Modelo Inverso Iterativo Acoplado a Algoritmo Genético para la Calibración de Modelos de Simulación Térmica de Edificios

Autores/as

  • María C. Demarchi Centro de Investigación de Métodos Computacionales (CIMEC-CONICET/UNL). Santa Fe, Argentina.
  • Alejandro E. Albanesi Centro de Investigación de Métodos Computacionales (CIMEC-CONICET/UNL). Santa Fe, Argentina.
  • Federico Favre Universidad de la República, Facultad de Ingeniería, Instituto de Ingeniería Mecánica y Producción Industrial. Montevideo, Uruguay.
  • Juan C. Alvarez Hostos Centro de Investigación y Transferencia Rafaela (CIT-Rafaela), Universidad Nacional de Rafaela - CONICET. Rafaela, Prov. de Santa Fe, Argentina.

Palabras clave:

Calibración térmica, Optimización, Algoritmo genético, EnergyPlus

Resumen

En este estudio se implementa un modelo inverso iterativo basado en optimización con algoritmo genético para la calibración y validación de modelos de simulación computacional del rendimiento térmico de edificios. Este modelo ajusta dinámicamente las resistencias térmicas del aire, la absortancia térmica y solar de los materiales exteriores, la infiltración de aire y el coeficiente convectivo para minimizar las discrepancias entre las temperaturas de aire medidas y simuladas. Este meticuloso enfoque garantiza una calibración precisa y una evaluación efectiva del rendimiento térmico y energético del modelo, proporcionando información valiosa para la optimización de las estrategias de diseño energético de edificios. Se considera como caso de estudio los edificios construidos en Bulgaria, Sofia, en el marco del proyecto NRG STORAGE (Integrated porous cementiciuos Nanocomposites in non-Residential building envelopes for Green active/pasive energy STORAGE).

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Publicado

2025-03-31

Número

Sección

Resúmenes del MECOM 2024