningún sistema de calefacción está en funcionamiento. - Los ocupantes tienen tasas metabólicas entre 1,0 y 1,3 met. - Los ocupantes pueden adaptar su ropa a las condiciones térmicas interiores y/o exteriores entre 0,5 y 1,0 clo. - La temperatura media exterior es mayor que 10°C y menor que 33,5°C. 3.1.2.1.2. Metodología En este método, el rango de la temperatura de confort interior se determina a partir de la Ilustración 3 usando los límites del 80% de aceptabilidad, o aplicando las siguientes fórmulas: 32 Límite superior de la zona de confort de aceptabilidad del 80% (°C) = 0,31*Tme+21,3 Límite inferior de la zona de confort de aceptabilidad del 80% (°C) = 0,31* Tme+14,3 Ilustración 3: Temperaturas operativas aceptables para edificios ventilados naturalmente; Fuente: ASHRAE Standard 55-2017 La temperatura media exterior (Tme), utilizada en las fórmulas anteriores, debe estar basada en una medición cuya duración no debe ser menos de 7 días ni más de 30 días consecutivos, y debe ser una media aritmética de todas las temperaturas exteriores medias diarias de los días consecutivos que dure el periodo de medición. Se permite utilizar métodos de ponderación para determinar los límites de la zona de confort, teniendo en cuenta que la curva decrece constantemente con relación a los días más distantes teniendo en cuenta que la ponderación aplicada a un día está entre 0,6 y 0,9 del aplicado al día posterior. Para esta opción, el límite superior de días que debe tener el periodo de medición no se aplica. La temperatura exterior media diaria de cada día del periodo de medición debe ser la media aritmética de todas las temperaturas secas exteriores medidas durante las 24 horas del día, teniendo en cuenta que el número de medidas no debe ser menor que dos, y en tal caso no deben ser la máxima y mínima del día; en caso de que se usen más medidas, deberán ser tomadas en periodos iguales. Las medidas tomadas deben ser de la estación meteorológica más cercana pública o privada, o el correspondiente archivo climatológico TMY (Typical Meteorological Year). En las fórmulas de la determinación del rango de confort, así como en su correspondiente gráfico ya están representados los efectos del malestar térmico local, el aislamiento de la ropa, la tasa metabólica, la humedad y la velocidad del aire. Se da una excepción, en la que, si la temperatura operativa es superior a los 25°C, está permitido incrementar el límite superior del rango de confort de acuerdo con la Tabla 3. Desarrollo de un modelo energético de edificio basado en algoritmos de confort adaptativo bajo el cambio climático: Adaptive-Comfort-Control-Implemented-Model (ACCIM) 33 Velocidad media del viento (Va) Velocidad media del viento (Va) Velocidad media del viento (Va) 0,6 m/s 0,9 m/s 1,2 m/s 1,2°C 1,8°C 2,2°C Tabla 3: Incrementos de los límites de la temperatura operativa aceptable en edificios ventilados naturalmente resultantes de incrementar la velocidad el aire por encima de 0,3 m/s; Fuente: ASHRAE Standard 55-2017 3.1.2.2. EN 15251:2007 El modelo establecido en esta norma, la cual es un estándar europeo del CEN (Comité Europeo de Normalización), se ha desarrollado a partir un proyecto de control inteligente y confort térmico (Smart control and thermal comfort, SCATs), en el que se recopiló información de edificios ventilados naturalmente, así como sus ocupantes. A través de ese proyecto, dirigido por McCartney y Nicol, fue posible desarrollar el algoritmo de control adaptativo. En la actualidad, la norma EN 15251:2007 ha sido anulada por la norma EN 16798-1:2019[76], la cual será desarrollada posteriormente. Este modelo no está enfocado directamente a conseguir el confort térmico en los ambientes interiores, sino en establecer unos valores de temperatura operativa y rangos de confort con el objetivo de poder dimensionar las instalaciones. 3.1.2.2.1. Aplicabilidad La aplicación de este modelo es válida para edificios de oficina y otros edificios de tipo similar utilizados principalmente para ocupación humana con actividades sedentarias y viviendas, donde hay fácil acceso a ventanas operables y los ocupantes pueden adaptar libremente su vestimenta a las condiciones térmicas exteriores u/o interiores. La norma es de aplicación cuando el ambiente térmico está regulado prioritariamente de forma manual por los ocupantes mediante la apertura y cerramiento de ventas, permitiendo el uso complementario de métodos de baja potencia de control personal, como ventiladores. Por otra parte, no debe haber ningún sistema activo de refrigeración en funcionamiento. Los espacios pueden disponer de sistemas de calefacción, aunque el modelo adaptativo no es de aplicación en las épocas del año en las que dicho sistema está en funcionamiento cuando es aplicable el método de edificios con climatización mecánica. Respecto a la actividad física de los ocupantes, para que sea de aplicación dichas actividades deben ser casi sedentarias, con niveles de actividad metabólica entre 1,0 y 1,3 met. Por otra parte, los ocupantes deben poder adaptar su aislamiento mediante la ropa sin ninguna restricción, estando entre 0,5 y 1,0 clo. Debido a las diferentes necesidades de los ocupantes, se establecen 4 grupos, en función de las expectativas que tendrán los ocupantes del edificio, así como otros factores que condicionan la percepción del confort, y de la antigüedad del edificio, siendo los siguientes (Tabla 4): Categoría Explicación I Alto nivel de expectativa, recomendado para espacios ocupados por personas débiles y sensibles con requerimientos especiales, como disminuidos, enfermos, niños muy pequeños y ancianos. II Nivel normal de expectativa; debería utilizarse para edificios nuevos y renovados III Aceptable y moderado nivel de expectativa; puede utilizarse en edificios ya existentes IV Valores fuera de los criterios de las categorías anteriores. Esta categoría sólo debería aceptarse durante una parte limitada del año. Tabla 4: Clasificaciones de edificios; Fuente: EN 15251:2007 34 Además, se dice que los límites de temperatura deberían utilizarse para el dimensionamiento de medios pasivos para prevenir el sobrecalentamiento en condiciones veraniegas, por ejemplo, las dimensiones y la orientación de las ventanas, dimensiones del toldo solar y la capacidad térmica de las construcciones de los edificios, mostrando claramente el enfoque con el que se ha llevado a cabo. En caso de que el límite superior de la temperatura exterior media de funcionamiento (en inglés, running mean outdoor temperature, RMOT) no esté comprendido entre los 10°C y los 30°C, y/o en caso de que el límite inferior no esté comprendido entre los 15°C y los 30°, no es de aplicación este modelo; además, por encima de 25°C los gráficos se basan en una base de datos limitada. En caso de que los límites superiores de temperatura no puedan cumplirse, se deberán utilizar los criterios de diseño para edificios mecánicamente enfriados. 3.1.2.2.2. Metodología En la Ilustración 4 se representan las temperaturas límites superiores e inferiores para cada categoría, de forma que la categoría I tiene su zona de confort marcada mediante las dos líneas que se encuentran en la mitad, formando la zona de confort más restrictiva de todas; así, en las categorías II y III la zona de confort se expande, siendo más permisible. Ilustración 4: Valores de diseño de la temperatura operativa interior para edificios sin sistemas activos de refrigeración en función de la temperatura exterior media ponderada exponencialmente; Fuente: EN 15251:2007 En esta gráfica se presentan las temperaturas interiores aceptables o temperatura operativa (Ɵo en el gráfico, Ɵi en las fórmulas), en el eje de ordenadas, que se relacionan con la media exponencialmente ponderada de la temperatura del aire exterior (Ɵrm), en el eje de abscisas. Dichas temperaturas también se pueden hallar mediante la aplicación de las siguientes fórmulas: - Categoría I o Límite superior de la zona de confort: Ɵi máx=0,33*Ɵrm+18,8+2 o Límite inferior de la zona de confort: Ɵi mín=0,33*Ɵrm+18,8-2 - Categoría II o Límite superior de la zona de confort: Ɵi máx=0,33*Ɵrm+18,8+3 o Límite inferior de la zona de confort: Ɵi mín=0,33*Ɵrm+18,8-3 Desarrollo de un modelo energético de edificio basado en algoritmos de confort adaptativo bajo el cambio climático: Adaptive-Comfort-Control-Implemented-Model (ACCIM) 35 - Categoría III o Límite superior de la zona de confort: Ɵi máx=0,33*Ɵrm+18,8+4 o Límite inferior de la zona de confort: Ɵi mín=0,33*Ɵrm+18,8-4 A su vez, la temperatura media exterior ponderada procede de la siguiente fórmula: Ɵrm=(1-α) · {Ɵed-1+ α· Ɵed-2+ α2· Ɵed-3…} (1) Que puede simplificarse a: Ɵrm=(1-α) ·Ɵed-1+ α· Ɵrm-1 (2) Dónde: Ɵrm : RMOT del día de hoy Ɵrm-1 : RMOT del día de ayer Ɵed-1 : temperatura promedio exterior diaria del día anterior Ɵed-2 : temperatura promedio exterior diaria del día anterior y así a continuación; α : constante entre 0 y 1; se recomienda usar 0,8. Cuando no estén disponibles los informes del promedio de aire de la temperatura exterior puede utilizarse la siguiente ecuación aproximada: Ɵrm=(Ɵed-1+0,8Ɵed-2+0,6Ɵed-3+0,5Ɵed-4+0,4Ɵed-5+0,3Ɵed-6+0,2Ɵed-7) /3,8 (3) Se permite que, en caso de que haya una temperatura de funcionamiento interior > 25°C y estando bajo “condiciones de bienestar en verano”, si existe un aumento de la velocidad del aire se aumenten unos grados el límite superior de la zona de confort, derivándose dicho aumento de la Ilustración 5. Ilustración 5: Velocidad del aire requerida para compensar el incremento de temperatura. Fuente: EN 15251:2007 3.1.2.3. EN 16798-1:2019 En el año 2019, la norma EN 15251:2007 fue anulada por la norma EN 16798-1:2019, siendo las principales diferencias: - El límite inferior de aplicabilidad del límite inferior de confort se ha reducido de 15°C (valor en la EN 15251:2007) a 10°C, por lo que el modelo de confort ha ampliado sus límites de aplicabilidad. - El límite inferior de confort se ha reducido 1°C respecto al de la norma EN 15251:2007. De esta forma, las amplitudes de la zona de confort respecto a la temperatura neutral correspondientes a las categorías I, II y III han cambiado de ±2, ±3 y ±4 en la EN 15251:2007 a +2/-3, +3/-4 y +4/-5 respectivamente. De esta forma, los límites de confort son calculados mediante las siguientes ecuaciones: 36 - Categoría I o Límite superior de la zona de confort: Ɵi máx=0,33*Ɵrm+18,8+2 o Límite inferior de la zona de confort: Ɵi mín=0,33*Ɵrm+18,8-3 - Categoría II o Límite superior de la zona de confort: Ɵi máx=0,33*Ɵrm+18,8+3 o Límite inferior de la zona de confort: Ɵi mín=0,33*Ɵrm+18,8-4 - Categoría III o Límite superior de la zona de confort: Ɵi máx=0,33*Ɵrm+18,8+4 o Límite inferior de la zona de confort: Ɵi mín=0,33*Ɵrm+18,8-5 3.1.3. Relación entre el consumo energético y el confort térmico: la variación de las temperaturas de consigna como medida de ahorro energético De forma previa al desarrollo del ACCIM, se han llevado a cabo una serie de investigaciones en las que se estudiaba el impacto de la variación de las temperaturas de consigna sobre el consumo energético y el confort térmico. (i) Giorgos N. Spyropoulos [77] estudió el efecto de reajustar las temperaturas de consigna en sucursales bancarias ubicadas en Grecia. La auditoría energética reveló un amplio rango de temperaturas de consigna variando de 22°C a 27 °C en invierno, y de 22°C a 26°C en verano. Con la finalidad de reducir el consumo energético, se ajustaron dichas consignas de calefacción y refrigeración a 20°C y 26°C respectivamente, de acuerdo con las recomendaciones de la normativa nacional de edificios públicos. Los cálculos se realizaron usando métodos de grados-día en calefacción y refrigeración. Basándose en los resultados, el hecho de ajustar la temperatura de consigna a los valores recomendados redujo el consumo energético del sistema de calefacción, ventilación y aire acondicionado (Heating, Ventilation and Air-Conditioning, HVAC) en un 45% de media, lo cual se traduce en un ahorro energético medio de 18% para el consumo total (56 kWh/m²). (ii) Tyler Hoyt et al [78] hizo un estudio sobre el ahorro energético que se obtenía al ampliar las temperaturas de consigna de calefacción y refrigeración mediante un análisis paramétrico en el que las temperaturas de consigna variaban en 7 zonas climáticas de ASHRAE en 6 edificios de oficinas de tamaño medio. Sin reducir los niveles de satisfacción con el ambiente térmico, al incrementar la consigna de refrigeración de 22.2°C a 25°C se obtuvo una reducción media del consumo energético de 27%, mientras que al reducir la consigna de calefacción de 21.1°C a 20°C se obtuvo una reducción media en el consumo energético de 34%. Los límites ampliados alcanzados con ventiladores o controles personales pueden resultar en ahorros energéticos en el sistema HVAC entre 32% y 73% dependiendo del clima; (iii) Parry et al [79] analizaron que un aumento de la temperatura de consigna de refrigeración entre 2 y 4°C en un edificio de oficinas en Zurich generaría un ahorro anual de energía del 66%; (iv) Wan et al [80] observó que las temperaturas de consigna de refrigeración superiores a 25.5°C obtuvieron ahorros en la demanda de refrigeración, tanto en escenarios actuales como futuros; (v) Lakeridou et al [81] observó que aumentar la temperatura de consigna de refrigeración en 2°C en un estudio de campo realizado en un edificio administrativo no afectó el confort térmico; (vi) Fernández et al. [82] observó que al aplicar una serie de medidas de ahorro energético, incluida la disminución de temperaturas de consigna de calefacción y el aumento de las temperaturas de consigna de refrigeración en 1.1°C, el ahorro de energía obtenido oscilaba entre 12 y 20%. Como se en el párrafo anterior, estos estudios de investigación permitieron reducir el consumo de energía variando las temperaturas de consigna, aunque dichas consignas eran estáticas (es decir, basados en el índice PMV). Por otro lado, existe una tendencia creciente en el número de estudios que aplican temperaturas de consigna adaptativas asignando el valor de los límites de confort adaptativo inferior y superior a las temperaturas de consigna de calefacción y Desarrollo de un modelo energético de edificio basado en algoritmos de confort adaptativo bajo el cambio climático: Adaptive-Comfort-Control-Implemented-Model (ACCIM) 37 refrigeración, respectivamente. Esta técnica es ampliamente utilizada ya que la mayoría del clima del planeta tiene posibilidades de aplicación en más del 50% de los días del año [83]. Los estudios de investigación más importantes son los siguientes: (i) R.P. Kramer et al [84] estudiaron el ahorro de energía en un museo de Ámsterdam usando diferentes estrategias con temperaturas de consignas y su correspondiente nivel de confort térmico adaptativo. Las condiciones del aire interior en estos edificios son más restrictivas de lo normal, teniendo en cuenta que su temperatura debe ser confortable para los visitantes, y además no debe perjudicar el estado de conservación de las obras de arte. En la situación de referencia (estado actual), la temperatura de consigna era 21°C, se mantenía una humedad relativa de 48%, y la tasa de renovación de aire era 7.5 renovaciones/hora, con 90% de recirculación. En esta hipótesis, existía un ambiente seguro para las obras de arte, pero el balance de confort térmico era inaceptable, ya que la temperatura era demasiado fría durante la mayoría de las horas de apertura. Partiendo de estas limitaciones, aplicaron una serie de estrategias cambiando la temperatura de consigna. En primer lugar, establecieron consignas fijas a temperaturas de 22°C y 23°C, y establecieron una consigna fija de 22°C, pero únicamente de calefacción. En segundo lugar, establecieron consignas siguiendo ondas sinusoidales en una media de 21°C y unas amplitudes máximas de 1°C y 2°C, y en una media de 21.5°C y una amplitud máxima de 1°C. Y, en tercer lugar, usando el límite inferior de la zona de confort adaptativo con la tasa de renovación inicial (ahorrando un 9% respecto a la situación de referencia), otra recirculando la totalidad del aire (ahorrando un 65%), y la última recirculando la totalidad del aire, y, además, activando los sistemas de climatización únicamente en las horas de apertura del museo (ahorrando un 74%). Dicha última estrategia tenía el máximo ahorro energético y proporcionaba un mejor ambiente térmico para las obras de arte, al dejar oscilar libremente la temperatura por las noches, y alcanzar menores temperaturas que en las demás estrategias; (ii) Sánchez- Guevara Sánchez et al. [85] aplicaron temperaturas de consigna basadas en los límites de confort del modelo simplificado de ASHRAE Standard 55-2013 [86], que varía mensualmente, en tres edificios residenciales ubicados en varias ciudades de España. El consumo de energía se redujo en un 20% y un 80% en calefacción y refrigeración, respectivamente; (iii) Van der Linden et al [87] analizaron el ahorro de energía logrado por el modelo de confort térmico de ISSO74 [88]. El uso del límite inferior de un estándar como la temperatura de consigna de calefacción logró un ahorro de energía del 74%; (iv) Bienvenido-Huertas et al. [89] aplicaron temperaturas de consigna adaptativas basadas en las normas EN 15251:2007, EN 16798-1:2019 y ASHRAE Standard 55-2017 en un edificio de oficinas ubicado en 65 ciudades; (v) Bienvenido-Huertas et al. [90] estudiaron la viabilidad energética y económica de llevar a cabo diferentes medidas de ahorro energético de las fachadas mediante la aplicación de temperaturas de consigna adaptativas; (vi) y por último, Bienvenido-Huertas et al [91] estudió la influencia de la constante α, que establece la velocidad de respuesta de la RMOT al cambio en la temperatura exterior, sobre el consumo energético. Los resultados mostraron que los valores de α entre 0.4 y 0.6 tenían el menor consumo energético. 3.2. Escenarios climáticos 3.2.1. Escenarios incluidos en el SRES (Special Report on Emissions Scenarios) El Cuarto Informe de Evaluación (AR4) [92] fue publicado por el IPCC en 2007, que utilizó 23 modelos basados en la tercera fase del Proyecto de Intercomparación de Modelos Acoplados (en inglés, Coupled Model Intercomparison Project Phase 3, CMIP3). Siete años después, el IPCC publicó el AR5, pero utilizó más de 50 modelos para informar las proyecciones climáticas [93], 44 Ilustración 9: Capas de la envolvente del cuerpo de oficinas. Fuente: Modelo de simulación en software DesignBuilder. Dichos paneles de GRC se disponen en franjas verticales de 60 cm, alternándose con huecos de 1.15 m de ancho, que arrancan desde el suelo hasta el falso techo de cada planta. En dichos huecos, los vidrios son ventanas practicables en su zona superior, con vidrio 6+12+6 mm, con cámara de aire. Entre las particiones interiores se pueden distinguir divisiones realizadas con placas de yeso laminado de 1.5 cm, con entramado autoportante de 10 cm de espesor, y tabiques desmontables de cristal, módulo vidriero en su totalidad como separación de recintos dentro de las plantas de oficinas. 5.1.1.1.2. Caso de estudio: vivienda En el caso residencial, se trata de una vivienda perteneciente a la cuarta planta de un edificio de viviendas construida en el año 1978 en el núcleo residencial Santo Ángel de la Guarda, ubicado en la barriada El Tardón. Esta tipología es estadísticamente representativa del gran número de viviendas que fue construido durante el periodo de expansión de la ciudad (entre 1960 y 1980), constituyendo el 35.5% del parque de viviendas actual. La distribución es similar a la distribución más común de los bloques de viviendas pertenecientes a dicho periodo. De acuerdo con el censo de población de 2011, la vivienda más común tiene una superficie entre 76 m² y 90 m². Además, en base a los datos del Instituto Nacional de Estadística, 5.121.000 viviendas (que es el 27.7% del total) tienen una superficie entre dichos límites, y el mayor número de viviendas (1,047.300) fue construido entre 1971 y 1980. Este caso de estudio, con una superficie de 77 m² y construido en 1973, se encuentra entre dichos rangos. El apartamento consta de un salón-comedor, cocina, baño y tres habitaciones, de los cuales, el salón-comedor y una de las habitaciones están orientadas al sudeste, y las otras dos habitaciones y la cocina están orientadas al noroeste (Ilustración 10). Desarrollo de un modelo energético de edificio basado en algoritmos de confort adaptativo bajo el cambio climático: Adaptive-Comfort-Control-Implemented-Model (ACCIM) 45 Ilustración 10: Vivienda objeto de estudio. Fuente: artículo sobre el estudio del modelo estático aplicado cuando el modelo adaptativo no es de aplicación [100], contemplado en esta tesis por compendio de artículos. El edificio tiene una envolvente típica (tabique ladrillo hueco + cámara de aire sin ventilar + muro de medio pie ladrillo cara vista), usada frecuentemente entre los años 1960 y 1980. La característica más remarcable es la ausencia de aislamiento térmico, que no sería obligatoria hasta 1979. Las propiedades constructivas se resumen en la Ilustración 11. 46 Ilustración 11: Propiedades constructivas de la vivienda. Fuente: artículo sobre el estudio del modelo estático aplicado cuando el modelo adaptativo no es de aplicación [100], contemplado en esta tesis por compendio de artículos. 5.1.1.2. Hipótesis de operación 5.1.1.2.1. Caso de estudio: oficina La hipótesis de operación real, que se desarrolla en cada jornada laboral actualmente, tiene un horario de ocupación coincidente con el horario de funcionamiento de la iluminación y equipos, el cual es de 9:00 a 14:00 y de 16:00 a 19:00; en el caso de sistema de unidades autónomas con caudal variable de refrigerante (Variable Refrigerant Flow, VRF) y el funcionamiento del sistema de ventilación mecánica, el horario de funcionamiento es de 9:00 a 19:00 sin interrupción; la temperatura de consigna de calefacción es de 23°C y la de refrigeración de 25°C, y las ventanas permanecen siempre cerradas. 5.1.1.2.2. Caso de estudio: vivienda La hipótesis de operación se ha determinado en base a las estrategias y acciones permitidas en el modelo de confort adaptativo, es decir, cambio de ropa y apertura o cierre de ventanas y persianas. Se considera que los ocupantes tienen una actividad física entre ligera y moderada. En el apartamento viven tres estudiantes universitarios, los cuales se mueves libremente por todo el apartamento durante las 24 horas. Los tres ocupantes no están siempre en el apartamento. Sin embargo, hay frecuentes visitas, por lo que, en definitiva, la vivienda está siempre ocupada por 3 personas en promedio. Se registraron los cambios de ropa, y se determinó que ocurría cuando los ocupantes lo necesitaban. Los valores ‘clo’ promedio variaron en función de la estación: 0.6 en verano, 1.1 en invierno y 0.85 en primavera y otoño. En relación con la hipótesis de operación, se observó que las persianas permanecían bajadas durante la noche, principalmente por razones de privacidad y para proteger a los ocupantes del ruido exterior. Esto se debía al mal comportamiento acústico de la envolvente. Durante el invierno, las persianas y las ventanas correderas permanecían cerradas; durante el verano, solo las persianas permanecían bajadas, y las ventanas correderas estaban abiertas para permitir algo de ventilación natural. Desarrollo de un modelo energético de edificio basado en algoritmos de confort adaptativo bajo el cambio climático: Adaptive-Comfort-Control-Implemented-Model (ACCIM) 47 5.1.1.3. Propiedades del sistema de climatización 5.1.1.3.1. Caso de estudio: oficina La climatización de las oficinas y las zonas comunes de circulación se realiza por medio difusores conectados a unidades autónomas VRF, con unos rendimientos en refrigeración (Energy Efficiency Ratio, EER) de 4.42 y en calefacción (Coefficient of Performance, COP) de 4.95, según especificaciones técnicas del catálogo. Las unidades exteriores se encuentran ubicadas en la cubierta y las interiores ocultas en los falsos techos de cada planta. Cada equipo va dotado de un termostato electrónico con regulación de temperatura de consigna y están interconectados mediante tuberías de cobre aisladas con coquillas de espuma elastomérica de espesor según RITE. El control de todas las unidades está centralizado en un PC situado en planta baja. La ventilación en las oficinas se realiza por medio de aberturas en puertas y ventanas practicables, así como en los vestíbulos de independencias distribuidos por las distintas plantas de la edificación, donde se utilizan ventiladores helicocentrífugos colocados en los falsos techos, creando sobrepresión que facilita la renovación del aire viciado interior. Sin embargo, a efectos de la simulación energética, se ha cumplimentado los requerimientos establecidos en el Reglamento de Instalación Térmicas en Edificios (RITE), por lo que se ha incluido una unidad de tratamiento de aire (UTA) con un circuito de ventilación mecánica. 5.1.1.3.2. Caso de estudio: vivienda En el caso de la vivienda, no contaba con sistema de climatización. La elección de dicha vivienda se justifica considerando que la finalidad era una aplicación directa del modelo de confort adaptativo EN 15251:2007, así como la evaluación de los niveles de confort térmico. De esta forma, el medio para lograr el confort térmico era el uso de la ventilación natural. 5.1.2. Trabajo de campo A continuación se muestran las secciones correspondientes al trabajo de campo, que engloban la monitorización de temperaturas y la realización de encuestas de confort térmico, cuyos procedimientos se llevaron a cabo para la realización de los Trabajos de Fin de Máster [101,102], así como para una investigación anterior al desarrollo del ACCIM [103], previos al ingreso en el programa de doctorado. 5.1.2.1. Monitorización 5.1.2.1.1. Caso de estudio: oficina En el caso de estudio de la oficina, la fase de monitorización de las temperaturas consiste en la disposición de un total de 3 sensores de temperatura exteriores e interiores durante las estaciones de invierno, primavera y verano con la finalidad de registrar la temperatura exterior de bulbo seco, la temperatura interior del aire de una planta acondicionada y la temperatura interior de una planta sin acondicionar, con la finalidad de corroborar que el modelo de simulación proporciona datos fiables y ajustados a la realidad. El proceso de monitorización se desarrolla posteriormente en el apartado de 6.1.1.1 Caso de estudio: oficina. 5.1.2.1.2. Caso de estudio: vivienda Por otra parte, en el caso de estudio de la vivienda, se han dispuesto un total de 4 sensores de temperatura exteriores e interiores, debido a que se monitorizaron estancias ubicadas en 48 distintas fachadas, durante las estaciones de invierno, primavera y verano con la finalidad de registrar la temperatura exterior de bulbo seco y la temperatura interior del aire. A diferencia de la monitorización en la oficina, en la vivienda no se han monitorizado estancias acondicionadas, debido a que el caso de estudio corresponde a una vivienda sin sistemas activos de acondicionamiento. De igual forma, esto se ha llevado a cabo con la finalidad de corroborar que el modelo de simulación proporciona datos fiables y ajustados a la realidad. El proceso de monitorización se desarrolla posteriormente en el apartado de 6.1.1.2 Caso de estudio: vivienda. 5.1.2.1.3. Equipos de medición de temperatura: sensores exteriores Las mediciones de temperatura exterior se han llevado a cabo con un sensor HOBO Pendant temperature/light data logger 8K–UA‐002‐08 (Ilustración 12). El espectro de medida del sensor abarca también radiación infrarroja, por lo que el manual aconseja tratar los datos con cautela bajo altos niveles de radiación solar. Cuenta con las características mostradas en la Tabla 5 y en la Ilustración 13. Ilustración 12: Sensor HOBO Pendant temperature/light data logger 8K–UA ‐ 002 ‐ 08. Fuente: Onset, www.onsetcomp.com Desarrollo de un modelo energético de edificio basado en algoritmos de confort adaptativo bajo el cambio climático: Adaptive-Comfort-Control-Implemented-Model (ACCIM) 49 Especificaciones Rango de medida Temperatura: desde -20°C a 70°C (desde -4°F a 158°F) Precisión Temperatura: ±0,53°C desde 0°C a 50°C (±0,95°F desde 32°F a 122°F); Resolución Temperatura: 0,14°C a 25°C (0,25°F a 77°F); Desvío Menos de 0,1°C/año (0,2 °C/año) Tiempo de respuesta Corrientes de aire de 2 m/s (4,4 mph): 10 minutos, típico al 90% Agua: 5 minutos, típico al 90% Rango operativo En agua/hielo: desde -20°C a 50°C (desde -4°F a 122°F) En aire: -20°C a 50°C (desde -4°F a 122°F) Grado de resistencia al agua y a la profundidad 30 m desde -20°C a 20°C (100 pies desde -4°F a 68°F); Certificado localizable NIST Disponible para temperatura solo en carga adicional; rango de temperatura - 20°C a 50°C (desde -4°F a 122°F) Duración de la batería 1 año con uso normal Memoria UA-002-08: 8K bytes (aproximadamente 3,5K combinando lecturas de temperatura y luz) Materiales Recipiente de polipropileno; tornillos de acero inoxidable; anillo Buna-N Peso 18 g (0,6 oz) Dimensiones 58x33x23 mm (2,3x1,3x0,9 pulgadas) El marcado CE asegura que este producto cumple con todas las directivas relevantes en la Unión Europea (UE) Tabla 5: Especificaciones del sensor exterior HOBO Pendant temperature/light data logger 8K–UA ‐ 002 ‐ 08. Fuente: Onset, www.onsetcomp.com Ilustración 13: Espectros de respuesta. Sensor exterior. Fuente: Onset, www.onsetcomp.com 5.1.2.1.4. Equipos de medición de temperatura: sensores interiores En este estudio, en el cálculo de la temperatura operativa interior no se tendrá en cuenta la temperatura media radiante debido a que no se ha podido disponer de un termómetro de globo, por lo que se considerará la temperatura operativa interior igual a la temperatura del aire. Las mediciones de la temperatura interior se han llevado a cabo con sensores HOBO U12 Temperature/Relative Humidity/Light/External Data Logger ‐ U12‐012 (Ilustración 14), ubicados en una planta ocupada (nº4) y por lo tanto acondicionada, y en una planta desocupada (nº14) y no acondicionada, contando con las siguientes características y espectros de respuesta (Tabla 6, Ilustración 15). 50 Ilustración 14: Sensor interior HOBO U12 Temperature/Relative Humidity/Light/External Data Logger ‐ U12 ‐ 012. Fuente: Onset, www.onsetcomp.com Especificaciones Rango de medida Temperatura: desde -20°C a 70°C (desde -4°F a 158°F) Humedad relativa: 5% a 95% Precisión Temperatura: ±0,35°C desde 0°C a 50°C (±0,63°F desde 32°F a 122°F); véase Plot A Resolución Temperatura: 0,03°C a 25°C (0,05°F a 77°F); véase Plot A Humedad relativa: 0,03% Desvío Menos de 0,1°C/año (0,2 °C/año) Humedad relativa: <1% por año normal Tiempo de respuesta en corriente de aire de 1 m/s (2,2 mph) Temperatura: 6 minutos, típico al 90% Humedad relativa: 1 minutos, típico al 90% Precisión de tiempo ±1 minuto por mes a 25°C (77°F); Temperatura de operación Registros: desde -20°C a 70°C (desde -4°F a 158°F) Lanzamiento/lectura: desde 0°C a 50°C (±0,63°F desde 32°F a 122°F), por especificaciones USB Duración de la batería 1 año con uso normal Memoria 64K bytes (43,000 medidas 12-bit) Peso 46 g (1,6 oz) Dimensiones 58x74x22 mm (2,3x2,9x0,9 pulgadas) El marcado CE asegura que este producto cumple con todas las directivas relevantes en la Unión Europea (UE) Tabla 6: Especificaciones del sensor interior HOBO U12 Temperature/Relative Humidity/Light/External Data Logger ‐ U12 ‐ 012. Fuente: Onset, www.onsetcomp.com Ilustración 15: Espectros de respuesta. Sensor interior. Fuente: Onset, www.onsetcomp.com Desarrollo de un modelo energético de edificio basado en algoritmos de confort adaptativo bajo el cambio climático: Adaptive-Comfort-Control-Implemented-Model (ACCIM) 51 5.1.2.2. Encuesta de confort térmico Con la finalidad de evaluar la sensación térmica de los ocupantes, se han realizado una serie de encuestas en periodos de invierno, primavera y verano entre los ocupantes de la oficina objeto de estudio, así como entre los ocupantes de la vivienda objeto de estudio y en viviendas similares pertenecientes también al núcleo residencial Santo Ángel de la Guarda (Ilustración 16), ubicado en la barriada El Tardón. Esto se ha llevado a cabo siguiendo los criterios del Apéndice informativo K (Informative Appendix K Measurements, surveys, and evaluation of comfort in existing spaces: Parts 1 and 2), y utilizando el modelo de encuesta incluido en el estándar que aparece en la figura K-1 (Figure K-1 Thermal environment point-in-time survey), añadiendo además alguna preguntas complementarias. El modelo de encuesta de la oficina (Ilustración 17), desarrollado en Google Formularios, se encuentra en el Anexo I, el cual se ha proporcionado a los empleados. Por otra parte, el modelo de encuesta para la vivienda (Ilustración 18), el cual se muestra en el Anexo II, fue impreso en papel y repartido por el vecindario. Una vez obtenidas las respuestas, se han calculado los promedios y/o porcentajes respecto a cada pregunta, los cuales se muestran en el posterior apartado 6.1.2 (Resultados de las encuestas). Ilustración 16: Núcleo residencial Santo Ángel de la Guarda. Fuente: Instituto de Datos Espaciales (IDE) de Sevilla. Fuente: elaboración propia. N E S O Núcleo residencial Santo Ángel de la Guarda 52 Ilustración 17: Modelo de encuesta para oficina desarrollado en Google Formularios. Fuente: elaboración propia. Desarrollo de un modelo energético de edificio basado en algoritmos de confort adaptativo bajo el cambio climático: Adaptive-Comfort-Control-Implemented-Model (ACCIM) 53 Ilustración 18: Modelo de encuesta para vivienda impreso y repartido en papel. Fuente: elaboración propia. 5.2. Validación del modelo de simulación A continuación se muestra las sección correspondiente al validado de los modelos de simulación, cuyos procedimientos se llevaron a cabo para la realización de los Trabajos de Fin de Master [101,102], así como para una investigación anterior al desarrollo del ACCIM [103], previos al ingreso en el programa de doctorado. En esta fase se lleva a cabo la validación del modelo, en la que se comparan las temperaturas reales, previamente monitorizadas en el apartado, con las temperaturas simuladas, resultantes del modelo de simulación energética del edificio. De esta forma, la temperatura exterior de bulbo seco monitorizada se compara con la simulada, procedente del archivo EPW, mientras que la temperatura interior del aire real se compara con la simulada. De esta forma es posible corroborar que el archivo EPW proporciona valores de temperatura exterior de bulbo seco que se ajustan a la realidad, así como que el modelo de simulación del edificio está correctamente modelado, de forma fiel a la realidad. Esto se lleva a cabo mediante la aplicación de la norma ASHRAE Guideline 14 [104], y se desarrolla posteriormente en la sección 6.1.3 (Validado del modelo de simulación). 5.3. Estudio de las zonas climáticas Para este estudio se han considerado las tres zonas climáticas más representativas del territorio español establecidas en el CTE DB HE Climas de Referencia [105]: (i) la zona climática B4, correspondiente a la clase Csa según la clasificación de Koppen-Geiger [106] (clima mediterráneo con inviernos suaves y veranos secos y muy calurosos), en la que se ubica la ciudad 60 futuros escenarios, el ser humano consideraría aceptables temperaturas mayores, y por lo tanto las temperaturas de consigna adaptativas podrían ser superiores a las del escenario presente [111]. 5.4.2. Escenarios RCP Esta investigación ha considerado estos cinco escenarios: SRES A1B, A2, B1, RCP4.5 y RCP 8.5. Como primer paso del estudio, se generaron la temperatura exterior diaria promedio y la humedad relativa promedio para cada ubicación y cada escenario, tomando como base los archivos meteorológicos disponibles de cada ciudad, que recopilan datos del período 2000- 2009. Como resultado, se generaron nuevos archivos meteorológicos mediante el software Meteonorm y posteriormente se calculó el consumo de energía y los niveles de confort térmico en cada escenario. 5.5. Variables de simulación A continuación, se exponen las diferentes variables de simulación que se han considerado con la finalidad de estudiar la influencia de los diferentes parámetros. 5.5.1. Nivel de expectativa En esta tesis doctoral se ha considerado usar como variable el nivel de expectativa [112]. Esto se ha llevado a cabo con la finalidad de obtener resultados de consumo energético en base a dicho nivel de expectativa, poder comparar resultados y así, observar la influencia del nivel de expectativa. Como se ha podido observar en el apartado 3.1.2.2.2, la amplitud de la zona de confort depende directamente del nivel de expectativa, concepto asociado a la Categoría en el caso de la norma EN 15251:2007. De esta forma, zona de confort en la Categoría I tiene una amplitud de 4°C, en la Categoría II de 6°C y en la Categoría III de 8°C. Por lo tanto, teniendo en cuenta que en el ACCIM se establecen las temperaturas de consigna con el valor correspondiente de los límites de confort, las temperaturas de consigna varían en función de la Categoría establecida. 5.5.2. Modelo de confort fuera de aplicabilidad El modelo de confort adaptativo de la norma EN 15251:2007 es aplicable cuando la RMOT está entre 10°C y 30°C para su límite superior, y entre 15°C y 30°C para su límite inferior. Más allá de estos límites, la norma EN 15251:2007 indica la necesidad de aplicar un modelo de confort estático. Por ello, en esta tesis doctoral se ha considerado usar como variable el modelo de confort estático aplicado cuando el modelo adaptativo no es aplicable [100]. Se sugirieron cuatro modelos diferentes de confort para este estudio: (a) un modelo estático basado en temperaturas de consigna del CTE, y (b) tres modelos adaptativos: OUT-CTE, OUTSEN15251 y OUT-AEN15251. De esta manera, ha sido posible comparar cada uno de los 3 modelos adaptativos con el modelo estático. En los modelos adaptativos se usan las temperaturas de consigna de calefacción adaptativas y las consignas de refrigeración adaptativas, que se corresponden con los límites de confort para la Categoría III en la norma EN 15251:2007 cuando se aplica el modelo confort. Actualmente, el uso del modelo estático basado en las temperaturas de consigna del CTE genera altos consumos de energía debido al uso de una temperatura de consigna muy restrictiva. Por lo tanto, el uso de los modelos adaptativos OUTCTE, OUT-SEN15251 y OUT-AEN15251 podría reducir el consumo de energía y mantener altos niveles de confort. Es necesario tener en cuenta que dichos modelos adaptativos se podrían Desarrollo de un modelo energético de edificio basado en algoritmos de confort adaptativo bajo el cambio climático: Adaptive-Comfort-Control-Implemented-Model (ACCIM) 61 considerar modelos ‘híbridos’, ya que están compuestos del modelo adaptativo prioritariamente, y cuando no es de aplicación, un modelo estático. Cuando no se puede aplicar el modelo de confort térmico adaptativo, se utilizan las siguientes configuraciones: (i) para OUTCTE, se utilizan las temperaturas de consigna del CTE; (ii) para OUT-SEN15251, se utilizan las temperaturas de consigna estáticas de la norma EN 15251:2007 (se incluyen en la Tabla A.3 de la norma EN 15251:2007) (es decir, cuando la temperatura promedio en el exterior es inferior a 15°C, las temperaturas de consigna de calefacción y refrigeración son 18°C y 25°C, respectivamente, y cuando la temperatura promedio en el exterior es superior a 30°C, los valores de las consignas son 22°C y 27°C, respectivamente), y (iii) para OUT-AEN15251, los límites de confort máximos y mínimos de la norma EN 15251:2007 se utilizan como temperaturas fijas estáticas en su modelo adaptativo, extendiendo horizontalmente los límites máximos y mínimos de confort (es decir, las temperaturas operativas internas que corresponden a RMOT de 30°C para el límite superior, y 15°C para el límite inferior). Además, los valores de las temperaturas de consigna varían en los rangos de programación (12: 00–7: 00 am, 8:00 am – 3: 00 pm, y 4: 00–11: 00 pm) en el modelo estático CTE. Para hacer comparaciones representativas, estos valores también variaron en el modelo OUT-CTE. El horario de funcionamiento del equipo de aire acondicionado establecido en el CTE se utilizó para establecer una comparación coherente entre el modelo estático establecido en el CTE y los modelos adaptativos propuestos. De esta manera, el modo de refrigeración funciona de junio a septiembre, entre las 4:00 p.m. y de 7:00 a.m., mientras que el modo de calefacción funciona de enero a mayo y de octubre a diciembre durante todo el día. Todas las temperaturas de consigna previamente mencionadas aparecen resumidas en la Ilustración 25 y en la Tabla 7. Modelo Estándar Límite Rango Temperatura de consigna (°C) Enero-Mayo Junioseptiembre Octubre- Diciembre 24– 7 8– 15 16– 23 24–7 8– 15 16– 23 24– 7 8– 15 16– 23 Modelo estático CTE Límite superior todo - - - 27 - 25 - - - Límite inferior todo 17 20 20 - - - 17 20 20 Modelo adaptativo OUT-CTE EN 15251:2007 CAT. Ⅲ CTE Límite superior Ɵ𝑟𝑚 < 10°C - - - 27 - 25 - - - 10°C a < 30°CƟ𝑟𝑚 - - - (1) - (1) - - - Ɵ𝑟𝑚> 30°C - - - 27 - 25 - - - Límite inferior Ɵ𝑟𝑚< 15°C 17 20 20 - - - 17 20 20 15 °C ≤ Ɵ𝑟𝑚 ≤ 30 °C (2) - - - (2) Ɵ𝑟𝑚> 30°C 17 20 20 - - - 17 20 20 Modelo adaptativo OUTSEN15251 EN 15251:2007 CAT. Ⅲ Límite superior Ɵ𝑟𝑚< 10°C - - - 25 - 25 - - - 10°C a < 30°CƟ𝑟𝑚 - - - (1) - (1) - - - Ɵ𝑟𝑚> 30°C - - - 27 - 27 - - - Límite inferior Ɵ𝑟𝑚< 15°C 18 - - - 18 15 °C ≤ Ɵ𝑟𝑚 ≤ 30 °C (2) - - - (2) Ɵ𝑟𝑚> 30°C 22 - - - 22 Modelo adaptativo OUTAEN15251 EN 15251:2007 CAT. Ⅲ Límite superior Ɵ𝑟𝑚< 10°C - - - 26.10 - 26.10 - - - 10°C a < 30°CƟ𝑟𝑚 - - - (1) - (1) - - - Ɵ𝑟𝑚> 30°C - - - 32.70 - 32.70 - - - Límite inferior Ɵ𝑟𝑚< 15°C 19.75 - - - 19.75 15 °C ≤ Ɵ𝑟𝑚 ≤ 30 °C (2) - - - (2) Ɵ𝑟𝑚> 30°C 24.70 - - - 24.70 (1) Ɵimáx=0,33*Ɵrm+18,8+4; (2) Ɵi mín=0,33*Ɵrm+18,8-4 Tabla 7: Temperaturas de consigna de cada modelo de confort. Fuente: elaboración propia. 62 Ilustración 25: Límites de confort de cada modelo. Fuente: artículo sobre el estudio del modelo estático aplicado cuando el modelo adaptativo no es de aplicación [100], contemplado en esta tesis por compendio de artículos. 5.5.3. Modo mixto Los edificios de modo mixto funcionan con ventilación natural y aire acondicionado. La prioridad es utilizar la ventilación natural cuando las temperaturas exteriores son aceptables y el aire acondicionado cuando no lo son, lo que permite obtener significativos niveles de ahorro energético. Por ello, en esta tesis doctoral se ha considerado usar como variable el uso del modo mixto [111]. En edificios grandes, solo las áreas orientadas hacia el exterior pueden usar ventilación natural, por lo que este modo de operación se enfoca principalmente en edificios medianos y pequeños. Se clasifica en tres modos: - Concurrente: cuando el aire acondicionado y la ventilación natural pueden funcionar al mismo tiempo y en el mismo espacio. - Cambiante: cuando el aire acondicionado y la ventilación natural pueden funcionar en el mismo espacio, pero no al mismo tiempo. - Zonificado: cuando el aire acondicionado y la ventilación natural funcionan en diferentes espacios. La idoneidad de cada modo de operación depende principalmente del tipo de edificio, el clima y las expectativas de los ocupantes. Por ejemplo, en el modo concurrente, el sistema de aire acondicionado puede proporcionar ventilación o refrigeración adicional, mientras que los ocupantes pueden abrir las ventanas para lograr el confort térmico. El modo cambiante se usa comúnmente en oficinas individuales con ventanas operables y unidades de aire acondicionado personales que se apagan cuando un sensor percibe que se ha abierto una ventana. El modo zonificado puede ser adecuado para edificios donde los ocupantes en diferentes habitaciones Desarrollo de un modelo energético de edificio basado en algoritmos de confort adaptativo bajo el cambio climático: Adaptive-Comfort-Control-Implemented-Model (ACCIM) 63 tienen diferentes preferencias con respecto a las estrategias de acondicionamiento para lograr el confort térmico. El potencial de ahorro de energía se ha cuantificado comparando el modelo de referencia (que es el modelo basado en las características reales del edificio y las hipótesis de operación) con el modelo implementado de control de confort adaptativo (ACCIM), que se ha establecido sobre el modelo de referencia, cambiando los siguientes parámetros: - Temperaturas de consigna: se han aplicado temperaturas de consigna adaptativas, en lugar de considerar 23°C y 25°C como temperaturas de consigna de calefacción y refrigeración respectivamente. Estas temperaturas de consigna adaptativas se han calculado mediante el procedimiento de cálculo de límites de confort superior e inferior establecido en EN 15251:2007. Con el fin de mantener todas las horas dentro de la zona de confort, se permitió calefacción y refrigeración durante todo el año. La razón de esto radica en el estrecho rango de consignas (23-25°C) establecido en la regulación nacional actual de los sistemas de aire acondicionado, que podría llevar incluso a utilizar la calefacción en verano y la refrigeración en invierno. - Modo mixto: cuando las temperaturas exteriores eran aceptables (es decir, la temperatura exterior (Tout) era inferior a la temperatura operativa (Top)), todas las ventanas podían abrirse, con las siguientes excepciones: en primer lugar, cuando las temperaturas exteriores eran 1°C menor que la temperatura de consigna adaptativa de calefacción, las ventanas permanecían cerradas para evitar el frío excesivo; y en segundo lugar, cuando la velocidad del viento excedía 1.5 m / s, las ventanas se cerraban gradualmente hasta 6 m / s, donde se cerraban completamente. Debido a que las ventanas estaban abisagradas en la parte inferior por razones de seguridad, no se abrían por completo, por lo que la ventilación natural era limitada. Para considerar este hecho potencial, el porcentaje de apertura de la ventana se estableció en hasta un 25%. Esta operación se utilizó sin importar la hora ni los días de semana, de mayo a septiembre. Cuando las temperaturas exteriores no eran aceptables (es decir, cuando la temperatura exterior era más alta que la temperatura operativa), las ventanas se cerraban para evitar la entrada de aire caliente. Si la temperatura exterior era más alta que la temperatura operativa, pero la temperatura operativa aún estaba por debajo de la temperatura de consigna adaptativa de refrigeración, el aire acondicionado no se encendía y las ventanas se mantenían cerradas. Por lo tanto, el aire acondicionado solo se encendía (es decir, se aplicó el modo cambiante) durante los períodos ocupados, si las temperaturas operativas eran más altas que la temperatura de consigna adaptativa de refrigeración (Sac), o más bajas que la temperatura de consigna adaptativa de calefacción (Sah). En la Tabla 8 se puede observar un resumen del funcionamiento del modo mixto. Esto se ha aplicado además de la ventilación mecánica y las infiltraciones, por lo que incluso cuando las ventanas estaban cerradas, todavía había una tasa de aire mínima. Las tasas de ventilación se calculan utilizando la presión del viento, los tamaños de apertura y operación y los tamaños de grietas utilizando la EnergyPlus Airflow Network. Modo de ventilación natural (solo a través de ventanas) Ventila si Sah-1°C < Tout ≤ Sac Modo de aire acondicionado Refrigera si Top > Sac Calefacta si Top < Sah Tabla 8: Hipótesis de operación del sistema de aire acondicionado y del modo mixto. Fuente: elaboración propia. 64 5.5.4. Escenarios RCP En esta tesis doctoral se ha considerado usar como variable el uso de escenarios RCP [113]. Las ubicaciones para este estudio se eligieron con respecto al hecho de que los escenarios de RCP prevén un aumento considerable del RF en áreas altamente pobladas y desarrolladas. Por esta razón, se incluyeron Barcelona, Berlín, Berna, Roma y Viena, ya que están muy pobladas y tienen climas diferentes. Según la clasificación de Köppen-Geiger, el clima de Barcelona y Roma es Csa, que se caracteriza por veranos secos y calurosos e inviernos suaves. Por otro lado, el clima de Berlín, Berna y Viena es Cfb, que es un clima oceánico sin inviernos severos. La Ilustración 26¡Error! No se encuentra el origen de la referencia. muestra las temperaturas exteriores máximas y mínimas medias diarias y la humedad relativa: las temperaturas máximas medias exteriores diarias en julio son 29.3°C y 31.1°C en Barcelona y Roma, respectivamente, y 23.1°C, 23.5°C y 24.7°C en Berlín, Berna y Viena, respectivamente, mientras que las temperaturas mínimas diarias en enero son 7.8°C y 6.2°C en Barcelona y Roma, respectivamente, y 1.1°C, -0.2°C y 0.2°C en Berlín, Berna y Viena, respectivamente. Ilustración 26: Temperaturas medias exteriores diarias máximas y mínimas en cada ciudad (izquierda) y humedad relativa (derecha). Fuente: artículo sobre el estudio la influencia de los escenarios RCP [113], contemplado en esta tesis por compendio de artículos. Las temperaturas exteriores máximas y mínimas medias diarias aumentan significativamente en los escenarios RCP4.5 y RCP8.5, así como la disminución media diaria de humedad relativa máxima y mínima (Ilustración 27). La Tabla 9 muestra que las temperaturas exteriores promedio diarias aumentan mucho en los escenarios RCP4.5 y RCP8.5, con un promedio entre todas las ciudades de 2.10°C y 2.97°C en la media de las máximas, y 1.72°C y 2.45°C en la media de las mínimas, respectivamente, mientras que los escenarios A1B y A2 tienen un aumento de 0.81°C y 0.74°C, y 0.81°C y 0.65°C, respectivamente. En cuanto al escenario B1, el promedio es el más bajo, con 0.38°C en el máximo y 0.31°C en el mínimo. Debe entenderse que las temperaturas mencionadas en esta sección y mostradas en la Tabla 9 y la Ilustración 27 representan una aproximación probable de las de los años 2050 y, por lo tanto, de acuerdo con la Nota técnica 44 del Centro Hadley [114], se debe asumir el un límite de incertidumbre de ±5%. Desarrollo de un modelo energético de edificio basado en algoritmos de confort adaptativo bajo el cambio climático: Adaptive-Comfort-Control-Implemented-Model (ACCIM) 65 Temperatura Ciudad Escenario A1b A2 B1 RCP4.5 RCP8.5 Promedio diario Máximo (°C) Barcelona 1.11 1.04 0.56 1.95 3.03 Roma 0.66 0.58 0.21 2.60 3.12 Berlín 0.94 0.85 0.54 1.89 2.40 Berna 0.72 0.56 0.22 1.86 3.06 Viena 0.64 0.65 0.36 2.18 3.23 Promedio 0.81 0.74 0.38 2.10 2.97 Promedio diario Mín. (°C) Barcelona 1.12 1.04 0.47 1.86 2.81 Roma 0.62 0.47 0.13 2.51 2.92 Berlín 0.95 0.77 0.60 1.29 1.80 Berna 0.64 0.53 0.13 1.12 2.38 Viena 0.72 0.45 0.22 1.84 2.35 Promedio 0.81 0.65 0.31 1.72 2.45 Tabla 9: Aumento de las temperaturas medias exteriores diarias máximas y mínimas en los diferentes escenarios futuros con respecto al escenario actual, con un límite de incertidumbre del 5%. Fuente: elaboración propia. 66 Ilustración 27: Aumento de la temperatura media exterior diaria y humedad relativa para cada escenario climático. Fuente: artículo contemplado en la tesis por compendio [113]. Desarrollo de un modelo energético de edificio basado en algoritmos de confort adaptativo bajo el cambio climático: Adaptive-Comfort-Control-Implemented-Model (ACCIM) 67 5.6. Simulación A continuación se muestran las secciones correspondientes a la construcción de los modelos de simulación, cuyos procedimientos se llevaron a cabo para la realización de los Trabajos de Fin de Master [101,102], así como para una investigación anterior al desarrollo del ACCIM [103], previos al ingreso en el programa de doctorado, excepto en el caso del modelo teórico de vivienda usado en el análisis de la influencia de los escenarios RCP. Las simulaciones energéticas se han llevado a cabo mediante el software Designbuilder, con motor de cálculo Energy Plus, en el cual se ha configurado el modelo de cada edificio (Ilustración 28, Ilustración 29). Dicho software permite conocer el consumo y la demanda energética del edificio, niveles de confort térmico en base a diferentes modelos de confort o la transmisión de calor a través de la envolvente, entre otros resultados. Todo esto lo hace en base a una hipótesis de operación, en la que se establecen los perfiles y calendarios de funcionamiento de los diferentes elementos de la configuración (instalaciones, ocupación, etc.). Ilustración 28: De izquierda a derecha: Modelo del edificio de oficinas en Designbuilder; Modelo de la planta estudiada con medios mecánicos; Modelo de la planta estudiada sin medios mecánicos. Fuente: Designbuilder Ilustración 29: Entorno de la vivienda (imagen de la izquierda); Modelo de la vivienda en Designbuilder (imagen de la derecha). Fuente: Designbuilder Tanto en el edificio de viviendas como en el edificio de oficinas han sido modelados fielmente al edificio real construido, usando archivos DWG recogidos en el proyecto arquitectónico en el caso del edificio de oficinas, y mediante un replanteo en el caso del edificio de viviendas, debido a la antigüedad del mismo y a las discrepancias entre el proyecto arquitectónico y el edificio real. Todos los valores unitarios utilizados para los cálculos han sido tomados del Manual de Fundamentos de ASHRAE (ASHRAE Fundamentals Handbook). Los resultados se obtuvieron por hora, y para asegurarse de que los resultados fueran lo suficientemente precisos, los pasos de simulación se establecieron en intervalos de 6 minutos. 68 5.6.1. Caso de estudio: oficina En el caso de la oficina, los calendarios de funcionamiento de la ocupación, iluminación, equipos, así como el sistema de climatización y de ventilación del modelo de simulación han sido los mismos que se usan en la realidad. De la misma manera, las temperaturas de consigna del modelo base (correspondiente al estado actual) se han establecido en base al CTE, y el caudal del sistema de ventilación en base al RITE. Respecto a las cargas de ocupación, iluminación y equipamientos se han considerado valores estandarizados. La Tabla 10 muestra un resumen de todos los valores previamente mencionados. Sistema de climatización y ventilación Calendario Consigna Calefacción 9am a 7pm Según CTE Refrigeración Según CTE Ventilación 0.386 m3/s Cargas Calendario (W/m²) Ocupación Oficinas (despachos) 9am a 2pm y 4pm a 7pm 6.2 Zonas diáfanas 5.6 Iluminación Oficinas (despachos) 9am a 2pm y 4pm a 7pm 12.1 Zonas diáfanas 10.9 Equipos Oficinas (despachos) 9am a 2pm y 4pm a 7pm 4.6 Zonas diáfanas 4.2 Tabla 10: Datos de simulación de la oficina. Fuente: elaboración propia. En el caso del sistema de aire acondicionado, se configuró para que fuera lo más similar posible al real, mediante el uso del mismo tipo de condensador y los valores EER y CoP de la instalación real (EER de 4.42 y COP de 4.95). 5.6.2. Caso de estudio: vivienda En el caso de la vivienda, se les preguntó a los tres ocupantes periódicamente sobre el patrón de uso de accesorios de iluminación y electrodomésticos con la finalidad de establecer patrones reales de funcionamiento para el modelo de simulación. Se consideró que cada ocupante emitía 106.6 vatios, correspondiente a una actividad física ligera; multiplicando por tres ocupantes y dividiendo por el área útil del apartamento, que es de 77 m², la carga interna se obtiene en la Tabla 11. Se enumeraron los accesorios de iluminación del apartamento, que representan siete bombillas incandescentes y dos bombillas LED. Sobre las primeras, todas eran bombillas incandescentes estándar de 60 W, dos de ellas ubicadas en el cuarto de estar-comedor, una en el pasillo y otra en el baño, y las tres restantes ubicadas en las tres habitaciones; se consideró que tenían una relación de eficiencia del 20%, es decir, el 80% de la energía consumida se entrega como calor interno. Por lo tanto, estos accesorios representan un total de 0.8 × (60 × 7) = 336 W. La cocina cuenta con dos puntos de luz de 40 W, que tienen una eficiencia del 70%, de modo que el calor interno representa 0.3 × (40 × 2) = 24 W. Considerando todos ellos juntos, las cargas internas debidas a la iluminación representan 360 W; y eso, dividido en el área utilizable del apartamento, proporciona una carga de iluminación unitaria de 4.68 W / m². El equipo también fue analizado. El departamento cuenta con tres computadoras (CPU + monitor), cada una de las cuales tiene una carga de 110 W. Considerando las tres, la carga total es de 330 W, y dividiéndose en la superficie del departamento, se obtiene el valor final mostrado en la Tabla 11. Desarrollo de un modelo energético de edificio basado en algoritmos de confort adaptativo bajo el cambio climático: Adaptive-Comfort-Control-Implemented-Model (ACCIM) 69 Para obtener el perfil de uso representado en la Ilustración 30: Perfil de operación de la iluminación y equipos, la carga térmica máxima para la iluminación, el equipo y la ocupación se calculó por separado. Después de eso, de acuerdo con el calendario considerado para cada carga, se combinaron para obtener el porcentaje de cargas internas, como un porcentaje del valor máximo. En cuanto al horario de las computadoras, se usan continuamente de 21 ha 24 h porque responden al patrón de uso de los ocupantes, tres estudiantes graduados. Este perfil de uso se introdujo también como parámetro de entrada en el modelo de simulación. Cargas Calendario Ocupación 4.15 W/m² Siempre 100% Iluminación 4.68 W/m² Según Ilustración 30 Equipos 4.28 W/m² Según Ilustración 30 Tabla 11: Cargas internas. Fuente: elaboración propia. Ilustración 30: Perfil de operación de la iluminación y equipos. Fuente: elaboración propia. En relación con el equipo de climatización, teniendo en cuenta que la vivienda real no tiene instalación de aire acondicionado, se ha usado un equipo simulado con la finalidad de poder estimar el consumo energético adaptativo, siendo un equipo tipo Split con valores EER=2.0 y CoP=2.10, lo cual son valores promedio que son representativos para el resto de las viviendas similares de la zona. 5.6.3. Caso de estudio: modelo teórico de vivienda En este apartado de simulación se ha añadido un tercer subapartado correspondiente al modelo teórico de vivienda usado en el análisis de la influencia de los escenarios RCP. Este caso de estudio corresponde a un prototipo experimental que reproduce los parámetros habituales en edificios residenciales (Ilustración 31) y se basa en otros estudios de investigación existentes sobre el tema [34 ,35]. El prototipo es un piso intermedio, por lo que las losas y techos pueden considerarse adiabáticos y las transferencias de calor entre el interior y el exterior se producen solo a través de las paredes externas. Del mismo modo, todas las habitaciones, excepto el hueco de la escalera, se consideraron zonas con aire acondicionado, y se utilizaron las mismas temperaturas de consigna en todas ellas. Las propiedades térmicas de los elementos opacos se especifican en la Tabla 12. En cuanto a las ventanas, se consideró un diseño con una 76 6.1.1.2. Caso de estudio: vivienda La temperatura interior y exterior de bulbo seco de dos dormitorios fueron monitorizadas durante tres periodos: invierno, primavera y verano. La duración de los periodos fue 20, 29 y 29 días respectivamente. Para ello, se usaron cuatro sensores posicionados en el interior y exterior de un dormitorio orientado al sudeste y otro al noroeste, los cuales registraban la temperatura en intervalos de 10 minutos, obteniendo un total de 39360 registros. En la Tabla 14 que se muestra a continuación, se proporciona un resumen del inicio y final de cada periodo, así como el número de días que los constituyen: Estación Inicio de periodo de estudio Final de periodo de estudio Número de días del periodo Invierno 14/01/2015 a las 00:00 horas 03/02/2015 a las 00:00 horas 20 Primavera 14/05/2015 a las 00:00 horas 12/06/2015 a las 00:00 horas 29 Verano 22/06/2015 a las 00:00 horas 21/07/2015 a las 00:00 horas 29 Tabla 14: Inicio y final de los periodos de estudio. Fuente: elaboración propia. Los sensores interiores se han situado en las zonas en las que se espera que los ocupantes estén la mayor parte del tiempo. Como en este caso se han situado en las habitaciones de dos estudiantes universitarios, se han dispuesto en las zonas cercanas a los escritorios (Ilustración 39). Son zonas, además, cercanas a las ventanas, por lo que se prevé que se den en ellas los parámetros térmicos más extremos. Teniendo en cuenta que los ocupantes emplearán la mayor parte de su tiempo sentados, se han dispuesto los sensores a una altura sobre el suelo de 1,1 metros. Respecto a los sensores exteriores, se han situado, en la fachada sudeste, bajo el alféizar de la ventana, actuando este de parasol (Ilustración 40 derecha). En la fachada noroeste se dispuso en la jamba derecha (mirando hacia afuera) de la ventana (Ilustración 40 izquierda). En la Ilustración 41 se muestra una representación de la planta de la vivienda, en la que se han incluido, marcados con puntos, las ubicaciones de los sensores interiores y exteriores, y fotos de los sensores. Ilustración 39: Sensor interior en fachada sudeste y en fachada noroeste, de izquierda a derecha. Fuente: elaboración propia Desarrollo de un modelo energético de edificio basado en algoritmos de confort adaptativo bajo el cambio climático: Adaptive-Comfort-Control-Implemented-Model (ACCIM) 77 Ilustración 40: Sensor exterior en fachada noroeste, en la imagen de la izquierda. Sensor exterior en fachada sudeste, bajo el alféizar, en la imagen de la derecha. Fuente: elaboración propia Ilustración 41: Situación en plano de los sensores. Fuente: elaboración propia. 6.1.2. Resultados de las encuestas 6.1.2.1. Caso de estudio: oficina El día 22/12/2016 los empleados ocupantes de la oficina objeto de estudio llevaron a cabo la encuesta de confort térmico de invierno, habiendo obtenido un total de 11 encuestas realizadas. Los resultados, los cuales se muestran en la Tabla 15, mostraron un PMV observado de -0.27, para unos valores promedio de arropamiento y actividad metabólica de 1.18 clo (incluyendo el arropamiento proporcionado por la silla) y 1.20 met. En la Ilustración 42 se pueden observar el número de votos en cada valoración de la sensación térmica. Por otra parte, los resultados de preferencia térmica mostraron que la mayoría de los empleados (8) estaban conformes con la temperatura interior, mientras que algunos preferían un ambiente algo más fresco (2), y solo uno lo prefería mucho más cálido. Respecto al control manual de las instalaciones, 6 de los 11 empleados constataron tener calefactores o refrigeradores personales cerca, y todos constataron que no abrían las ventanas. Dormitorio 1 Dormitorio 2 Baño +1.1 m +1.1 m N 78 Ilustración 42: Resultados de la sensación térmica en encuesta de invierno. Fuente: elaboración propia 0 1 2 3 4 5 Caluroso (3) Cálido (2) Ligeramente cálido (1) Neutral (0) Ligeramente fresco (-1) Fresco (-2) Frío (-3) Desarrollo de un modelo energético de edificio basado en algoritmos de confort adaptativo bajo el cambio climático: Adaptive-Comfort-Control-Implemented-Model (ACCIM) 79 Resultados de encuestas de confort térmico en periodo de invierno Número total de encuestas en periodo de invierno 11 Pregunta RECUENTO % PROMEDIO ¿Qué sensación térmica tienes? Caluroso (3) 0 0% -0.27 Cálido (2) 0 0% Ligeramente cálido (1) 3 27% Neutral (0) 3 27% Ligeramente fresco (-1) 4 36% Fresco (-2) 1 9% Frío (-3) 0 0% ¿En qué orientación del edificio te encuentras ahora mismo? Norte 0 0% - Sur 0 0% Este 4 36% Oeste 4 36% Centro 1 9% Nordeste 0 0% Sudeste 0 0% Sudoeste 0 0% Noroeste 0 0% No lo sé 2 18% ¿Estás a menos de 5 metros de un muro que da al exterior? Sí 8 73% - No 3 27% ¿Estás a menos de 5 metros de una ventana? Sí 8 73% - No 3 27% Usando la lista que se muestra a continuación, por favor, describa las prendas de ropa que lleva puestas ahora mismo. 1.18 clo Señale el nivel de actividad física o posición que tiene ahora mismo: Tumbado 0 0% 1.2 met Sentado 11 100% De pie relajado 0 0% De pie con actividad suave 0 0% De pie con actividad media 0 0% Con actividad intensa 0 0% ¿Hace mucho calor en algún momento? Al principio de la mañana 0 0% - Al final de la mañana 1 9% Al principio de la tarde 1 9% Al final de la tarde 0 0% No, no hace mucho calor en ningún momento 9 82% ¿Hace mucho frío en algún momento? Al principio de la mañana 3 27% - Al final de la mañana 0 0% Al principio de la tarde 0 0% Al final de la tarde 0 0% No, no hace mucho frío en ningún momento 8 73% ¿Tiene radiador o aparato de aire acondicionado cerca? Sí 6 55% - No 5 45% ¿Cambiaría la temperatura del termostato de la climatización? Sí, la subiría varios grados. Prefiero un ambiente mucho más cálido. 1 9% - Sí, la subiría un par de grados. Prefiero un ambiente algo más cálido. 0 0% No haría ningún cambio. El ambiente está perfecto. 8 73% Sí, la bajaría un par de grados. Prefiero un ambiente algo más fresco. 2 18% Sí, la bajaría varios grados. Prefiero un ambiente mucho más fresco. 0 0% ¿Hay alguna corriente de aire que le haga sentir disconfort? Sí 1 9% - No 10 91% ¿Hay mucha o poca humedad, o está bien? Mucha humedad 0 0% - Está bien, ni mucha ni poca 8 73% Poca humedad 3 27% ¿Cambiaría algo en relación al ambiente? (Ej. temperatura, humedad, etc.) Temperatura 2 18% - No 9 82% ¿Abre alguna vez las ventanas? No, nunca. 11 100% - Sí, por la mañana y por la tarde 0 0% Sí, solo por la mañana 0 0% Sí, solo por la tarde 0 0% Tabla 15: Resultados de las encuestas de invierno. Fuente: elaboración propia. El día 25/05/2017 los empleados ocupantes de la oficina objeto de estudio llevaron a cabo la encuesta de confort térmico de primavera, habiendo obtenido un total de 11 encuestas realizadas. Los resultados, los cuales se muestran en la Tabla 16, mostraron un PMV observado (o AMV, Actual Mean Vote, en castellano, voto medio real) de -0.09, para unos valores promedio 80 de arropamiento y actividad metabólica de 0.73 clo (incluyendo el arropamiento proporcionado por la silla) y 1.27 met. En la Ilustración 43 se pueden observar el número de votos en cada valoración de la sensación térmica. Por otra parte, los resultados de preferencia térmica mostraron que 5 empleados estaban conformes con la temperatura interior, mientras que 2 empleados preferían un ambiente algo más fresco, otros 3 empleados lo preferían algo más cálido, y solo uno lo prefería mucho más cálido. Respecto al control manual de las instalaciones, 8 de los 11 empleados constataron tener calefactores o refrigeradores cerca, y 6 de ellos constataron que abrían las ventanas por la mañana. Ilustración 43: Resultados de la sensación térmica en encuesta de primavera. Fuente: elaboración propia. 0 1 2 3 4 5 Caluroso (3) Cálido (2) Ligeramente cálido (1) Neutral (0) Ligeramente fresco (-1) Fresco (-2) Frío (-3) Desarrollo de un modelo energético de edificio basado en algoritmos de confort adaptativo bajo el cambio climático: Adaptive-Comfort-Control-Implemented-Model (ACCIM) 81 Resultados de encuestas de confort térmico en periodo de primavera Número total de encuestas en periodo de primavera 11 Pregunta RECUENTO % PROMEDIO ¿Qué sensación térmica tienes? Caluroso (3) 2 18% -0.09 Cálido (2) 0 0% Ligeramente cálido (1) 1 9% Neutral (0) 2 18% Ligeramente fresco (-1) 4 36% Fresco (-2) 2 18% Frío (-3) 0 0% ¿En qué orientación del edificio te encuentras ahora mismo? Norte 1 9% - Sur 0 0% Este 6 55% Oeste 0 0% Centro 0 0% Nordeste 0 0% Sudeste 0 0% Sudoeste 3 27% Noroeste 0 0% No lo sé 1 9% ¿Estás a menos de 5 metros de un muro que da al exterior? Sí 11 100% - No 0 0% ¿Estás a menos de 5 metros de una ventana? Sí 11 100% - No 0 0% Usando la lista que se muestra a continuación, por favor, describa las prendas de ropa que lleva puestas ahora mismo. 0.73 clo Señale el nivel de actividad física o posición que tiene ahora mismo: Tumbado 0 0% 1.27 met Sentado 10 91% De pie relajado 0 0% De pie con actividad suave 0 0% De pie con actividad media 0 0% Con actividad intensa 1 9% ¿Hace mucho calor en algún momento? Al principio de la mañana 0 0% - Al final de la mañana 3 27% Al principio de la tarde 2 18% Al final de la tarde 0 0% No, no hace mucho calor en ningún momento 6 55% ¿Hace mucho frío en algún momento? Al principio de la mañana 0 0% - Al final de la mañana 0 0% Al principio de la tarde 0 0% Al final de la tarde 2 18% No, no hace mucho frío en ningún momento 9 82% ¿Tiene radiador o aparato de aire acondicionado cerca? Sí 8 73% - No 3 27% ¿Cambiaría la temperatura del termostato de la climatización? Sí, la subiría varios grados. Prefiero un ambiente mucho más cálido. 1 9% - Sí, la subiría un par de grados. Prefiero un ambiente algo más cálido. 3 27% No haría ningún cambio. El ambiente está perfecto. 5 45% Sí, la bajaría un par de grados. Prefiero un ambiente algo más fresco. 2 18% Sí, la bajaría varios grados. Prefiero un ambiente mucho más fresco. 0 0% ¿Hay alguna corriente de aire que le haga sentir disconfort? Sí 0 0% - No 11 100% ¿Hay mucha o poca humedad, o está bien? Mucha humedad 0 0% - Está bien, ni mucha ni poca 9 82% Poca humedad 2 18% ¿Cambiaría algo en relación al ambiente? (Ej. temperatura, humedad, etc.) Temperatura 4 36% - Humedad 1 9% No 6 55% ¿Abre alguna vez las ventanas? No, nunca. 5 45% - Sí, por la mañana y por la tarde 0 0% Sí, solo por la mañana 6 55% Sí, solo por la tarde 0 0% En caso afirmativo, por favor, especifique desde qué hora hasta qué hora las suele abrir. 9:00 a 11:00 1 9% - 9:00-10:00 1 9% 12:00-13:00 2 18% 9:00-12:00 1 9% No responde 6 55% Tabla 16: Resultados de las encuestas de primavera. Fuente: elaboración propia. 82 El día 16/06/2017 los empleados ocupantes de la oficina objeto de estudio llevaron a cabo la encuesta de confort térmico de verano, habiendo obtenido un total de 5 encuestas realizadas. Los resultados, los cuales se muestran en la Tabla 17, mostraron un PMV observado (o AMV, Actual Mean Vote, en castellano, voto medio real) de 0.40, para unos valores promedio de arropamiento y actividad metabólica de 0.68 clo (incluyendo el arropamiento proporcionado por la silla) y 1.20 met. En la Ilustración 44 se pueden observar el número de votos en cada valoración de la sensación térmica. Por otra parte, los resultados de preferencia térmica mostraron que 3 empleados estaban conformes con la temperatura interior, mientras que 1 empleado prefería un ambiente algo más fresco, y otro lo prefería mucho más cálido. Respecto al control manual de las instalaciones, la totalidad constataron tener calefactores o refrigeradores cerca, y 2 de ellos constataron que abrían las ventanas, uno por la tarde y por la mañana, y otro solo por la mañana. Ilustración 44: Resultados de la sensación térmica en encuesta de verano. Fuente: elaboración propia. 0 1 2 3 4 5 Caluroso (3) Cálido (2) Ligeramente cálido (1) Neutral (0) Ligeramente fresco (-1) Fresco (-2) Frío (-3) Desarrollo de un modelo energético de edificio basado en algoritmos de confort adaptativo bajo el cambio climático: Adaptive-Comfort-Control-Implemented-Model (ACCIM) 83 Resultados de encuestas de confort térmico en periodo de verano Número total de encuestas en periodo de verano 5 Pregunta RECUENTO % PROMEDIO ¿Qué sensación térmica tienes? Caluroso (3) 0 0% 0.4 Cálido (2) 1 20% Ligeramente cálido (1) 0 0% Neutral (0) 4 80% Ligeramente fresco (-1) 0 0% Fresco (-2) 0 0% Frío (-3) 0 0% ¿En qué orientación del edificio te encuentras ahora mismo? Norte 0 0% - Sur 0 0% Este 1 20% Oeste 2 40% Centro 0 0% Nordeste 1 20% Sudeste 0 0% Sudoeste 0 0% Noroeste 0 0% No lo sé 1 20% ¿Estás a menos de 5 metros de un muro que da al exterior? Sí 4 80% - No 1 20% ¿Estás a menos de 5 metros de una ventana? Sí 4 80% - No 1 20% Usando la lista que se muestra a continuación, por favor, describa las prendas de ropa que lleva puestas ahora mismo. 0.68 clo Señale el nivel de actividad física o posición que tiene ahora mismo: Tumbado 0 0% 1.20 met Sentado 5 100% De pie relajado 0 0% De pie con actividad suave 0 0% De pie con actividad media 0 0% Con actividad intensa 0 0% ¿Hace mucho calor en algún momento? Al principio de la mañana 0 0% - Al final de la mañana 1 20% Al principio de la tarde 2 40% Al final de la tarde 0 0% No, no hace mucho calor en ningún momento 2 40% ¿Hace mucho frío en algún momento? Al principio de la mañana 0 0% - Al final de la mañana 0 0% Al principio de la tarde 0 0% Al final de la tarde 1 20% No, no hace mucho frío en ningún momento 4 80% ¿Tiene radiador o aparato de aire acondicionado cerca? Sí 5 100% - No 0 0% ¿Cambiaría la temperatura del termostato de la climatización? Sí, la subiría varios grados. Prefiero un ambiente mucho más cálido. 1 20% - Sí, la subiría un par de grados. Prefiero un ambiente algo más cálido. 0 0% No haría ningún cambio. El ambiente está perfecto. 3 60% Sí, la bajaría un par de grados. Prefiero un ambiente algo más fresco. 1 20% Sí, la bajaría varios grados. Prefiero un ambiente mucho más fresco. 0 0% ¿Hay alguna corriente de aire que le haga sentir disconfort? Sí 0 0% - No 5 100% ¿Hay mucha o poca humedad, o está bien? Mucha humedad 0 0% - Está bien, ni mucha ni poca 4 80% Poca humedad 1 20% ¿Cambiaría algo en relación al ambiente? (Ej. temperatura, humedad, etc.) Temperatura 0 0% - Humedad 1 20% No 4 80% ¿Abre alguna vez las ventanas? No, nunca. 3 60% - Sí, por la mañana y por la tarde 1 20% Sí, solo por la mañana 1 20% Sí, solo por la tarde 0 0% En caso afirmativo, por favor, especifique desde qué hora hasta qué hora las suele abrir. 9:00 a 11:00 0 0% - 9:00-10:00 1 20% 12:00-13:00 1 20% 9:00-12:00 0 0% No responde 0 0% Tabla 17: Resultados de las encuestas de verano. Fuente: elaboración propia. 84 6.1.2.2. Caso de estudio: vivienda Respecto al periodo primaveral, los resultados de las encuestas han sido recopilados en la Tabla 18, en la que la columna sumatorio refleja el número de personas que marcaron esa opción, y la columna porcentaje, el porcentaje sobre el total de 37 encuestados. Periodo de la encuesta Invierno Número total de encuestas 37 Preguntas de la encuesta Sumatorio Porcentaje ¿Cómo es su sensación térmica general? Muy cálida 0 0.00 Cálida 0 0.00 Ligeramente Cálida 0 0.00 Normal 6 16.22 Ligeramente fría 7 18.92 Fría 21 56.76 Muy fría 3 8.11 Señale el área del edificio en la que se encuentra Norte 4 10.81 Este 6 16.22 Sur 14 37.84 Oeste 1 2.70 Centro 5 13.51 No lo sé 7 18.92 ¿En qué planta del edificio se encuentra? 0 (Bajo) 4 10.81 1ª 7 18.92 2ª 6 16.22 3ª 3 8.11 4ª 6 16.22 5ª 5 13.51 6ª 2 5.41 7ª 4 10.81 8ª 0 0.00 9ª 0 0.00 ¿Está usted cerca de una pared que dé al exterior? (aproximadamente a 5 metros) Si 32 86.49 No 3 8.11 No lo sé 2 5.41 ¿Está usted cerca de una ventana? (aproximadamente a 5 metros) Si 31 83.78 No 4 10.81 No lo sé 2 5.41 Señale el nivel de actividad o posición que tiene ahora mismo: Tumbado 0 0.00 Sentado 21 56.76 Sentado relajado 9 24.32 De pie con actividad suave 6 16.22 De pie con actividad media 1 2.70 De pie con actividad intensa 0 0.00 Tabla 18: Resultados de las encuestas en invierno. Fuente: elaboración propia. Cabe destacar que la mayoría de los encuestados usaban prendas de ropa moderadamente aislantes, siendo la mayoría pantalones largos, calcetines, camiseta, sudadera, abrigo y sandalias. Se ha calculado el nivel de clo de cada encuestado con la finalidad de obtener un valor medio representativo del aislamiento, el cual ha resultado ser 1,01 clo de acuerdo con los valores establecidos por cada prenda por la norma ISO 7730. Desarrollo de un modelo energético de edificio basado en algoritmos de confort adaptativo bajo el cambio climático: Adaptive-Comfort-Control-Implemented-Model (ACCIM) 85 Teniendo en cuenta que se consideran temperaturas aceptables las marcadas como ligeramente cálidas, normales y ligeramente frías, se puede observar la congruencia entre los resultados de las encuestas y los del estudio de confort térmico, al haber 23 ocupantes sintiendo malestar frente a 9 en confort, contando con la adaptación psicológica y en conducta de cada uno, lo cual se traduce en que dicha adaptación psicológica y en conducta no es suficiente para que la mayoría de los ocupantes sientan bienestar. Respecto al periodo primaveral, los resultados de las encuestas han sido recopilados en la Tabla 19, en la que la columna sumatorio refleja el número de personas que marcaron esa opción, y la columna porcentaje, el porcentaje sobre el total de 96 encuestados. 92 Ilustración 51: Líneas de tendencia de los consumos mensuales observados en los años 2015 y 2016 y en el consumo simulado. Fuente: elaboración propia. Año Consumos observados (kWh) Consumos mensuales simulación (kWh) Año 2015 Año 2016 Promedio TOTAL 365,683 356,086 360,885 334,408 Tabla 22: Consumo anual de los años 2015 y 2016, promedio entre ambos, y simulado. Fuente: elaboración propia. Se puede observar que mientras el consumo anual observado promedio entre los años 2015 y 2016 es de 360,885 kWh, el consumo anual simulado es de 334,408 kWh. Por lo tanto, se muestra la validación del modelo de simulación energética, al existir una variación únicamente del 8% entre ambas (Tabla 22). Esta variación se debe a cuestiones inevitables que no se pueden tener en cuenta en el modelo de simulación energética, correspondiendo principalmente al uso variable e irregular de las instalaciones manuales para el ocupante, como los equipos informáticos e impresoras. 6.1.3.2. Caso de estudio: vivienda En el caso de la vivienda, teniendo en cuenta que los periodos de medición han sido discontinuos, el análisis del MBE y CV(RMSE) se ha llevado a cabo por separado en cada periodo de medición (Tabla 23). De nuevo, los resultados muestran que tanto el MBE como el CV(RMSE) quedan dentro de los márgenes establecidos por la norma, y por lo tanto se considera que el modelo no necesita ningún ajuste. Periodo de monitorización Dormitorio Temperatura interior del aire Temperatura exterior de bulbo seco MBE CV(RMSE) MBE CV(RMSE) 14 enero–3 febrero 2015 Dormitorio 1 −4.71% 13.42% 4.47% 25.74% Dormitorio 2 −6.30% 16.47% 4.61% 25.35% 14 mayo–12 junio 2015 Dormitorio 1 3.43% 7.36% 5.87% 26.26% Dormitorio 2 4.51% 8.03% 5.46% 29.27% 22 junio–22 julio 2015 Dormitorio 1 −0.56% 7.55% 5.93% 21.41% Dormitorio 2 0.45% 8.42% 6.15% 23.04% Tabla 23: Validación de temperaturas en vivienda. Fuente: elaboración propia. 0 10,000 20,000 30,000 40,000 50,000 60,000 70,000 12345678910 11 12 Consumos mensuales (kWh) Meses Lineal ( Año 2015) Lineal (Año 2016) Lineal (Consumo simulación) Desarrollo de un modelo energético de edificio basado en algoritmos de confort adaptativo bajo el cambio climático: Adaptive-Comfort-Control-Implemented-Model (ACCIM) 93 6.2. Estudio del nivel de expectativa del ocupante En esta sección se desarrolla el análisis de la influencia del nivel de expectativa [112], cuyo artículo científico publicado se puede consultar en el Anexo III.1. 6.2.1. Consideraciones previas En esta tarea se analizó la influencia del nivel de expectativa sobre el consumo energético. Para ello, se desarrolló un modelo tridimensional teórico con uso de oficina de dimensiones 5x5x2.5 metros, con un área útil de 20.3 m² y un volumen ocupado de 60.8 m³, el cual ha sido definido arquitectónicamente en base al Apéndice D del DB HE-1 [118], en el cual se consideran los parámetros característicos de la envolvente en función de la zona climática. Por otra parte, la renovación de aire por infiltración se ha establecido en 0.739 ren/h para la zona B4 y 0.907 para las zonas D3 y E1, cuyos cálculos están basados en los documentos “Condiciones técnicas de los procedimientos para la evaluación de la eficiencia energética de los edificios” y la tabla 2.3 del Documento Básico HE-1 en función de la zona climática. Las cargas térmicas han sido establecidas para una jornada laboral de 8 horas y para una densidad media de acuerdo con el Apéndice C del DB HE-12. La carga de ocupación es 9.79 W/m², la carga de iluminación es 9 W/m², la carga del equipamiento es 4.5 W/m² y la carga de ventilación es 4.04 W/m². De acuerdo con el estándar UNE-EN ISO 12464-1, el mínimo nivel de luminancia para trabajos de oficina es 300 lux. Respecto a la calidad del aire interior, el uso de oficina se corresponde con la clasificación IDA 2 (buena calidad del aire). Para esta categoría, el caudal mínimo de ventilación de aire exterior debe ser 12.5 L/s por ocupante. En relación con el sistema de aire acondicionado, se ha usado un sistema VRF con valores EER de 3.0 y CoP de 3.1, y se ha programado para que funcione durante el horario de ocupación. Posteriormente, se utilizó el edificio real con uso de oficinas previamente detallado con la finalidad de ver la potencialidad del ACCIM sobre un caso real, y comparar sus resultados con el modelo teórico. 6.2.2. Comparación y evolución de la demanda energética. La demanda total de energía (calefacción más refrigeración) del estudio de caso en las 3 zonas climáticas separadas (B4, D3 y E1) se compara en la Ilustración 52 mientras se consideran los dos modelos analizados (CTE y EN 15251:2007 Cat. I, Cat. II, Cat. III) y los escenarios climáticos (Presente, 2050 y 2080). Se puede observar una reducción en el escenario actual de la norma EN 15251:2007 en todas las categorías con respecto al CTE para las zonas B4 y D3; sin embargo, para la zona E1 hay un aumento en Cat. I comparado con el CTE de 13.66 kWh/m²·año porque la temperatura de consigna de calefacción correspondiente a Cat. I es 21°C, que es más alta que la temperatura de consigna de calefacción de 20°C del CTE. En base a los resultados obtenidos con respecto a la influencia del cambio climático, se puede observar que el aumento de la demanda es más pronunciado en el modelo CTE que en la norma EN 15251:2007. La tendencia general es un aumento en la demanda total debido al aumento significativo en refrigeración. Para la zona E1, específicamente en el período 2050, se puede observar una disminución en la demanda total. Esto se debe a que el aumento de las temperaturas causado por el cambio climático tiene un efecto favorable aparente y temporal debido al hecho de que se registra un mayor número de horas dentro de los límites de confort y, en estas horas, se requiere menos energía para alcanzar la temperatura de consigna. Esta tendencia ocurre solo temporalmente desde el escenario actual hasta 2050, ya que, en 2080, las 94 temperaturas comienzan a exceder el límite superior de aplicabilidad y, por lo tanto, los sistemas de acondicionamiento se activan y, en consecuencia, la demanda de energía crece. Esta característica favorable es solo local, correspondiente a la zona E1, y su beneficio es muy pequeño (alrededor del 15% de reducción) en comparación con otros efectos perjudiciales que el cambio climático tiene en el medio ambiente, como un mayor riesgo de incendios, falta de agua para consumo e inundaciones. Ilustración 52: Demanda energética en base a la Categoría. Fuente: artículo sobre el estudio de los niveles de expectativa [112], contemplado en esta tesis por compendio de artículos. El análisis comparativo de los datos anuales de demanda de energía de refrigeración y calefacción en ambos modelos (CTE y EN 15251:2007) que se muestran en la Ilustración 53, indica una reducción considerable en la demanda de refrigeración en las tres zonas climáticas de estudio mediante el establecimiento de temperaturas de consigna adaptativas, que, adicionalmente, son resilientes al cambio climático. Sin embargo, con respecto a la demanda anual de calefacción, esta reducción en la categoría I con respecto al modelo CTE no se logra en ninguna de las zonas climáticas, principalmente debido al alto nivel de expectativa que presenta esta categoría. La Tabla 24 muestra los valores de demanda anual para calefacción y refrigeración, por lo que los porcentajes de reducción con respecto al modelo CTE se representan como negativos, y los porcentajes de aumento se representan como positivos. En la demanda de calefacción, encontramos que la zona B4 para la categoría I muestra el mayor valor de aumento con respecto a la demanda obtenida con el CTE de 47% en el escenario actual y 127% en 2018. Desarrollo de un modelo energético de edificio basado en algoritmos de confort adaptativo bajo el cambio climático: Adaptive-Comfort-Control-Implemented-Model (ACCIM) 95 Ilustración 53: Variación de la demanda de calefacción y refrigeración en el contexto del cambio climático. Fuente: artículo sobre el estudio de los niveles de expectativa [112], contemplado en esta tesis por compendio de artículos. Zona climática Categoría Calefacción Refrigeración Actual 2050 2080 Actual 2050 2080 B4 CAT I 47% 85% 127% -75% -26% -21% CAT II 4% 1% 5% -86% -35% -29% CAT III -31% -51% -58% -93% -44% -37% D3 CAT I 19% 23% 26% -71% -28% -27% CAT II 0% -1% 0% -84% -36% -27% CAT III -17% -22% -23% -93% -45% -35% E1 CAT I 17% 19% 20% -81% -42% -37% CAT II 0% 0% -1% -95% -57% -48% CAT III -15% -17% -19% -99% -68% -58% Tabla 24: Porcentaje de variación en la demanda de calefacción y refrigeración con respecto al CTE. Fuente: elaboración propia. En el contexto del cambio climático, la demanda de refrigeración presenta una tendencia de incremento debido al aumento de las temperaturas en las tres zonas climáticas, especialmente en la zona E1. Por el contrario, hay una disminución en la demanda de calefacción en las tres zonas, por lo que se alcanza una reducción de hasta el 95% para la categoría III en la zona B4 entre el escenario actual y 2080. Los resultados son directamente aplicables solo al clima español. Esta metodología podría ser aplicable a condiciones climáticas similares teniendo en cuenta que puede haber diferencias con respecto al rendimiento térmico mínimo de la envolvente y el rendimiento energético de los sistemas de HVAC de acuerdo con las normativas de cada país. Las expectativas térmicas y las oportunidades de adaptación de los ocupantes también pueden diferir entre países, por lo que esto podría influir en los niveles de confort térmico y el consumo de energía. Las políticas energéticas y la evolución tecnológica tienen un impacto en el consumo de energía. Como respuesta al cambio climático, podría haber algunos cambios en el futuro con respecto a las políticas energéticas, y la COP y EER de los sistemas de aire acondicionado podrían aumentar como resultado de la mejora en la tecnología. Por lo tanto, esto podría conducir a algunas imprecisiones en los resultados, ya que estos factores son desconocidos en el futuro y no se han considerado en este estudio. 96 6.2.3. Análisis de los niveles de confort térmico A través de datos de temperatura horaria, se ha llevado a cabo un análisis del confort térmico adaptativo para las tres zonas climáticas en estudio en el período actual y su influencia en el contexto del cambio climático, tomando como escenarios 2050 y 2080. En la Ilustración 54, se trazan los resultados de la demanda adaptativa de refrigeración y calefacción, al igual que las temperaturas operativas interiores basadas en la RMOT, además de los límites de aplicabilidad y límites de confort según la norma EN 15251:2007 para la Categoría II, que corresponde a edificios nuevos o renovados. En la Ilustración 54, la temperatura interior operativa se puede observar a lo largo del eje de ordenadas del lado izquierdo; en el eje de ordenadas del lado derecho, se muestra la demanda de energía; y en el eje de abscisas, se muestra la RMOT. Ilustración 54: Gráfica de puntos de la temperatura operativa, límites de confort adaptativos y demanda adaptativa en base a la zona climática. Fuente: artículo sobre el estudio de los niveles de expectativa [112], contemplado en esta tesis por compendio de artículos. La nube gris de puntos muestra la temperatura operativa interior para cada hora del año. La demanda de energía está representada por puntos rojos o azules, dependiendo de si el requisito es calefacción o refrigeración. Estos puntos corresponden a aquellas temperaturas interiores que exceden los límites de confort y, por lo tanto, requieren energía para alcanzar la temperatura interior deseada. Desarrollo de un modelo energético de edificio basado en algoritmos de confort adaptativo bajo el cambio climático: Adaptive-Comfort-Control-Implemented-Model (ACCIM) 97 Por otro lado, el aumento de la demanda de refrigeración y la disminución de la demanda de calefacción para los escenarios climáticos futuros se hacen visibles como consecuencia del calentamiento global. En relación con la Ilustración 54, se han obtenido datos relativos al número de horas requeridas o no requeridas de aire acondicionado (Tabla 25), observando así que la zona climática B4 es la zona con el mayor porcentaje de horas en las que no se requiere el uso de medios activos. En el período actual, la mayor parte de la demanda se atribuye a la calefacción; esto se debe al alto índice de horas que se encuentran fuera del límite de aplicabilidad, en el que las temperaturas exteriores son inferiores a 10°C. Además, el límite de temperatura operativa interior establecido en 20°C para Cat. II no se alcanza. La zona D3 presenta el mayor número de horas de aire acondicionado debido a su clima árido y seco con veranos calurosos e inviernos fríos en los que las temperaturas operativas interiores superan las temperaturas de consigna más altas en la temporada de refrigeración y no alcanzan las temperaturas de consigna más bajas en la temporada de calefacción. Por otro lado, en la Tabla 25, se puede observar que el aumento en el número de horas de refrigeración producidas en 2080 tendrá mucho más peso que la reducción en el número de horas de calefacción que ocurren en el mismo período. Escenario Demanda B4 D3 E1 Horas % kWh/m²*año Horas % kWh/m²*año Horas % kWh/m²*año Presente Calefacción 807 28% 30.17 1338 46% 97 1488 51% 122.07 Sin funcionar 1789 61% -- 1288 44% -- 1394 48% -- Refrigeración 324 11% 6.77 294 10% 5.8 38 1% 0.45 2050 Calefacción 228 8% 4.87 872 30% 49.97 1031 35% 70.91 Sin funcionar 1429 49% -- 1120 38% -- 1150 39% -- Refrigeración 1263 43% 119.09 928 32% 83.93 739 25% 31.44 2080 Calefacción 170 6% 2.39 722 25% 38.07 863 30% 55.86 Sin funcionar 1310 45% -- 1161 40% -- 1148 39% -- Refrigeración 1440 49% 165.52 1037 36% 121.95 909 31% 53.85 Tabla 25: Número de horas de calefacción y refrigeración para el escenario actual, 2050 y 2080 según la norma EN 15251 Cat. II con respecto a las horas de funcionamiento del edificio. Fuente: elaboración propia. 6.2.4. Aplicación en un caso real En el caso real B4 (B4 ACTUAL CASE), hay una reducción significativa en la demanda de energía con respecto a los resultados obtenidos con el modelo B4 (B4 MODEL), principalmente debido al hecho de que tienen diferentes cargas internas y diferentes parámetros en la envolvente. A pesar de la diferencia en los valores de la demanda, ambos modelos siguen una tendencia similar con respecto al calentamiento global. Aunque encontramos disminuciones en la demanda total del caso real B4 con respecto al modelo B4, como se muestra en la Ilustración 55, cuando la demanda de refrigeración y calefacción se estudian por separado (Ilustración 56), los resultados obtenidos para el clima actual denotan una reducción en la demanda de calefacción en el caso real B4, tanto en CTE como en las diferentes categorías, entre 80 y 85%; por otro lado, en la demanda de refrigeración solo se logran reducciones con el modelo CTE y un aumento en el caso real B4 del 34% en cat. I, 65% en cat. II, y 130% en cat. III. 98 Cabe señalar que, en el estudio de la demanda realizada en posibles escenarios climáticos, encontramos reducciones en ambos modelos (CTE y EN 15251:2007), aunque la tendencia de reducción continúa siendo mayor en la demanda de calefacción, alcanzándose una reducción del 100% con respecto a solo el 53% obtenido en demanda de refrigeración. Ilustración 55: Demanda total de energía del modelo B4 y caso real B4. Fuente: artículo sobre el estudio de los niveles de expectativa [112], contemplado en esta tesis por compendio de artículos. Ilustración 56: Demanda de calefacción y refrigeración del modelo B4 y caso real B4. Fuente: artículo sobre el estudio de los niveles de expectativa [112], contemplado en esta tesis por compendio de artículos. La variación en la demanda de energía resultante de la aplicación de temperaturas de consigna adaptativas se ha evaluado en MODELO B4 y CASO REAL B4 para determinar la desviación entre el modelo teórico y el caso real. En base a esta pregunta, se presenta la Tabla 26, que relaciona la reducción obtenida en las categorías I, II y III con respecto al modelo CTE tanto para el MODELO B4 como para el CASO REAL B4. Esta tabla demuestra la similitud de estos dos casos al ser los porcentajes de diferencia entre 6% y -10%, que son atribuibles a la variación de las características de la envolvente, el horario y la densidad de ocupación. Por lo tanto, en base a los resultados, podemos deducir que el modelo base puede proporcionar resultados fiables en su aplicación en los casos reales. Desarrollo de un modelo energético de edificio basado en algoritmos de confort adaptativo bajo el cambio climático: Adaptive-Comfort-Control-Implemented-Model (ACCIM) 99 Relación Escenario Presente 2050 2080 CAT I / CTE MODELO B4 29% 23% 20% CASO REAL B4 39% 20% 17% MODELO B4 – CASO REAL B4 -10% 3% 3% CAT II / CTE MODELO B4 53% 34% 28% CASO REAL B4 59% 29% 24% MODELO B4 – CASO REAL B4 -6% 5% 4% CAT III / CTE MODELO B4 70% 44% 37% CASO REAL B4 74% 37% 31% MODELO B4 – CASO REAL B4 -4% 6% 6% Tabla 26: Grado de relación entre el MODELO B4 y CASO REAL B4 para los escenarios presente, 2050 y 2080. Fuente: elaboración propia. 6.3. Estudio del modelo de confort estático usado cuando el modelo de confort adaptativo no es de aplicación En esta sección se desarrolla el análisis de la influencia del modelo usado fuera de aplicabilidad [100], cuyo artículo científico publicado se puede consultar en el Anexo III.2. 6.3.1. Influencia del ACCIM sobre el consumo energético anual El consumo de energía se analizó mediante el uso de diferentes modelos de confort adaptativo en diversas zonas y escenarios climáticos. Para evaluar los modelos de confort adaptativo propuestos de forma global, se determinaron los promedios de la reducción del consumo total de energía (calefacción y refrigeración) con respecto al modelo estático establecido en el CTE en los escenarios climáticos. La Tabla 27 muestra dichos promedios según cada zona climática. De esta manera, el modelo OUT-AEN15251 proporcionó las mayores reducciones de consumo en B4 (46%), mientras que el modelo OUT-SEN15251 dio las mayores reducciones en D3 (29%) y E1 (29%). Esto se debió principalmente al hecho de que las temperaturas de consigna eran mayores en el modelo OUT-AEN15251; así, se adaptaron mejor al clima cálido de B4, mientras que el modelo OUT-SEN15251 se adaptó mejor a D3 y E1, que fueron los climas menos cálidos. Por otro lado, el modelo OUT-CTE proporcionó los resultados más desfavorables en B4 y D3 debido a la restrictiva temperatura de consigna de refrigeración de 25°C aplicada durante las horas más calurosas del día. Zona Modelos OUT-CTE OUT-SEN15251 OUT-AEN15251 B4 23% 33% 46% D3 19% 29% 25% E1 17% 29% 10% Tabla 27: Reducción del consumo energético total respecto al CTE. Fuente: elaboración propia. Además, dichos resultados se analizaron en detalle (Ilustración 57 y Tabla 28), incluidos los del modelo estático según el CTE. Se analizaron los resultados obtenidos de calefacción, refrigeración y consumo total, así como los resultados según la zona climática. Además, se muestran los porcentajes de reducción en el consumo de energía con respecto al modelo estático del CTE. En cuanto al consumo de calefacción, el mayor consumo total de energía se produjo en el modelo OUT-AEN15251 en las tres zonas climáticas, tanto en el escenario actual como en el futuro, principalmente debido a que, fuera de los límites de aplicabilidad, el límite inferior de temperatura fue de 19.75°C y que dicho modelo tenía continuamente la temperatura de 100 consigna de calefacción más alta. B4 presentó el consumo de calefacción más bajo porque las temperaturas en esta zona estaban más cerca de dicho límite. En cuanto a la refrigeración, el mayor consumo de energía se obtuvo mediante el uso de temperaturas de consigna estáticas (modelo CTE) y el menor consumo de energía se obtuvo con el modelo OUT-AEN15251 debido a las temperaturas de consigna utilizadas: el modelo estático del CTE establece la temperatura de consigna de 25°C en horas diurnas, mientras que el modelo OUT-AEN15251 establece 32.70°C como el más alto. En este caso, B4 presentó el mayor consumo de refrigeración porque tenía las temperaturas más altas. Zona climática Escenario climático Consumo CTE OUT-CTE OUT-SEN15251 OUT-AEN15251 kWh/m²·año kWh/m²·año Reducción (%) kWh/m²·año Reducción (%) kWh/m²·año Reducción (%) B4 Actual Refrigeración 3652.45 1682.26 54% 1561.01 57% 1065.81 71% Calefacción 1504.85 1484.04 1% 1040.56 31% 1727.15 −15% Total 5157.3 3166.3 39% 2601.57 50% 2792.96 46% 2050 Refrigeración 5196.55 3904.71 25% 3626.22 30% 2052.95 60% Calefacción 1060.49 1078.04 −2% 695.5 34% 1220.57 −15% Total 6257.04 4982.75 20% 4321.72 31% 3273.52 48% 2080 Refrigeración 7116.07 6351.04 11% 5962.58 16% 3616.59 49% Calefacción 687.07 673.17 2% 385.79 44% 759.12 −10% Total 7803.14 7024.22 10% 6348.36 19% 4375.71 44% D3 Actual Refrigeración 2773.06 745.89 73% 722.83 74% 640.52 77% Calefacción 5105.23 5113.53 0% 4323.58 15% 5778.52 −13% Total 7878.28 5859.42 26% 5046.41 36% 6419.04 19% 2050 Refrigeración 4150.7 2595.82 37% 2395.47 42% 1399.97 66% Calefacción 4273.92 4260.92 0% 3556.26 17% 4851.81 −14% Total 8424.62 6856.73 19% 5951.73 29% 6251.78 26% 2080 Refrigeración 5931.86 4762.16 20% 4448.74 25% 2624.2 56% Calefacción 3368.92 3371.96 0% 2729.79 19% 3835.79 −14% Total 9300.78 8134.12 13% 7178.54 23% 6459.99 31% E1 Actual Refrigeración 844.63 37.54 96% 37.72 96% 37.72 96% Calefacción 7005.4 7037.78 0% 6079.29 13% 7864.73 −12% Total 7850.02 7075.32 10% 6117.01 22% 7902.45 −1% 2050 Refrigeración 1738.24 229.21 87% 228.41 87% 228.41 87% Calefacción 6010.11 6038.63 0% 5159.9 14% 6785.03 −13% Total 7748.36 6267.84 19% 5388.31 30% 7013.44 9% 2080 Refrigeración 3046.99 1174.32 61% 1090.36 64% 742.19 76% Calefacción 4863.72 4876.7 0% 4117.06 15% 5510.47 −13% Total 7910.71 6051.02 24% 5207.42 34% 6252.65 21% Tabla 28: Reducción en el consumo de los modelos adaptativos. Fuente: elaboración propia. Desarrollo de un modelo energético de edificio basado en algoritmos de confort adaptativo bajo el cambio climático: Adaptive-Comfort-Control-Implemented-Model (ACCIM) 101 Ilustración 57: Consumo energético en base al modelo aplicado. Fuente: artículo sobre el estudio del modelo estático aplicado cuando el modelo adaptativo no es de aplicación [100], contemplado en esta tesis por compendio de artículos. Con respecto al consumo total para el escenario actual, las tres zonas climáticas coincidieron en que el modelo OUT-SEN15251 obtuvo el menor consumo, con reducciones de 50%, 36% y 22% para B4, D3 y E1, respectivamente. En el contexto del cambio climático, el modelo de aplicación ideal para obtener el menor consumo de energía dependía de la zona climática; por lo tanto, cada zona se estudió por separado en los diversos escenarios climáticos. B4 obtuvo un menor consumo con el modelo OUT-SEN15251 en el escenario actual, que alcanzó una reducción porcentual del 50%. Sin embargo, para 2050 y 2080, dicha zona (B4) se benefició al aplicar el modelo OUT-AEN15251, que tenía una temperatura de consigna superior, obteniendo reducciones de 48% y 44%, respectivamente. Un comportamiento similar se encontró en D3. El consumo más bajo se obtuvo en los escenarios actuales y 2050 utilizando el modelo OUT-SEN15251, logrando reducciones de 36% y 29%, respectivamente. Tales escenarios tienen temperaturas externas que implican un consumo de calefacción; por lo tanto, tener un límite de temperatura inferior tan alto como el presentado por el modelo OUT-AEN15251 sería negativo. Por el contrario, el modelo OUT-AEN15251 tuvo el consumo más bajo para 2080, con una reducción del 31% debido al aumento considerable de las temperaturas. En E1, el modelo que obtuvo el menor consumo de energía fue el modelo OUT-SEN15251 para los tres escenarios climáticos, reduciendo el consumo de energía en un 22%, 30% y 34% para los escenarios actuales, 2050 y 2080, respectivamente. Tal zona presentaba las temperaturas más bajas; por lo tanto, los modelos con temperaturas de consigna tan altas como el modelo OUTAEN15251 no son recomendables. Incluso teniendo en cuenta los escenarios climáticos futuros en los que la temperatura aumenta considerablemente, se requería un calentamiento 108 zona, excepto en el consumo total del modelo OUT-AEN15251 en 2050, que fue ligeramente menor que en E1, tal vez debido a las altas temperaturas de consigna de calefacción del modelo OUT-AEN15251 junto con las bajas temperaturas en E1. Por último, es necesario tener en cuenta que se ha contado con cierto margen de incertidumbre en los resultados de la simulación. Esto se debió principalmente a la falta de información sobre futuros estándares de confort térmico, predicciones futuras sobre el comportamiento humano y predicciones futuras sobre la mejora del rendimiento energético de los sistemas de HVAC. 6.4. Estudio del uso del modo mixto En esta sección se desarrolla el análisis de la influencia del uso del modo mixto [111], cuyo artículo científico publicado se puede consultar en el Anexo III.3. 6.4.1. Comparación y evolución de la demanda y consumo energético La demanda de energía (latente + sensible) y el consumo se comparan considerando el modelo de referencia (demanda y consumo de energía convencional) y ACCIM (demanda y consumo de energía adaptativa). La Tabla 30 muestra los resultados de las simulaciones tomando el modelo de referencia en cada escenario climático como el valor de referencia en el cálculo de los porcentajes. La reducción de la demanda de energía varía entre 74.6% y 62.5% en modo de refrigeración, entre 57.9% y 43.1% en modo de calefacción, y entre 70.5% y 60.9% para ambos modos juntos (columna total), dependiendo del escenario climático. Demanda energética (kWh/m²·year) Escenario Modelo Refrigeración Calefacción Total kWh/m²·año Reducción (%) kWh/m²· año Reducción (%) kWh/m²· año Reducción (%) Presente Referencia 61.46 23.24 84.70 ACCIM 15.59 74.6 10.67 54.1 26.26 69.0 2020 Referencia 70.42 19.42 89.84 ACCIM 18.08 74.3 8.46 56.4 26.54 70.5 2050 Referencia 79.37 14.57 93.94 ACCIM 27.09 65.9 6.13 57.9 33.22 64.6 2080 Referencia 96.77 8.78 105.56 ACCIM 36.27 62.5 5.00 43.1 41.27 60.9 Consumo energético (kWh/m²·year) Escenario Modelo Refrigeración Calefacción Total kWh/m²·año Reducción (%) kWh/m²· año Reducción (%) kWh/m²· año Reducción (%) Presente Referencia 16.36 2.68 19.04 ACCIM 6.63 59.5 1.01 62.3 7.65 59.8 2020 Referencia 18.19 2.28 20.47 ACCIM 7.74 57.5 0.76 66.7 8.50 58.5 2050 Referencia 20.26 1.71 21.97 ACCIM 11.48 43.3 0.46 73.1 11.94 45.7 2080 Referencia 24.42 1.06 25.48 ACCIM 15.47 36.7 0.31 70.8 15.79 38.0 Tabla 30: Comparación en la demanda y consumo energético. Fuente: elaboración propia. En el caso del consumo de energía, existe una tendencia similar, ya que los ahorros de energía representan del 59.5% al 36.7% en refrigeración, del 73.1% al 62.3% para calefacción y del 59.8% al 38.0% para ambos modos juntos. Como exigir a los ocupantes que actúen de manera ideal es extremadamente difícil, la opción más factible podría ser controlar la temperatura operativa interior para estar dentro de la zona de confort térmico adaptativo y cambiar la estrategia de acondicionamiento a ventilación cuando sea posible. Este importante ahorro de energía podría lograrse sin inversiones en nuevos equipos de HVAC o medidas de rehabilitación más allá de una Desarrollo de un modelo energético de edificio basado en algoritmos de confort adaptativo bajo el cambio climático: Adaptive-Comfort-Control-Implemented-Model (ACCIM) 109 persona encargada de ajustar las temperaturas de consigna y la apertura de la ventana, o incluso un sistema automatizado que también pudiera controlarse manualmente. Ilustración 61: 1ª y 2ª columnas de izquierda a derecha: relación entre la demanda de energía por hora y la temperatura por hora exterior del modelo de referencia y ACCIM en escenarios presentes y futuros. 3ra columna de izquierda a derecha: relación entre la demanda. Fuente: artículo sobre el estudio del modo mixto [111], contemplado en esta tesis por compendio de artículos. 110 La relación entre los valores horarios de demanda de energía del modelo de referencia y ACCIM se muestra en la Ilustración 61. El uso de ACCIM provoca que tanto las demandas de calefacción como de refrigeración se reducen en comparación con el modelo de referencia. El uso de la refrigeración se redujo de 623 horas en el escenario actual a 431 en 2080. Con respecto a la calefacción, las horas se redujeron de 328 horas para el escenario actual a 243 para 2080, lo que indica que ambas demandas tienen reducciones importantes cuando se usa ACCIM, ya que hay un porcentaje de reducción de horas de entre 55.3% y 35.7% para refrigeración y 60.9% y 92.1% para calefacción. Con respecto a las demandas, es posible ver que las demandas máximas de refrigeración por hora caen de 55.0% y 45.8% entre el escenario actual y 2080, respectivamente, al usar el ACCIM, pasando de 151.41 Wh/m² a 68.09 Wh/m² y desde 208.69 Wh/m² hasta 112.82 Wh/m². Las demandas mínimas por hora caen un 12.0% en 2080 al usar el ACCIM, pero al usar esto en 2020 y 2050, las demandas aumentan en un 3.5% y 11.7%. Los promedios de demanda para el modelo de referencia oscilan entre 54.52 Wh/m² y 80.10 Wh/m² para el escenario actual y se reducen, aplicando el modo mixto a entre 44.4% para 2020 y 39.9% para 2050 (Ilustración 61). Las demandas de calefacción también tienen reducciones sustanciales en el uso del modo mixto y el calentamiento global. Las demandas máximas por hora varían entre 80.72 Wh/m² para 2020 y 68.65 Wh/m² para 2050, lo que representa entre 58.9% y 40.8%, mientras que las demandas mínimas casi no tuvieron cambios, con diferencias entre -0.1% y 3.2%. Sin embargo, el promedio de demanda por hora cae de manera similar a la demanda de refrigeración, con un porcentaje de entre 40.9% (16.97 Wh/m² actual) y 49.8% (14.13 Wh/m² 2080), si se usa el ACCIM. En la Ilustración 61, se puede ver que existe una tendencia futura, en el modelo de referencia, hacia reducir la demanda de calefacción y aumentar la demanda de refrigeración. La demanda máxima de refrigeración por hora pasa de 151,41 Wh/m² en el escenario actual a 208,69 Wh/m² para 2080, mientras que la demanda de calefacción máxima del modelo de referencia se reduce de 194,41 Wh/m² a 129,72 Wh/m². Mientras tanto, el refrigeración promedio por hora aumenta en 25.58 Wh/m², mientras que la calefacción cae en 13.08 Wh/m². Con el uso del modelo mixto y las temperaturas de consigna adaptativas, el aumento de las demandas máximas de refrigeración por hora es 12.54 Wh/m² menos (68.09 Wh/m² actualmente, 112.82 Wh/m² 2080). Sin embargo, la reducción de las demandas máximas por hora de calefacción es prácticamente la misma, ya que, con el ACCIM, pasa de los 115.10 Wh/m² actuales a 53.26 Wh/m² en 2080. Las demandas horarias promedio de refrigeración en modo mixto aumentan en 15.71 Wh/m², mientras que para calefacción se reducen en 10.25 Wh/m². En el modelo de referencia, la demanda de energía de refrigeración aumenta de 14.6% en el escenario 2020 a 57.5% en el escenario 2080, mientras que la demanda de energía de calefacción disminuye de 16.4% a 62.2% (Tabla 31). Teniendo en cuenta los valores absolutos, los resultados muestran que el aumento de la demanda de energía de refrigeración y la disminución de la demanda de energía de calefacción no es proporcional, ya que el primero aumenta 35.3 kWh/m²·año, mientras que el segundo disminuye aproximadamente 14.5 kWh/m²·año. Por lo tanto, al considerar ambas demandas de energía, la tendencia está aumentando, del 6,1% en el escenario 2020 al 24,6% en el escenario 2080. Con ACCIM, la demanda de energía de refrigeración aumenta de 16.0% en el escenario 2020 a 132.7% en 2080, mientras que la demanda de energía de calefacción disminuye de 20.7% en el escenario 2020 a 53.1% en el escenario 2080. El aumento en la demanda de refrigeración en 2080 es menor con ACCIM que en el modelo de referencia, con una diferencia de 20.68 kWh/m²·año y 35.31 kWh/m²·año, respectivamente. Por Desarrollo de un modelo energético de edificio basado en algoritmos de confort adaptativo bajo el cambio climático: Adaptive-Comfort-Control-Implemented-Model (ACCIM) 111 otro lado, la reducción en la tendencia de demanda de energía de calefacción es mayor en el modelo de referencia con una reducción de 14.46 kWh/m²·año, mientras que para el modo mixto es de 5.67 kWh/m²·año. Por lo tanto, al considerar ambas demandas de energía, la tendencia aumenta en ambos modelos, aumentando en 20.86 kWh/m²·año para el modelo de referencia y 15.01 kWh/m²·año para ACCIM en 2080 (Tabla 31). Modelo Escenario Presente 2020 2050 2080 kWh/m²·año kWh/m²·año % kWh/m²·año % kWh/m²·año % Demanda energética (Wh/m²·año) Referencia Refrigeración 61.46 70.42 14.6 79.37 29.1 96.77 57.5 Calefacción 23.24 19.42 -16.4 14.57 -37.3 8.78 -62.2 Total 84.70 89.84 6.1 93.94 10.9 105.56 24.6 ACCIM Refrigeración 15.59 18.08 16.0 27.09 73.8 36.27 132.7 Calefacción 10.67 8.46 -20.7 6.13 -42.6 5.00 -53.1 Total 26.26 26.54 1.1 33.22 26.5 41.27 57.2 Consumo energético (Wh/m²·año) Referencia Refrigeración 16.36 18.19 11.2 20.26 23.8 24.42 49.3 Calefacción 2.68 2.28 -14.9 1.71 -36.2 1.06 -60.5 Total 19.04 20.47 7.5 21.97 15.4 25.48 33.8 ACCIM Refrigeración 6.63 7.74 16.7 11.48 73.2 15.47 133.3 Calefacción 1.01 0.76 -24.8 0.46 -54.5 0.31 -69.3 Total 7.65 8.50 11.1 11.94 56.1 15.79 106.4 Tabla 31: Evolución de la demanda y el consumo energético. Fuente: elaboración propia. En el caso del consumo de energía, la tendencia es similar a la demanda de energía. Teniendo en cuenta el modelo de referencia, la demanda de energía de refrigeración aumenta del 11,2% en el escenario 2020 al 49,3% en 2080; la demanda de energía para calefacción disminuye de 14.9% en el escenario 2020 a 60.5% en 2080; y combinando las diferentes tendencias de calefacción y refrigeración, la demanda de energía total aumenta del 7,5% en el escenario 2020 al 33,8% en 2080. Al considerar ACCIM, la demanda de energía de refrigeración aumenta del 16,7% en el escenario 2020 al 133,3% en 2080; la demanda de energía para calefacción disminuye de 24.8% en el escenario 2020 a 69.3% en 2080; y combinando diferentes tendencias de calefacción y refrigeración, la demanda total de energía aumenta del 11.1% en el escenario 2020 al 106.4% en 2080. Los resultados también muestran que el ACCIM es más resiliente al cambio climático, a pesar de que se puede esperar un aumento en la demanda y el consumo de energía. Hay una reducción de los rangos de demanda de energía, con respecto al modelo de referencia, del 31.0% en la actualidad al 39.1% en 2080 y para el consumo de energía, del 40.2% al 62.0% en 2080. 6.4.2. Análisis de la ventilación natural en modo mixto La ventilación natural en modo mixto también se ve afectada por el calentamiento global (Ilustración 62). A medida que avanzan los escenarios, la refrigeración debe comenzar antes y durar más (por lo tanto, el uso de ventilación natural disminuye), así como alcanzar temperaturas de consignas más altas. En el escenario actual, el uso diario de ventilación natural cambia a aire acondicionado principalmente del 20 de julio al 22 de septiembre y alcanza valores entre 4.02 y 68.09 Wh/m², con un promedio de 30.88 Wh/m². En los escenarios 2020, 2050 y 2080, este período comienza antes, alrededor del 11 de julio, 14 de junio y 5 de junio, y la demanda de energía de refrigeración alcanza valores promedio de 33.68 Wh/m², 40.07 Wh/m² y 46.59 Wh/m², con valores máximos entre 77.10 y 112.82 Wh/m². Sin embargo, el final de este período varía ligeramente en aproximadamente una semana a medida que avanzan los escenarios, del 13 al 20 de septiembre. El cambio climático también tiene un impacto en la 112 demanda de energía para calefacción. Como se puede ver, los valores máximos de demanda de energía de calefacción disminuyen de 115.10 Wh/m² en el escenario actual, a 85.79 Wh/m² en 2020, 79.06 Wh/m² en 2050 y 53.26 Wh/m² en 2080. La densidad de valores disminuye aún más, y la temporada de calefacción se reduce en alrededor de 3 semanas desde el presente hasta el escenario 2020, y alrededor de 6 semanas desde 2020 hasta 2050 y desde 2050 hasta 2080. Mientras que, en la actualidad, la temporada de calefacción tiene lugar del 25 de noviembre al 15 de febrero, en el Escenario 2080 comienza el 10 de enero y termina el 28 de enero. Las renovaciones de aire por hora (ACH) durante las horas de ocupación cuando el edificio activa los sistemas de aire acondicionado para alcanzar las demandas antes mencionadas, son alrededor de 1.70 y 2.07 ACH dependiendo del escenario climático. Sin embargo, bajo oscilación libre, las renovaciones de aire varían entre 5.64 y 5.96 con valores máximos entre 18.96 y 19.24 ACH, dependiendo del clima (Ilustración 62). Las horas de uso de calefacción y refrigeración en el ACCIM se analizan para cada mes y cada escenario por separado (Tabla 32). Como es de esperar, el cambio climático tiene un efecto sobre el uso de calefacción y refrigeración al disminuir las horas de calefacción en los meses fríos (de noviembre a febrero) y al aumentar las horas de refrigeración en los meses cálidos (de abril a septiembre). El cambio de la temporada de calefacción a la de refrigeración se puede encontrar en marzo, y las horas en que no es necesario calentar continúan creciendo más que las horas en que se requiere refrigeración. Esta tendencia se mantiene hasta 2050, cuando el número de horas sin necesidad de usar calefacción o refrigeración es 184. Sin embargo, en 2080, la tendencia se invierte cuando el número de horas antes mencionado es 166 ya que las temperaturas son demasiado altas y el verano comienza antes. Por otro lado, el cambio de la temporada de refrigeración a la de calefacción se puede encontrar en octubre, donde el balance de horas en las que la refrigeración es necesaria pero la calefacción no lo es, no varía significativamente hasta 2080, cuando las temperaturas son demasiado altas nuevamente y las horas sin sistema de HVAC el uso disminuye de 172 a 159. Desarrollo de un modelo energético de edificio basado en algoritmos de confort adaptativo bajo el cambio climático: Adaptive-Comfort-Control-Implemented-Model (ACCIM) 113 Ilustración 62: Funcionamiento de ACCIM en modo mixto en escenarios presente y futuros. Fuente: artículo sobre el estudio del modo mixto [111], contemplado en esta tesis por compendio de artículos. 114 Mes Presente 2020 2050 2080 Horas Horas Hpresente-H2020 Horas Hpresente-H2050 Horas Hpresente-H2080 Enero 111 108 -3 137 26 158 47 Febrero 121 139 18 156 35 160 39 Marzo 163 180 17 184 21 166 3 Abril 173 148 -25 137 -36 125 -48 Puede 142 141 -1 133 -9 122 -20 Junio 106 108 2 55 -51 5 -101 Julio 59 40 -19 3 -56 1 -58 Agosto 6 7 1 1 -5 2 -4 Septiembre 44 46 2 29 -15 24 -20 Octubre 178 173 -5 172 -6 159 -19 Noviembre 153 164 11 172 19 176 23 Diciembre 97 118 21 147 50 165 68 Total 1353 1372 19 1326 -27 1263 -90 Tabla 32: Horas en las que no es necesaria la calefacción ni la refrigeración. Fuente: elaboración propia. El mes en que el cambio climático tiene el mayor impacto varía según el escenario. Esos meses en los escenarios 2020, 2050 y 2080 son respectivamente abril, julio y junio, con una reducción de 25, 56 y 101 horas. Por otro lado, diciembre tiene el valor máximo en cada escenario, con un aumento de 21, 50 y 68 horas respectivamente en los escenarios 2020, 2050 y 2080. Si se compensan los incrementos con los decrementos, el escenario 2020 muestra un aumento general de 19 horas, pero esta tendencia se invierte en los escenarios 2050 y 2080, donde la disminución es de 27 y 90, utilizando el escenario actual como punto de referencia. En general, esto denota la resiliencia de este modo de operación considerando el brusco aumento de las temperaturas exteriores. 6.4.3. Análisis de los niveles de confort térmico La prioridad principal al establecer las temperaturas de consigna adaptativas fue mantener las temperaturas horarias dentro de las zonas de confort adaptativo. En consecuencia, los niveles de confort térmico en el ACCIM son los más altos en cada escenario. La Ilustración 63 muestra las temperaturas operativas interiores horarias dentro de los límites de confort adaptativos superiores e inferiores y la energía necesaria para mantener la temperatura dentro de la zona de confort. Actualmente, se necesitan 735 horas de aire acondicionado para mantener las temperaturas dentro de los rangos de confort térmico establecidos. El 30,9% de las horas son para calefacción, con el 69,1% para refrigeración. El 72.0% de las horas usa consignas adaptativas, el 2.9% para calefacción con temperaturas entre 19.87°C y 24.12°C y el resto para refrigeración, con un rango de temperatura entre 27.43°C y 32.69°C. Las horas restantes, donde no se utilizan consignas adaptativas, corresponden a cuando las temperaturas medias en el exterior se encuentran fuera de los rangos de aplicación del modelo de confort adaptativo. Desarrollo de un modelo energético de edificio basado en algoritmos de confort adaptativo bajo el cambio climático: Adaptive-Comfort-Control-Implemented-Model (ACCIM) 115 Ilustración 63: Gráfica de puntos de la temperatura operativa, límites de confort adaptativos y demanda adaptativa con modo mixto. Fuente: artículo sobre el estudio del modo mixto [111], contemplado en esta tesis por compendio de artículos. Las horas de aire acondicionado disminuyen en 19 horas para 2020, en comparación con el día de hoy, utilizando el 64.8% de las horas temperaturas de consigna adaptativos. Del 64.8% total de las horas, el 2.9% corresponden a calefacción, con valores que oscilan entre 20.54°C y 24.51°C, y el 61.9% corresponden a refrigeración, con temperaturas entre 27.7% y 32.7%, 116 mientras que las temperaturas de consigna estáticas de calefacción y refrigeración comprenden 8.8% y 25.6% de las horas, respectivamente. En 2050, las horas de aire acondicionado aumentan 27 horas en comparación con el estado actual, utilizando el 55.6% de las horas temperaturas de consigna adaptativas. Del 55.6% total de las horas, el 2.4% corresponden a calefacción, con valores entre 20,79°C y 24,70°C, y el 53,3% corresponden a refrigeración con temperaturas superiores a 28.03°C. Las temperaturas de consigna estáticas de calefacción y refrigeración, mientras tanto, comprenden 8.8% y 35.6% de las horas, respectivamente. En 2080, las horas totales de aire acondicionado aumentarán en 90 horas (825 h) en comparación con el estado actual. Solo será posible usar las temperaturas de consigna adaptativas, para el 34.3% de las horas, correspondiendo el 3.5% a temperaturas de consigna adaptativas de calefacción con valores entre 20.52°C y 24.70°C, y el 30.8% a consignas adaptativas de refrigeración entre 28.57°C y 32.56°C. Es posible ver en la Ilustración 63 que ACCIM actualmente hace posible usar temperaturas de consigna adaptativas, principalmente para refrigeración, que representan el 69.1% de las horas de aire acondicionado utilizadas. Sin embargo, el aumento de las temperaturas exteriores debido al cambio climático, aunque reduce las demandas de calefacción, aumenta las demandas de refrigeración. Como resultado, se produce una reducción sustancial en las horas que se utilizan las temperaturas de consigna adaptativas para refrigeración, usando consignas adaptativas el 30.8% de todas las horas. 6.5. Estudio de la influencia de los escenarios RCP En esta sección se desarrolla el análisis de la influencia de los escenarios RCP [113], cuyo artículo científico publicado se puede consultar en el Anexo III.4. 6.5.1. Comparación del consumo de energía basado en el modelo de confort, las ciudades y los escenarios Para cada ciudad, se llevaron a cabo 12 simulaciones: una correspondiente para el escenario actual y cinco para cada escenario futuro (2050 A1B, 2050 A2, 2050 B1, 2050 RCP4.5 y 2050 RCP8.5); como se consideraron los modelos de confort estático y adaptativo (EN 16798-1:2019 Estático y EN 16798-1:2019 Adaptativo), se llevaron a cabo dos simulaciones para cada uno de estos 6 escenarios, con un total de 12. Por lo tanto, se realizaron 60 simulaciones para las cinco ciudades. Los resultados del consumo en la Ilustración 64 muestran diferencias significativas en el consumo de energía entre las ciudades de Barcelona y Roma, variando entre 883.07 y 1857.25 kWh/año según el escenario y la ciudad, y en las ciudades de Berlín, Berna y Viena, entre 2474.58 y 3705.98 kWh/año. La razón principal es que Barcelona y Roma se encuentran en climas más cálidos (Csa, según Koppen-Geiger) que Berlín, Berna y Viena (Cfb, según Koppen-Geiger). Centrándose en las ciudades de Barcelona y Roma, los resultados muestran que hay ahorros energéticos entre el 14.46% y el 25.02% en calefacción, y entre el 46.83% y el 66.22% en refrigeración, mientras que el ahorro energético total logró un ahorro de entre el 42,66% y el 58.16%. Por otro lado, Berlín, Berna y Viena lograron un ahorro energético entre el 7.03% y el 12.85% en calefacción, y entre el 75.90% y el 100% en refrigeración, mientras que, respecto al ahorro total de energía, se lograron valores entre el 14.49% y el 26.42%. Desarrollo de un modelo energético de edificio basado en algoritmos de confort adaptativo bajo el cambio climático: Adaptive-Comfort-Control-Implemented-Model (ACCIM) 117 En todos los casos, el ahorro de energía en refrigeración fue mayor que en la calefacción. En cuanto a Barcelona y Roma, la razón podría ser que su clima se caracteriza por temperaturas suaves y altas, y el consumo de refrigeración es mayor. Sin embargo, otra razón podría ser que la diferencia de temperatura entre las temperaturas estáticas y adaptativas de consigna era mayor en refrigeración que en calefacción: en calefacción, la diferencia entre la temperatura de consigna estática (18 °C) y la mínima adaptativa (17,1 °C) era de 0,9 °C, mientras que, en la refrigeración, la diferencia entre la temperatura de consigna estática (27 °C) y la máxima adaptativa (32,7 °C) era de 5,7 °C. La Tabla 33 analiza los diferentes ahorros de energía obtenidos en calefacción y refrigeración mediante el uso de la ACCIM. Las columnas ‘Consumo energético en calefacción Estático – Adaptativo’, ‘Consumo energético en refrigeración Estático – Adaptativo’, y ‘Consumo energético total Estático – Adaptativo’ son el resultado de la resta del consumo adaptativo al consumo estático en los modos de calefacción, refrigeración y total, respectivamente. La columna ‘Refrigeración – Calefacción’ es el resultado de la resta del ahorro de calefacción al ahorro de refrigeración (es decir, la primera y segunda columnas mencionadas anteriormente), por lo que los valores positivos significan que el ahorro de refrigeración predomina sobre el ahorro de calefacción, y los valores negativos significan lo contrario. En las ciudades de Barcelona y Roma, el ahorro de energía de refrigeración fue considerablemente mayor que el ahorro de energía de calefacción, entre 853,41 y 1267,98 kWh/año. Por otro lado, el ahorro de energía en Berlín fue mayor en calefacción en todos los escenarios (variando entre 67,49 y 448,51 kWh/año), excepto en el escenario RCP8.5, en el que el ahorro de energía de refrigeración fue mayor en 22,74 kWh/año. Esta tendencia es similar en las ciudades de Berna y Viena, en las que el ahorro de energía de calefacción fue mayor en todos los escenarios (variando entre 43,40 y 254,27 kWh/año), excepto en escenarios RCP4.5 y RCP8.5, en los que el ahorro de energía de refrigeración fue mayor entre 58,24 y 527,69 kWh/año. Además, el ahorro de refrigeración en Viena fue ligeramente mayor en 38,19 kWh/año que el ahorro de calefacción en el escenario A1B. 124 RCP, el incremento fue de entre 1,9 y 2,9°C, y entre 2,6 y 3°C. En las ciudades de Berlín, Berna y Viena, la media de la RMOT aumentó entre 0,7 y 1,1°C; 0,1 y 0,7 °C; y entre 0,3 y 0,7 °C en los escenarios SRES, mientras que en los escenarios RCP, estaba entre 1,6 y 2,1 °C; 1.4 y 2.7 °C; y 2,1 y 2,8 °C. Este aumento también se muestra en la Ilustración 67, Ilustración 68, Ilustración 69, Ilustración 70, Ilustración 71, que incluyen la nube de puntos correspondientes a la temperatura operativa, las temperaturas de consigna de calefacción y refrigeración en el modelo estático y adaptativo, así como en los diferentes escenarios y ciudades. Como se puede ver, todos los puntos verdes, que representan horas, estaban entre la consigna de refrigeración y la de calefacción tanto en el modelo adaptativo como estático. En cuanto al modelo estático, había dos temperaturas de consigna de calefacción y refrigeración que correspondían a temporadas de calefacción y refrigeración. Además, cada punto correspondiente a las temperaturas de consigna de calefacción y refrigeración correspondían a un punto de la temperatura operativa. De esta manera, las temperaturas de consigna se extendieron horizontalmente, con temperaturas operativas tan ajustadas al punto de consigna que estaban casi ocultas bajo cada punto de consigna. También hubo huecos en las consignas de calefacción y refrigeración, ya que no había ninguna hora con tales temperaturas. Ilustración 66: Diagramas de violín de la RMOT en los diferentes escenarios y ciudades. Las líneas horizontales en cada trama de violín se refieren a los cuartiles del 25%, 50% y 75%. Fuente: artículo sobre el estudio de los escenarios RCP [113], contemplado en esta tesis por compendio de artículos. Las columnas Horas de malestar térmico por calor no aplicables y Horas de malestar térmico por frío no aplicables son el número de horas en las que el modelo adaptativo no es aplicable, correspondiente a las horas en las que las consignas de calefacción y refrigeración se extienden horizontalmente en el modelo adaptativo. Sin embargo, es importante destacar que estos datos sólo afectan al análisis de la aplicabilidad del modelo. En esta investigación, los sistemas activos estaban en funcionamiento, ya que eran necesarios durante las horas no aplicables, obteniendo en el peor de los casos el 99,65% de horas dentro de las temperaturas de consigna (en el escenario RCP8.5, en la ciudad de Roma). Desarrollo de un modelo energético de edificio basado en algoritmos de confort adaptativo bajo el cambio climático: Adaptive-Comfort-Control-Implemented-Model (ACCIM) 125 Ilustración 67: Temperatura operativa en la ciudad de Barcelona, en función de los modelos de confort y escenarios. Fuente: artículo sobre el estudio de los escenarios RCP [113], contemplado en esta tesis por compendio de artículos. 126 Ilustración 68: Temperatura operativa en la ciudad de Roma, en función de los modelos de confort y escenarios. Fuente: artículo sobre el estudio de los escenarios RCP [113], contemplado en esta tesis por compendio de artículos. Desarrollo de un modelo energético de edificio basado en algoritmos de confort adaptativo bajo el cambio climático: Adaptive-Comfort-Control-Implemented-Model (ACCIM) 127 Ilustración 69: Temperatura operativa en la ciudad de Berlín, en función de los modelos de confort y escenarios. Fuente: artículo sobre el estudio de los escenarios RCP [113], contemplado en esta tesis por compendio de artículos. 128 Ilustración 70: Temperatura operativa en la ciudad de Berna, en función de los modelos de confort y escenarios. Fuente: artículo sobre el estudio de los escenarios RCP [113], contemplado en esta tesis por compendio de artículos. Desarrollo de un modelo energético de edificio basado en algoritmos de confort adaptativo bajo el cambio climático: Adaptive-Comfort-Control-Implemented-Model (ACCIM) 129 Ilustración 71: Temperatura operativa en la ciudad de Viena, en función de los modelos de confort y escenarios. Fuente: artículo sobre el estudio de los escenarios RCP [113], contemplado en esta tesis por compendio de artículos. Este estudio también denota que, con respecto a los niveles de confort térmico, pueden surgir dos preguntas. Primero, para las ciudades mediterráneas, incluso si se consideran modelos adaptativos, la cantidad de horas de confort se reducirá, especialmente debido al gran aumento 130 de las horas en las que las temperaturas exceden los límites del modelo. Por el contrario, las ciudades europeas del norte se beneficiarán de temperaturas más suaves y de un malestar térmico casi inexistente asociado a las altas temperaturas. En segundo lugar, la pregunta sobre cómo podría modificarse el modelo adaptativo para adaptarse a estas condiciones cambiantes sigue sin estar clara, aunque este estudio puede proporcionar algunas pistas. Puede que no sea necesaria una modificación con respecto a su límite inferior, pero los límites superiores deben ser considerados seriamente; este estudio sugiere que los ocupantes aceptarían temperaturas operativas superiores a 30°C, pero se considera necesario realizar más investigaciones para aclarar este asunto. De hecho, investigaciones previas también señalaron la escasez de datos a más de 30°C, lo que hace difícil sacar conclusiones sobre la adaptabilidad térmica para temperaturas altas [119]. Este estudio también señaló que las preferencias culturales y los niveles de expectativa podrían desempeñar un papel relevante en la adaptación térmica; esta afirmación ha sido respaldada por investigaciones similares, que concluyeron que las ecuaciones para el modelo adaptativo deberían modificarse para climas cálidos secos y húmedos [120]. Además de eso, como se mencionó anteriormente, las mediciones de confort térmico están sujetas a un cierto grado de incertidumbre [121] y eso podría ser especialmente relevante bajo temperaturas extremas. Esto requiere estudios centrados especialmente en climas cálidos para aclarar cómo funciona el confort adaptativo en condiciones de calor, para lo cual los datos son relativamente escasos. Por otra parte, también es importante reconocer las limitaciones del presente estudio. Primero, el presente estudio ha considerado cinco ciudades que, a pesar de ser representativas del contexto europeo, podrían no comprender la totalidad del continente. A este respecto, los autores han publicado un estudio centrado en la aplicabilidad del modelo de confort adaptativo en un contexto geográfico más amplio [83] y sería deseable un estudio similar centrado solo en Europa. Además, las tipologías de construcción, los perfiles de uso y las características constructivas se han considerado iguales para todas las ubicaciones, aunque las cinco ciudades se encuentran en contextos muy diferentes; por un lado, se consideró necesario tener un marco común para la evaluación, en línea con estudios similares [116,117], pero, por otro lado, es cierto que las conclusiones de este estudio siguen siendo válidas solo bajo el supuesto de que las características del edificio son las mismas para todas las ubicaciones. Para superar esta limitación, la investigación futura debe establecer primero un escenario de caso base para cada ubicación, que sea representativo de cada contexto cultural, tecnológico y geográfico. A este respecto, técnicas como el diseño paramétrico, que genera diferentes prototipos mediante la combinación de varios parámetros, han demostrado ser enfoques confiables con resultados perspicaces en estudios previos en edificios terciarios [122]. Segundo, las conclusiones de este estudio se refieren al año 2050; sin embargo, existe un grado de incertidumbre en estos modelos predictivos y, además de eso, cubren un rango mucho más amplio, hasta el año 2300 [3]. Por lo tanto, este estudio debe entenderse como un primer paso hacia la predicción de escenarios futuros. En escenarios climáticos posteriores, este efecto podría volverse desfavorable, de manera similar a los escenarios RCP en las ciudades de Barcelona y Roma; para los años 2020, 2050 y 2080, se podría argumentar que los efectos del cambio climático en los patrones de consumo de energía pueden variar mucho según el año considerado [110]. Desarrollo de un modelo energético de edificio basado en algoritmos de confort adaptativo bajo el cambio climático: Adaptive-Comfort-Control-Implemented-Model (ACCIM) 131 7. Conclusiones Esta tesis doctoral debe entenderse como una propuesta al cambio de paradigma actual en el uso de los sistemas activos de climatización. En esta propuesta, se utilizan temperaturas de consigna que varían diariamente adaptándose a las condiciones exteriores, frente al uso actual de los sistemas activos de climatización, en los que predominan las consignas estáticas que varían únicamente de invierno a verano. Teniendo en cuenta que dichas consignas dependen del clima, la propuesta es extrapolable a cualquier otro país. Con la finalidad de validar los algoritmos actuales para la predicción de los niveles de confort térmico adaptativo, se llevó a cabo una serie de trabajos de campo basados en la monitorización de temperaturas de edificios y la realización de encuestas para estimar la sensación térmica de los ocupantes. De forma paralela, se desarrolló un modelo de simulación energética de cada edificio, basado en la información recogida de proyecto y del edificio construido. Posteriormente, la monitorización de las temperaturas junto al modelo de simulación energética desarrollado permitió la validación cada modelo de simulación energética, garantizando que proporciona resultados fiables y ajustados a la realidad. Una vez validado cada modelo de simulación, se llevó a cabo el estudio en profundidad del modelo energético basado en algoritmos de confort adaptativo mediante el análisis de diferentes variables y su potencial de ahorro energético. En primer lugar, se estudió la influencia del nivel de expectativa del ocupante. Para ello, se estimó el consumo energético mediante el uso de diferentes categorías establecidas por la norma EN 15251:2007 y se comparó con el consumo energético procedente de la aplicación del CTE. Los resultados mostraron reducciones promedio de consumo energético en refrigeración en todas las categorías respecto al CTE, variando entre el 45%, correspondiente a la categoría I, y 64%, correspondiente a la categoría III. Sin embargo, en calefacción, el consumo energético en la categoría I tiene un incremento del 43% respecto al CTE, mientras que la categoría II tiene un leve incremento del 1% y la categoría III una reducción del 28%. En segundo lugar, se estudió la influencia del modelo de confort estático usado cuando el modelo de confort adaptativo no es aplicable. Para ello, se desarrollaron 3 modelos ‘híbridos’, compuestos por el modelo de confort adaptativo de la norma EN 15251:2007 de forma prioritaria, y un modelo estático cuando el anterior no fuera de aplicación, variando entre el CTE, el modelo estático de la norma EN 15251:2007, y la extensión horizontal de los límites de confort adaptativo. Esto dio lugar respectivamente a los modelos ‘híbridos’ OUT-CTE, OUTSEN15251 y OUT-AEN15251. Los resultados mostraron reducciones promedio en el consumo total que variaron respecto al CTE entre 17% y 23%, entre 29% y 33%, y entre 10% y 46% para OUT-CTE, OUT-SEN15251 y OUT-AEN15251 respectivamente en función de la zona climática. En general, los modelos OUT-SEN15251 y OUT-AEN15251 presentaron el mejor rendimiento en todas las zonas climáticas, y el modelo OUT-SEN15251 obtuvo el mejor comportamiento en la mayoría de los casos estudiados para el escenario actual. Con respecto a los escenarios futuros, los modelos con el mejor rendimiento variaron según la zona climática. Sin embargo, aunque hubo un aumento general en el consumo de energía debido al calentamiento global, todas las hipótesis de operación de los modelos ACCIM fueron más resilientes que las del CTE. En tercer lugar, se estudió la influencia del uso del modo mixto, con la finalidad priorizar el uso de la ventilación natural cuando sea posible y así reducir el consumo energético. De esta forma, se compararon los resultados procedentes del uso de consignas adaptativas y el modo mixto, con los resultados procedentes del uso de consignas estáticas. Los resultados muestran que la 132 reducción en la demanda actual (69.0%) y el consumo de energía (59.8%) son significativos. Es tal que, durante una gran parte del año, la ventilación natural es capaz de mantener condiciones confortables en el interior, reduciendo considerablemente las horas anuales de calefacción y refrigeración (735 horas). A pesar de que la demanda y el consumo de energía experimentaron un aumento debido al calentamiento global, los resultados del uso de temperaturas de consigna adaptativas son más resilientes que en las temperaturas de consigna estáticas, con niveles de consumo mucho más bajos, con una reducción máxima del 62.0% en 2080. Aunque la temperatura exterior incrementa con el avance de los escenarios, las horas de ventilación natural disminuyen ligeramente (de 1353 actualmente a 1263 en 2080). Esto muestra que el modelo es versátil para las condiciones cambiantes, aprovechando la ventilación natural independientemente del inicio de la temporada de invierno o verano y adaptando los sistemas de aire acondicionado cuando las condiciones exteriores son desfavorables. En cuarto y último lugar, se estudió la influencia de los escenarios RCP. El consumo de calefacción y refrigeración se analizó para un prototipo de edificio residencial ubicado en cinco ciudades europeas representativas en cinco escenarios diferentes de cambio climático a través del ACCIM. Las principales conclusiones del estudio son las siguientes: El ACCIM muestra un gran potencial para reducir el consumo de energía de calefacción y refrigeración, pero se deben tener en cuenta algunas consideraciones al implementar este modelo en diferentes ubicaciones. Las ciudades del arco mediterráneo parecen beneficiarse de reducciones significativas en el consumo de refrigeración (alrededor del 50-60%) en contraste con los ahorros para calefacción (alrededor del 20%). Por otro lado, el consumo de energía para refrigeración en las ciudades del norte puede ser prácticamente ignorado y los ahorros para calefacción son casi insignificantes (alrededor del 10%). De esta forma, se completa el análisis en profundidad del ACCIM y se cumple el objetivo general de esta tesis. En conclusión, a pesar de sus limitaciones, este estudio proporciona un conocimiento perspicaz acerca de cómo el ACCIM podría ser de ayuda al tratar de hacer frente a un clima cambiante, reduciendo el consumo energético de los edificios sin necesidad de rehabilitar la envolvente del edificio o adquirir sistemas de aire acondicionado más eficientes, y manteniendo el confort térmico de sus ocupantes. De esta forma, tiene una amplia repercusión, ya que es aplicable sobre la mayoría de los edificios, y por lo tanto podría ayudar a reducir los niveles de pobreza energética, así como las emisiones de gases contaminantes. 8. Futuras líneas de investigación Finalmente, se requieren más estudios de investigación en este campo para llevar a cabo la transición de los modelos de confort estático a modelos que estén más relacionados con las condiciones climáticas externas y que consideren la adaptación climática de los usuarios. Además, estos trabajos de investigación podrían apoyar la transición de la normativa española a un consumo de energía más sostenible sin perjudicar la calidad de vida de las personas. A pesar de esto, la aplicabilidad de dichos modelos adaptativos a estudios de casos reales constituye un aspecto a estudiar; por lo tanto, debe analizarse en futuros trabajos de investigación, que podrían contemplar la evaluación de la sensación térmica de las personas en edificios con temperaturas de consigna adaptativas, haciendo especial hincapié en la recolección de datos para temperaturas superiores a 25°C, que actualmente, dispone de una base de datos limitada. Esto permitirá una comprensión nueva y flexible de la interacción entre los edificios, los ocupantes y el clima en un contexto donde los problemas ambientales presionan a la sociedad a adoptar un nuevo estado de ánimo con respecto a su relación con el entorno. Desarrollo de un modelo energético de edificio basado en algoritmos de confort adaptativo bajo el cambio climático: Adaptive-Comfort-Control-Implemented-Model (ACCIM) 133 140 term climate change: Projections, commitments and irreversibility, 2013. doi:10.1017/CBO9781107415324.024. [98] Código Técnico de la Edificación, Imprenta Nacional del Boletín Oficial del Estado, Madrid, España, 2006. [99] M. del C. Fernández Molinillo, Estudio de mejora de eficiencia energética torre de oficinas complejo Aljarafe Center, Universidad de Sevilla, 2015. [100] D. Sánchez-García, D. Bienvenido-Huertas, M. Tristancho, C. Rubio-Bellido, Adaptive comfort control implemented model (ACCIM) for energy consumption predictions in dwellings under current and future climate conditions: A case study located in Spain, Energies. 12 (2019). doi:10.3390/en12081498. [101] D. Sánchez-García, El enfoque adaptativo del confort térmico en Sevilla, Máster en Medio Ambiente y Arquitectura Bioclimática (MAYAB), Universidad Politécnica de Madrid, 2015. [102] D. Sánchez-García, Medidas de ahorro energético avanzadas: el control adaptativo de instalaciones existentes en el contexto del cambio climático., Universidad de Sevilla, 2017. [103] D. Sánchez-García, C. Rubio-Bellido, J.A. Pulido-Arcas, F.J. Guevara-García, J. Canivell, Adaptive comfort models applied to existing Dwellings in Mediterranean climate considering globalwarming, Sustain. 10 (2018). doi:10.3390/su10103507. [104] American Society of Heating Refrigerating and Air Conditioning Engineers (ASHRAE), ASHRAE Guideline 14-2014 Measurement of Energy and Demand Savings, Ashrae. (2014) 140. [105] Código técnico de la Edificación, Documento básico HE Climas de referencia, (2015) 1–7. [106] F. Rubel, M. Kottek, Observed and projected climate shifts 1901-2100 depicted by world maps of the Köppen-Geiger climate classification, Meteorol. Zeitschrift. 19 (2010) 135– 141. doi:10.1127/0941-2948/2010/0430. [107] University of Southampton, CCWorldWeatherGen, (2011). [108] S.E. Belcher, J.N. Hacker, D.S. Powell, Constructing design weather data for future climates, Build. Serv. Eng. Res. Technol. (2005) 49–61. doi:10.1191/0143624405bt112oa. [109] I. Tumini, C. Rubio-Bellido, Measuring Climate Change Impact on Urban Microclimate: A Case Study of Concepción, Procedia Eng. 161 (2016) 2290–2296. doi:10.1016/j.proeng.2016.08.830. [110] C. Rubio-Bellido, A. Pérez-Fargallo, J.A. 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Pulido-Arcas, Energy optimization and prediction in office buildings : a case study of office building design in Chile, n.d. 142 Índice de siglas ACCIM Adaptive-Comfort-Control-Implemented Model AMV Voto Medio Real (Actual Mean Vote) AR4 Cuarto Informe de Evaluación (Fourth Assessment Report) AR5 Quinto Informe de Evaluación (Fifth Assessment Report) ASHRAE American Society of Heating, Refrigerating and Air-Conditioning Engineers CEN Comité Europeo de Normalización CMIP3 Tercera Fase del Proyecto de Intercomparación de Modelos Acoplados (Coupled Model Intercomparison Project Phase 3) CMIP5 Quinta Fase del Proyecto de Intercomparación de Modelos Acoplados (Coupled Model Intercomparison Project Phase 5) CTE Código Técnico de la Edificación DB HE Documento Básico de Ahorro de Energía EPBD Directiva de eficiencia energética en edificios (Energy Performance of Buildings Directive) EPW EnergyPlus Weather GMC Modelo de circulación general (General Circulation Model) HadCM3 Hadley Centre Coupled Model 3 HVAC Sistema de Calefacción, Ventilación y Aire Acondicionado (Heating, Ventilation and Air-Conditioning) IPCC Panel Intergubernamental sobre el Cambio Climático (Intergovernmental Panel on Climate Change) PMV Voto Medio Previsto (Predicted Mean Vote) PPD Porcentaje de Personas Insatisfechas (Predicted Percentage Dissatisfied). RCP Representative Concentration Pathways RF Forzamiento Radiativo (Radiative Forcing) RITE Reglamento de Instalaciones Térmicas en Edificios RMOT Temperatura media exterior de funcionamiento (Running mean outdoor temperature) SRES Informe Especial sobre Escenarios de Emisiones (Special Report on Emissions Scenarios) TMY Año Típico Meteorológico (Typical Meteorological Year) VRF Caudal Variable de Refrigerante (Variable Refrigerant Flow) Desarrollo de un modelo energético de edificio basado en algoritmos de confort adaptativo bajo el cambio climático: Adaptive-Comfort-Control-Implemented-Model (ACCIM) 143 Índice de ilustraciones Ilustración 1: Ecuación de Fanger para la obtención del PMV. Fuente: ISO 7730:2006 ............. 17 Ilustración 2: Representación de PMV y PPD; Fuente: ISO 7730:2006 ....................................... 18 Ilustración 3: Temperaturas operativas aceptables para edificios ventilados naturalmente; Fuente: ASHRAE Standard 55-2017 ............................................................................................. 32 Ilustración 4: Valores de diseño de la temperatura operativa interior para edificios sin sistemas activos de refrigeración en función de la temperatura exterior media ponderada exponencialmente; Fuente: EN 15251:2007 ............................................................................... 34 Ilustración 5: Velocidad del aire requerida para compensar el incremento de temperatura. Fuente: EN 15251:2007 ............................................................................................................... 35 Ilustración 6: Diagrama de flujo de la metodología .................................................................... 41 Ilustración 7: Vista satélite del Aljarafe Center. Fuente: Google Maps. ..................................... 42 Ilustración 8: Distribución de la 4ª planta. Fuente: PFG de María del Carmen González Molinillo [99]. ............................................................................................................................................. 43 Ilustración 9: Capas de la envolvente del cuerpo de oficinas. Fuente: Modelo de simulación en software DesignBuilder. .............................................................................................................. 44 Ilustración 10: Vivienda objeto de estudio. Fuente: artículo sobre el estudio del modelo estático aplicado cuando el modelo adaptativo no es de aplicación [100], contemplado en esta tesis por compendio de artículos. .............................................................................................................. 45 Ilustración 11: Propiedades constructivas de la vivienda. Fuente: artículo sobre el estudio del modelo estático aplicado cuando el modelo adaptativo no es de aplicación [100], contemplado en esta tesis por compendio de artículos. .................................................................................. 46 Ilustración 12: Sensor HOBO Pendant temperature/light data logger 8K–UA‐002‐08. Fuente: Onset, www.onsetcomp.com...................................................................................................... 48 Ilustración 13: Espectros de respuesta. Sensor exterior. Fuente: Onset, www.onsetcomp.com ..................................................................................................................................................... 49 Ilustración 14: Sensor interior HOBO U12 Temperature/Relative Humidity/Light/External Data Logger ‐ U12‐012. Fuente: Onset, www.onsetcomp.com........................................................... 50 Ilustración 15: Espectros de respuesta. Sensor interior. Fuente: Onset, www.onsetcomp.com 50 Ilustración 16: Núcleo residencial Santo Ángel de la Guarda. Fuente: Instituto de Datos Espaciales (IDE) de Sevilla. Fuente: elaboración propia. .............................................................................. 51 Ilustración 17: Modelo de encuesta para oficina desarrollado en Google Formularios. Fuente: elaboración propia. ..................................................................................................................... 52 Ilustración 18: Modelo de encuesta para vivienda impreso y repartido en papel. Fuente: elaboración propia. ..................................................................................................................... 53 Ilustración 19: Interfaz de CCWorldWeatherGen ....................................................................... 55 Ilustración 20: Datos del EPW seleccionado ............................................................................... 55 Ilustración 21: Elección del escenario futuro .............................................................................. 56 Ilustración 22: Promedio en los tres experimentos (A2a, A2b y A2c) con el promedio resultante de los 4 puntos más cercanos del entramado de cada experimento ......................................... 57 Ilustración 23: Generación del archivo EPW para el escenario futuro correspondiente ............ 57 Ilustración 24: Evolución de las condiciones climáticas. Fuente: artículo sobre el estudio del modelo estático aplicado cuando el modelo adaptativo no es de aplicación [100], contemplado en esta tesis por compendio de artículos. .................................................................................. 59 Ilustración 25: Límites de confort de cada modelo. Fuente: artículo sobre el estudio del modelo estático aplicado cuando el modelo adaptativo no es de aplicación [100], contemplado en esta tesis por compendio de artículos. ............................................................................................... 62 144 Ilustración 26: Temperaturas medias exteriores diarias máximas y mínimas en cada ciudad (izquierda) y humedad relativa (derecha). Fuente: artículo sobre el estudio la influencia de los escenarios RCP [113], contemplado en esta tesis por compendio de artículos. ........................ 64 Ilustración 27: Aumento de la temperatura media exterior diaria y humedad relativa para cada escenario climático. Fuente: artículo contemplado en la tesis por compendio [113]. ............... 66 Ilustración 28: De izquierda a derecha: Modelo del edificio de oficinas en Designbuilder; Modelo de la planta estudiada con medios mecánicos; Modelo de la planta estudiada sin medios mecánicos. Fuente: Designbuilder .............................................................................................. 67 Ilustración 29: Entorno de la vivienda (imagen de la izquierda); Modelo de la vivienda en Designbuilder (imagen de la derecha). Fuente: Designbuilder ................................................... 67 Ilustración 30: Perfil de operación de la iluminación y equipos. Fuente: elaboración propia. ... 69 Ilustración 31: Modelo teórico de vivienda. Plano 3D(a) y sección esquemática (b). Fuente: artículo sobre el estudio de los escenarios RCP [113], contemplado en esta tesis por compendio de artículos. ................................................................................................................................. 70 Ilustración 32: Interfaz del software HOBOware. Fuente: elaboración propia .......................... 72 Ilustración 33: Ubicación del sensor interior en planta acondicionada. Fuente: elaboración propia. ......................................................................................................................................... 73 Ilustración 34: Foto del sensor de planta acondicionada, bajo una estantería, con la finalidad de evitar la incidencia de la radiación directa. Fuente: elaboración propia. ................................... 73 Ilustración 35: Ubicación del sensor interior en planta no acondicionada. Fuente: elaboración propia .......................................................................................................................................... 74 Ilustración 36: Foto del sensor interior de planta no acondicionada. Fuente: elaboración propia ..................................................................................................................................................... 74 Ilustración 37: Ubicación de sensor exterior. Fuente: elaboración propia ................................. 75 Ilustración 38: Foto del sensor exterior, bajo la albardilla del pretil, con la finalidad de no recibir radiación directa. Fuente: elaboración propia. ........................................................................... 75 Ilustración 39: Sensor interior en fachada sudeste y en fachada noroeste, de izquierda a derecha. Fuente: elaboración propia ......................................................................................................... 76 Ilustración 40: Sensor exterior en fachada noroeste, en la imagen de la izquierda. Sensor exterior en fachada sudeste, bajo el alféizar, en la imagen de la derecha. Fuente: elaboración propia . 77 Ilustración 41: Situación en plano de los sensores. Fuente: elaboración propia. ....................... 77 Ilustración 42: Resultados de la sensación térmica en encuesta de invierno. Fuente: elaboración propia .......................................................................................................................................... 78 Ilustración 43: Resultados de la sensación térmica en encuesta de primavera. Fuente: elaboración propia. ..................................................................................................................... 80 Ilustración 44: Resultados de la sensación térmica en encuesta de verano. Fuente: elaboración propia. ......................................................................................................................................... 82 Ilustración 45: Resultados de PMV y PPD en invierno. Fuente: Designbuilder. .......................... 89 Ilustración 46: Resultados de PMV y PPD en primavera. Fuente: Designbuilder. ...................... 89 Ilustración 47: Resultados de PMV y PPD en verano. Fuente: Designbuilder. ............................ 90 Ilustración 48: Dispersión de valores del PMV y las temperaturas interiores correspondientes en invierno. Fuente: elaboración propia. ......................................................................................... 90 Ilustración 49: Dispersión de valores del PMV y las temperaturas interiores correspondientes en primavera. Fuente: elaboración propia. ..................................................................................... 91 Ilustración 50: Dispersión de valores del PMV y las temperaturas interiores correspondientes en verano. Fuente: elaboración propia. ........................................................................................... 91 Ilustración 51: Líneas de tendencia de los consumos mensuales observados en los años 2015 y 2016 y en el consumo simulado. Fuente: elaboración propia. ................................................... 92 Desarrollo de un modelo energético de edificio basado en algoritmos de confort adaptativo bajo el cambio climático: Adaptive-Comfort-Control-Implemented-Model (ACCIM) 145 Ilustración 52: Demanda energética en base a la Categoría. Fuente: artículo sobre el estudio de los niveles de expectativa [112], contemplado en esta tesis por compendio de artículos. ....... 94 Ilustración 53: Variación de la demanda de calefacción y refrigeración en el contexto del cambio climático. Fuente: artículo sobre el estudio de los niveles de expectativa [112], contemplado en esta tesis por compendio de artículos. ....................................................................................... 95 Ilustración 54: Gráfica de puntos de la temperatura operativa, límites de confort adaptativos y demanda adaptativa en base a la zona climática. Fuente: artículo sobre el estudio de los niveles de expectativa [112], contemplado en esta tesis por compendio de artículos. ......................... 96 Ilustración 55: Demanda total de energía del modelo B4 y caso real B4. Fuente: artículo sobre el estudio de los niveles de expectativa [112], contemplado en esta tesis por compendio de artículos. ...................................................................................................................................... 98 Ilustración 56: Demanda de calefacción y refrigeración del modelo B4 y caso real B4. Fuente: artículo sobre el estudio de los niveles de expectativa [112], contemplado en esta tesis por compendio de artículos. .............................................................................................................. 98 Ilustración 57: Consumo energético en base al modelo aplicado. Fuente: artículo sobre el estudio del modelo estático aplicado cuando el modelo adaptativo no es de aplicación [100], contemplado en esta tesis por compendio de artículos. .......................................................... 101 Ilustración 58: Relación entre el consumo energético horario y la temperatura exterior horaria del modelo estático y los modelos adaptativos en el escenario actual. Fuente: artículo sobre el estudio del modelo estático aplicado cuando el modelo adaptativo no es de aplicación [100], contemplado en esta tesis por compendio de artículos. .......................................................... 103 Ilustración 59: Consumo energético horario en base a la temperatura media exterior en el escenario 2050. Fuente: artículo sobre el estudio del modelo estático aplicado cuando el modelo adaptativo no es de aplicación [100], contemplado en esta tesis por compendio de artículos. ................................................................................................................................................... 106 Ilustración 60: Consumo energético horario en base a la temperatura media exterior en el escenario 2080. Fuente: artículo sobre el estudio del modelo estático aplicado cuando el modelo adaptativo no es de aplicación [100], contemplado en esta tesis por compendio de artículos. ................................................................................................................................................... 107 Ilustración 61: 1ª y 2ª columnas de izquierda a derecha: relación entre la demanda de energía por hora y la temperatura por hora exterior del modelo de referencia y ACCIM en escenarios presentes y futuros. 3ra columna de izquierda a derecha: relación entre la demanda. Fuente: artículo sobre el estudio del modo mixto [111], contemplado en esta tesis por compendio de artículos. .................................................................................................................................... 109 Ilustración 62: Funcionamiento de ACCIM en modo mixto en escenarios presente y futuros. Fuente: artículo sobre el estudio del modo mixto [111], contemplado en esta tesis por compendio de artículos. ............................................................................................................ 113 Ilustración 63: Gráfica de puntos de la temperatura operativa, límites de confort adaptativos y demanda adaptativa con modo mixto. Fuente: artículo sobre el estudio del modo mixto [111], contemplado en esta tesis por compendio de artículos. .......................................................... 115 Ilustración 64: Consumo y ahorro energéticos proporcionados mediante el uso del ACCIM. Fuente: artículo sobre el estudio de los escenarios RCP [113], contemplado en esta tesis por compendio de artículos. ............................................................................................................ 118 Ilustración 65: Diferencia de consumo de energía con respecto al escenario actual, en el que los valores negativos y positivos indican aumentos y disminuciones, respectivamente. Fuente: artículo sobre el estudio de los escenarios RCP [113], contemplado en esta tesis por compendio de artículos. ............................................................................................................................... 121 146 Ilustración 66: Diagramas de violín de la RMOT en los diferentes escenarios y ciudades. Las líneas horizontales en cada trama de violín se refieren a los cuartiles del 25%, 50% y 75%. Fuente: artículo sobre el estudio de los escenarios RCP [113], contemplado en esta tesis por compendio de artículos. ............................................................................................................................... 124 Ilustración 67: Temperatura operativa en la ciudad de Barcelona, en función de los modelos de confort y escenarios. Fuente: artículo sobre el estudio de los escenarios RCP [113], contemplado en esta tesis por compendio de artículos. ................................................................................ 125 Ilustración 68: Temperatura operativa en la ciudad de Roma, en función de los modelos de confort y escenarios. Fuente: artículo sobre el estudio de los escenarios RCP [113], contemplado en esta tesis por compendio de artículos. ................................................................................ 126 Ilustración 69: Temperatura operativa en la ciudad de Berlín, en función de los modelos de confort y escenarios. Fuente: artículo sobre el estudio de los escenarios RCP [113], contemplado en esta tesis por compendio de artículos. ................................................................................ 127 Ilustración 70: Temperatura operativa en la ciudad de Berna, en función de los modelos de confort y escenarios. Fuente: artículo sobre el estudio de los escenarios RCP [113], contemplado en esta tesis por compendio de artículos. ................................................................................ 128 Ilustración 71: Temperatura operativa en la ciudad de Viena, en función de los modelos de confort y escenarios. Fuente: artículo sobre el estudio de los escenarios RCP [113], contemplado en esta tesis por compendio de artículos. ................................................................................ 129 Desarrollo de un modelo energético de edificio basado en algoritmos de confort adaptativo bajo el cambio climático: Adaptive-Comfort-Control-Implemented-Model (ACCIM) 147 Índice de tablas Tabla 1: Valores de clo. Fuente: ISO 7730:2006 .......................................................................... 23 Tabla 2: Equivalencia de met. Fuente: Condiciones de diseño interior, F. Javier Neila González ..................................................................................................................................................... 25 Tabla 3: Incrementos de los límites de la temperatura operativa aceptable en edificios ventilados naturalmente resultantes de incrementar la velocidad el aire por encima de 0,3 m/s; Fuente: ASHRAE Standard 55-2017 .......................................................................................................... 33 Tabla 4: Clasificaciones de edificios; Fuente: EN 15251:2007 .................................................... 33 Tabla 5: Especificaciones del sensor exterior HOBO Pendant temperature/light data logger 8K– UA‐002‐08. Fuente: Onset, www.onsetcomp.com ..................................................................... 49 Tabla 6: Especificaciones del sensor interior HOBO U12 Temperature/Relative Humidity/Light/External Data Logger ‐ U12‐012. Fuente: Onset, www.onsetcomp.com .......... 50 Tabla 7: Temperaturas de consigna de cada modelo de confort. Fuente: elaboración propia. . 61 Tabla 8: Hipótesis de operación del sistema de aire acondicionado y del modo mixto. Fuente: elaboración propia. ..................................................................................................................... 63 Tabla 9: Aumento de las temperaturas medias exteriores diarias máximas y mínimas en los diferentes escenarios futuros con respecto al escenario actual, con un límite de incertidumbre del 5%. Fuente: elaboración propia. ........................................................................................... 65 Tabla 10: Datos de simulación de la oficina. Fuente: elaboración propia. ................................. 68 Tabla 11: Cargas internas. Fuente: elaboración propia. ............................................................. 69 Tabla 12: Propiedades térmicas de los elementos verticales. Fuente: elaboración propia ....... 70 Tabla 13: Calendario de cargas en el modelo teórico de vivienda. Fuente: elaboración propia.70 Tabla 14: Inicio y final de los periodos de estudio. Fuente: elaboración propia. ....................... 76 Tabla 15: Resultados de las encuestas de invierno. Fuente: elaboración propia. ...................... 79 Tabla 16: Resultados de las encuestas de primavera. Fuente: elaboración propia. ................... 81 Tabla 17: Resultados de las encuestas de verano. Fuente: elaboración propia. ........................ 83 Tabla 18: Resultados de las encuestas en invierno. Fuente: elaboración propia. ...................... 84 Tabla 19: Resultados de las encuestas en primavera. Fuente: elaboración propia. ................... 86 Tabla 20: Resultados de las encuestas en verano. Fuente: elaboración propia. ........................ 87 Tabla 21: Resumen de errores medios y coeficientes de variación de errores cuadráticos. Fuente: elaboración propia. ..................................................................................................................... 88 Tabla 22: Consumo anual de los años 2015 y 2016, promedio entre ambos, y simulado. Fuente: elaboración propia. ..................................................................................................................... 92 Tabla 23: Validación de temperaturas en vivienda. Fuente: elaboración propia. ...................... 92 Tabla 24: Porcentaje de variación en la demanda de calefacción y refrigeración con respecto al CTE. Fuente: elaboración propia. ................................................................................................ 95 Tabla 25: Número de horas de calefacción y refrigeración para el escenario actual, 2050 y 2080 según la norma EN 15251 Cat. II con respecto a las horas de funcionamiento del edificio. Fuente: elaboración propia. ..................................................................................................................... 97 Tabla 26: Grado de relación entre el MODELO B4 y CASO REAL B4 para los escenarios presente, 2050 y 2080. Fuente: elaboración propia. .................................................................................. 99 Tabla 27: Reducción del consumo energético total respecto al CTE. Fuente: elaboración propia. ..................................................................................................................................................... 99 Tabla 28: Reducción en el consumo de los modelos adaptativos. Fuente: elaboración propia. ................................................................................................................................................... 100 Tabla 29: Variabilidad del consumo de los modelos según el escenario climático. Fuente: elaboración propia. ................................................................................................................... 105 148 Tabla 30: Comparación en la demanda y consumo energético. Fuente: elaboración propia. . 108 Tabla 31: Evolución de la demanda y el consumo energético. Fuente: elaboración propia. ... 111 Tabla 32: Horas en las que no es necesaria la calefacción ni la refrigeración. Fuente: elaboración propia. ....................................................................................................................................... 114 Tabla 33: Diferencias en el ahorro de energía entre calefacción y refrigeración. Fuente: elaboración propia. ................................................................................................................... 119 Tabla 34: Análisis del número de horas aplicables dentro de los puntos de consigna, fuera de los límites de aplicabilidad y el número total de horas en las que la temperatura operativa está dentro de las temperaturas de consigna. Fuente: elaboración propia. .................................... 123 Desarrollo de un modelo energético de edificio basado en algoritmos de confort adaptativo bajo el cambio climático: Adaptive-Comfort-Control-Implemented-Model (ACCIM) 149 Anexos Anexo I: Modelo de encuesta de confort térmico para oficina Anexo II: Modelo de encuesta de confort térmico para vivienda Anexo III: Artículos científicos publicados • Anexo III.1: A comparative study on energy demand through the adaptive thermal comfort approach considering climate change in office buildings of Spain. • Anexo III.2: Adaptive Comfort Control Implemented Model (ACCIM) for Energy Consumption Predictions in Dwellings under Current and Future Climate Conditions: A Case Study Located in Spain. • Anexo III.3: Towards the quantification of energy demand and consumption through the adaptive comfort approach in mixed mode office buildings considering climate change. • Anexo III.4: Analysis of Energy Consumption in Different European Cities: The Adaptive Comfort Control Implemented Model (ACCIM) Considering Representative Concentration Pathways (RCP) Scenarios.