La simulación de rendimiento de edificios (BPS) es la réplica de aspectos del rendimiento de edificios utilizando un modelo matemático basado en computadora creado sobre la base de principios físicos fundamentales y prácticas de ingeniería sólidas. El objetivo de la simulación de desempeño de edificios es la cuantificación de aspectos del desempeño de edificios que son relevantes para el diseño, construcción, operación y control de edificios. [1] La simulación del rendimiento de edificios tiene varios subdominios; los más destacados son la simulación térmica, la simulación de iluminación, la simulación acústica y la simulación del flujo de aire. La mayoría de las simulaciones de rendimiento de edificios se basan en el uso de software de simulación a medida. La simulación del rendimiento de edificios en sí misma es un campo dentro del ámbito más amplio de la computación científica.
Introducción
Desde un punto de vista físico, un edificio es un sistema muy complejo, influenciado por una amplia gama de parámetros. Un modelo de simulación es una abstracción del edificio real que permite considerar las influencias en un alto nivel de detalle y analizar los indicadores clave de rendimiento sin mediciones costosas. BPS es una tecnología de considerable potencial que brinda la capacidad de cuantificar y comparar el costo relativo y los atributos de desempeño de un diseño propuesto de una manera realista y con un esfuerzo y costo relativamente bajos. La demanda de energía, la calidad ambiental interior (incluido el confort térmico y visual, la calidad del aire interior y los fenómenos de humedad), el rendimiento del sistema de HVAC y renovables, el modelado a nivel urbano, la automatización de edificios y la optimización operativa son aspectos importantes de BPS. [2] [3] [4]
Durante las últimas seis décadas, se han desarrollado numerosos programas informáticos de BPS. La lista más completa de software BPS se puede encontrar en el directorio BEST. [5] Algunos de ellos solo cubren ciertas partes de BPS (por ejemplo, análisis del clima, confort térmico, cálculos de energía, modelado de plantas, simulación de luz diurna, etc.). Las herramientas principales en el campo de BPS son herramientas de simulación de edificios completos, dinámicas y multidominio, que brindan a los usuarios indicadores clave como carga de calefacción y refrigeración, demanda de energía, tendencias de temperatura, humedad, indicadores de confort térmico y visual, contaminantes del aire. , impacto ecológico y costos. [4] [6]
Un modelo típico de simulación de edificios tiene entradas para el clima local; geometría de edificios; características de la envolvente del edificio ; ganancias de calor interno de la iluminación , ocupantes y cargas de equipo ; especificaciones del sistema de calefacción, ventilación y refrigeración (HVAC); cronogramas de operación y estrategias de control. [2] La facilidad de entrada y accesibilidad de los datos de salida varía ampliamente entre las herramientas de BPS. Las herramientas avanzadas de simulación de edificios completos pueden considerar casi todo lo siguiente de alguna manera con diferentes enfoques.
Datos de entrada necesarios para una simulación de edificio completo:
- Clima: temperatura del aire ambiente, humedad relativa , radiación solar directa y difusa , velocidad y dirección del viento
- Sitio: ubicación y orientación del edificio, sombreado por topografía y edificios circundantes, propiedades del terreno
- Geometría: forma de edificio y geometría de zona
- Envolvente: materiales y construcciones, ventanas y sombreado, puentes térmicos, infiltraciones y aberturas
- Ganancias internas: luces, equipos y ocupantes, incluidos los horarios de operación / ocupación
- Sistema de ventilación: transporte y acondicionamiento (calefacción, refrigeración, humidificación) del aire
- Unidades de ambiente: unidades locales para calefacción, refrigeración y ventilación.
- Planta: Unidades centrales de transformación, almacenamiento y entrega de energía al edificio
- Controles: para apertura de ventanas, dispositivos de sombreado, sistemas de ventilación, unidades de habitación, componentes de la planta
Algunos ejemplos de indicadores clave de desempeño:
- Tendencias de temperatura: en zonas, en superficies, en capas de construcción, para suministro de agua fría o caliente o en fachadas de doble vidrio
- Indicadores de confort: como PMV y PPD , asimetría de temperatura radiante, concentración de CO 2 , humedad relativa
- Balances de calor: para zonas, todo el edificio o componentes de una sola planta
- Perfiles de carga: para demanda de calefacción y refrigeración, perfil de electricidad para equipos e iluminación
- Demanda de energía: para calefacción, refrigeración, ventilación, iluminación, equipos, sistemas auxiliares (por ejemplo, bombas, ventiladores, ascensores)
- Disponibilidad de luz natural: en ciertas áreas de la zona, en diferentes momentos con condiciones exteriores variables
Otro uso del software BPS
- Dimensionamiento del sistema: para componentes HVAC como unidades de tratamiento de aire, intercambiadores de calor, calderas, enfriadores, tanques de almacenamiento de agua, bombas de calor y sistemas de energía renovable.
- Optimización de estrategias de control: configuración del controlador para sombreado, apertura de ventanas, calefacción, refrigeración y ventilación para un mayor rendimiento operativo.
Historia
La historia de BPS es aproximadamente tan larga como la de las computadoras . Los primeros desarrollos en esta dirección comenzaron a finales de la década de 1950 y principios de la de 1960 en Estados Unidos y Suecia. Durante este período, se habían introducido varios métodos para analizar los componentes individuales del sistema (por ejemplo, una caldera de gas) utilizando cálculos de estado estacionario. La primera herramienta de simulación para edificios reportada fue BRIS , introducida en 1963 por el Real Instituto de Tecnología de Estocolmo. [7] Hasta finales de la década de 1960, se habían desarrollado varios modelos con resolución horaria centrados en evaluaciones de energía y cálculos de carga de calefacción / refrigeración. Este esfuerzo dio como resultado motores de simulación más potentes lanzados a principios de la década de 1970, entre los que se encontraban BLAST, DOE-2, ESP-r , HVACSIM + y TRNSYS . [8] En los Estados Unidos, la crisis energética de la década de 1970 intensificó estos esfuerzos, ya que la reducción del consumo de energía de los edificios se convirtió en un interés urgente de política nacional. La crisis energética también inició el desarrollo de estándares de energía para edificios de EE . UU ., Comenzando con ASHRAE 90-75 . [9]
El desarrollo de la simulación de edificios representa un esfuerzo combinado entre la academia, las instituciones gubernamentales, la industria y las organizaciones profesionales. Durante las últimas décadas, la disciplina de simulación de edificios ha madurado hasta convertirse en un campo que ofrece experiencia, métodos y herramientas únicos para la evaluación del rendimiento de edificios . Durante ese tiempo se llevaron a cabo varios artículos de revisión y análisis del estado del arte que brindan una descripción general sobre el desarrollo. [10] [11] [12]
En la década de 1980, comenzó una discusión sobre las direcciones futuras de BPS entre un grupo de especialistas líderes en simulación de edificios. Hubo consenso en que la mayoría de las herramientas, que se habían desarrollado hasta entonces, eran demasiado rígidas en su estructura para poder dar cabida a las mejoras y la flexibilidad que serían necesarias en el futuro. [13] Alrededor de este tiempo, se desarrolló el primer entorno de simulación de edificios basado en ecuaciones ENET [14] , que sentó las bases de SPARK . En 1989, Sahlin y Sowell presentaron un formato de modelo neutral (NMF) para modelos de simulación de edificios, que se utiliza hoy en día en el software comercial IDA ICE . [15] Cuatro años más tarde, Klein introdujo el Solucionador de ecuaciones de ingeniería (EES) [16] y en 1997, Mattsson y Elmqvist informaron sobre un esfuerzo internacional para diseñar Modelica . [17]
BPS todavía presenta desafíos relacionados con la representación de problemas, el apoyo a la evaluación del desempeño, la habilitación de la aplicación operativa y la entrega de educación, capacitación y acreditación a los usuarios. Clarke (2015) describe una visión futura de BPS con las siguientes tareas más importantes que deben ser abordadas por la comunidad global de BPS. [18]
- Mejor promoción del concepto
- Estandarización de datos de entrada y accesibilidad de bibliotecas de modelos.
- Procedimientos estándar de evaluación del desempeño
- Mejor integración de BPS en la práctica
- Soporte operativo y diagnóstico de fallas con BPS
- Educación, formación y acreditación de usuarios
Precisión
En el contexto de los modelos de simulación de edificios, el error se refiere a la discrepancia entre los resultados de la simulación y el rendimiento real medido del edificio. Normalmente, existen incertidumbres en el diseño y la evaluación de edificios , que generalmente se derivan de aproximaciones en las entradas del modelo, como el comportamiento de ocupación. La calibración se refiere al proceso de "sintonizar" o ajustar las entradas del modelo de simulación asumido para que coincida con los datos observados de los servicios públicos o el Sistema de gestión de edificios (BMS). [19] [20] [21]
El número de publicaciones que tratan de la precisión en el modelado y simulación de edificios aumentó significativamente durante la última década. Muchos artículos informan grandes diferencias entre los resultados de la simulación y las mediciones, [22] [23] [24] [25] mientras que otros estudios muestran que pueden coincidir muy bien. [26] [27] [28] La fiabilidad de los resultados de BPS depende de muchas cosas diferentes, por ejemplo, de la calidad de los datos de entrada, [29] la competencia de los ingenieros de simulación [30] y de los métodos aplicados en el motor de simulación . [31] [32] De Wilde (2014) y un informe de progreso de Zero Carbon Hub (2013) ofrecen una descripción general de las posibles causas de la brecha de rendimiento ampliamente discutida desde la etapa de diseño hasta la operación. Ambos concluyen los factores mencionados anteriormente como las principales incertidumbres en BPS. [33] [34]
El estándar 140-2017 de ASHRAE "Método estándar de prueba para la evaluación de programas informáticos de análisis energético de edificios (aprobado por ANSI)" proporciona un método para validar la capacidad técnica y el rango de aplicabilidad de los programas informáticos para calcular el rendimiento térmico. [35] La directriz ASHRAE 4-2014 proporciona criterios de índices de rendimiento para la calibración del modelo. [36] Los índices de rendimiento utilizados son el error de sesgo medio normalizado (NMBE), el coeficiente de variación (CV) de la raíz del error cuadrático medio (RMSE) y R 2 ( coeficiente de determinación ). ASHRAE recomienda un R 2 superior a 0,75 para modelos calibrados. Los criterios para NMBE y CV RMSE dependen de si los datos medidos están disponibles en una escala de tiempo mensual o por horas.
Aspectos tecnológicos
Dada la complejidad de la energía del edificio y los flujos de masa, generalmente no es posible encontrar una solución analítica , por lo que el software de simulación emplea otras técnicas, como métodos de función de respuesta, o métodos numéricos en diferencias finitas o volumen finito , como una aproximación. [2] La mayoría de los programas de simulación de edificios completos actuales formulan modelos utilizando lenguajes de programación imperativos . Estos lenguajes asignan valores a las variables, declaran la secuencia de ejecución de estas asignaciones y cambian el estado del programa, como se hace por ejemplo en C / C ++ , Fortran o MATLAB / Simulink . En tales programas, las ecuaciones del modelo están estrechamente relacionadas con los métodos de solución, a menudo haciendo que el procedimiento de solución forme parte de las ecuaciones del modelo real. [37] El uso de lenguajes de programación imperativos limita la aplicabilidad y extensibilidad de los modelos. Más flexibilidad ofrece motores de simulación que utilizan ecuaciones algebraicas diferenciales (DAE) simbólicas con solucionadores de propósito general que aumentan la reutilización, la transparencia y la precisión del modelo. Dado que algunos de estos motores se han desarrollado durante más de 20 años (por ejemplo, IDA ICE) y debido a las ventajas clave del modelado basado en ecuaciones, estos motores de simulación pueden considerarse tecnología de vanguardia. [38] [39]
Aplicaciones
Se pueden desarrollar modelos de simulación de edificios para edificios nuevos o existentes. Las principales categorías de uso de la simulación del rendimiento de edificios incluyen: [3]
- Diseño arquitectónico : compare cuantitativamente las opciones de diseño o modernización para informar un diseño de edificio más eficiente desde el punto de vista energético.
- Diseño de HVAC: calcule las cargas térmicas para dimensionar el equipo mecánico y ayude a diseñar y probar las estrategias de control del sistema
- Calificación de desempeño del edificio: demuestre el cumplimiento basado en el desempeño de los códigos de energía, la certificación ecológica y los incentivos financieros
- Análisis de existencias de edificios: apoyar el desarrollo de códigos y estándares energéticos y planificar programas de eficiencia energética a gran escala.
- CFD en edificios: simulación de condiciones de contorno como flujos de calor superficiales y temperaturas superficiales para un siguiente estudio CFD de la situación [40]
Herramientas de software
Hay cientos de herramientas de software disponibles para simular el rendimiento de edificios y subsistemas de edificios, que varían en capacidad desde simulaciones de edificios completos hasta calibración de entrada de modelos y auditoría de edificios. Entre las herramientas de software de simulación de edificios completos, es importante establecer una distinción entre el motor de simulación , que resuelve dinámicamente ecuaciones basadas en la termodinámica y la ciencia de la construcción , y la aplicación del modelador (interfaz) . [6]
En general, el software BPS se puede clasificar en [41]
- Aplicaciones con motor de simulación integrado (p. Ej. EnergyPlus, ESP-r, TAS, IES-VE, IDA ICE)
- Software que se acopla a un determinado motor (por ejemplo DesignBuilder , eQuest, RIUSKA, Sefaira)
- Complementos para otro software que permiten ciertos análisis de rendimiento (por ejemplo, DIVA para Rhino, Honeybee, Autodesk Green Building Studio)
Al contrario de esta presentación, hay algunas herramientas que de hecho no cumplen con estos criterios de clasificación estrictos, como ESP-r, que también se puede utilizar como una aplicación de modelado para EnergyPlus [42] y también hay otras aplicaciones que utilizan el entorno de simulación IDA. , [43] que hace que "IDA" sea el motor y "ICE" el modelador. La mayoría de las aplicaciones de modelado apoyan al usuario con una interfaz gráfica de usuario para facilitar la entrada de datos. El modelador crea un archivo de entrada para que lo resuelva el motor de simulación. El motor devuelve los datos de salida a la aplicación del modelador u otra herramienta de visualización que, a su vez, presenta los resultados al usuario. Para algunos paquetes de software, el motor de cálculo y la interfaz pueden ser el mismo producto. La siguiente tabla ofrece una descripción general de los motores de simulación y las aplicaciones de modelado más utilizados para BPS. [41] [44]
Motor de simulación | Desarrollador | primer lanzamiento | Tecnología | Lenguaje de modelado | Licencia | ultima versión | Aplicaciones de modelador y GUI |
---|---|---|---|---|---|---|---|
ApacheSim [45] | Integrated Environmental Solutions Ltd. , Reino Unido | Comercial | 6.0 | VE 2018 [46] | |||
Transportista HAP [47] | United Technologies , EE. UU. | Comercial | 5.11 | Transportista HAP | |||
DOE-2 [48] | James J. Hirsch & Associates, EE. UU. | 1978 | Freeware | 2.2 | eQuest, [49] RIUSKA, [50] EnergyPro, [51] GBS [52] | ||
EnergyPlus [53] | Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley , EE. UU. | 2001 | Freeware | 9.4.0 | DesignBuilder, [54] OpenStudio , [55] Muchos otros [56] | ||
ESP-r [57] | Universidad de Strathclyde , Reino Unido | 1974 | Freeware | 11.11 | ESP-r | ||
IDA [39] | EQUA Simulación AB, SE | 1998 | DAE | NMF, Modelica | Comercial | 4.8 | ICE, [39] ESBO [58] |
CHISPA [59] | Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley, EE. UU. | 1986 | DAE | Freeware | 2.01 | VisualSPARK | |
TAS [60] | Environmental Design Solutions Limited, Reino Unido | Comercial | 9.5.0 | Modelador TAS 3D | |||
TRNSYS [61] | Universidad de Wisconsin-Madison , EE. UU. | 1975 | FORTRAN, C / C ++ | Comercial | 18,0 | Estudio de simulación, [62] TRNBuild |
BPS en la práctica
Desde la década de 1990, la simulación del rendimiento de edificios ha pasado de ser un método utilizado principalmente para la investigación a una herramienta de diseño para proyectos industriales convencionales. Sin embargo, la utilización en diferentes países todavía varía mucho. Los programas de certificación de edificios como LEED (EE. UU.), BREEAM (Reino Unido) o DGNB (Alemania) demostraron ser una buena fuerza impulsora para que BPS encuentre una aplicación más amplia. Además, las normas de construcción nacionales que permiten el análisis basado en BPS son de gran ayuda para una adopción industrial cada vez mayor, como en los Estados Unidos ( ASHRAE 90.1 ), [63] Suecia (BBR), [64] Suiza (SIA) [65] y Reino Unido (NCM). [66]
Las regulaciones de construcción suecas son únicas en el sentido de que el uso de energía calculado debe verificarse mediante mediciones dentro de los primeros dos años de operación del edificio. Desde su introducción en 2007, la experiencia muestra que los modeladores prefieren los modelos de simulación altamente detallados para lograr de manera confiable el nivel de precisión requerido. Además, esto ha fomentado una cultura de simulación en la que las predicciones del diseño se acercan al rendimiento real. Esto, a su vez, ha llevado a ofertas de garantías energéticas formales basadas en predicciones simuladas, destacando el potencial comercial general de BPS. [67]
Cumplimiento basado en el desempeño
En un enfoque basado en el desempeño, el cumplimiento de los códigos o estándares de construcción se basa en el uso de energía previsto a partir de una simulación de edificio, en lugar de un enfoque prescriptivo, que requiere el cumplimiento de las tecnologías o características de diseño estipuladas. El cumplimiento basado en el desempeño proporciona una mayor flexibilidad en el diseño del edificio, ya que permite a los diseñadores pasar por alto algunos requisitos prescriptivos si el impacto en el desempeño del edificio puede compensarse superando otros requisitos prescriptivos. [68] La agencia de certificación proporciona detalles sobre las entradas del modelo, las especificaciones del software y los requisitos de desempeño.
La siguiente es una lista de códigos y estándares de energía basados en los EE. UU. Que hacen referencia a las simulaciones de edificios para demostrar el cumplimiento:
- ASHRAE 90.1
- Código internacional de conservación de energía (IECC)
- Liderazgo en Energía y Diseño Ambiental (LEED)
- Globos verdes
- Título 24 de California
- Programa de edificios multifamiliares EnergyStar
- Instituto de la casa pasiva de EE . UU. (PHIUS)
- Desafío de construcción viva
Asociaciones y certificaciones profesionales
- Asociaciones profesionales
- Asociación Internacional de Simulación del Desempeño de la Construcción (IBPSA) [69]
- Sociedad Estadounidense de Ingenieros de Calefacción, Refrigeración y Aire Acondicionado (ASHRAE) [63]
- Certificaciones
- MPGA - Profesional en modelado energético de edificios, administrado por ASHRAE [70]
- BESA - Analista certificado de simulación energética de edificios, administrado por AEE [71]
Ver también
- Modelado energético
- Simulación por ordenador
Referencias
- ↑ de Wilde, Pieter (2018). Análisis de rendimiento de edificios . Chichester: Wiley-Blackwell. págs. 325–422. ISBN 978-1-119-34192-5.
- ^ a b c Clarke, JA (2001). Simulación energética en el diseño de edificios (2ª ed.). Oxford: Butterworth-Heinemann. ISBN 978-0750650823. OCLC 46693334 .
- ^ a b Simulación de desempeño de edificios para diseño y operación . Hensen, Jan., Lamberts, Roberto. Abingdon, Oxon: Spon Press. 2011. ISBN 9780415474146. OCLC 244063540 .CS1 maint: otros ( enlace )
- ^ a b Clarke, JA; Hensen, JLM (1 de septiembre de 2015). "Simulación integrada del desempeño del edificio: avances, perspectivas y requisitos" (PDF) . Edificación y Medio Ambiente . Cincuenta Aniversario de la Construcción y el Medio Ambiente. 91 : 294-306. doi : 10.1016 / j.buildenv.2015.04.002 .
- ^ "Mejor directorio | Herramientas de software de energía para edificios" . www.buildingenergysoftwaretools.com . Consultado el 7 de noviembre de 2017 .
- ^ a b Crawley, Drury B .; Hand, Jon W .; Kummert, Michaël; Griffith, Brent T. (1 de abril de 2008). "Contrastando las capacidades de los programas de simulación de desempeño energético de edificios" (PDF) . Edificación y Medio Ambiente . Part Special: Building Performance Simulation. 43 (4): 661–673. doi : 10.1016 / j.buildenv.2006.10.027 .
- ^ Brown, Gösta (enero de 1990). "El programa de simulación BRIS para el diseño térmico de edificios y sus servicios". Energía y Edificación . 14 (4): 385–400. doi : 10.1016 / 0378-7788 (90) 90100-W .
- ^ Kusuda, T. (1999). "Historia temprana y perspectivas futuras de la simulación de sistemas de construcción" (PDF) . Procedimientos de IBPSA . Consultado el 7 de julio de 2017 .
- ^ Sukjoon, Oh (19 de agosto de 2013). "Orígenes de los métodos de análisis en programas de simulación energética utilizados para edificios comerciales de alto rendimiento" . Archivado desde el original el 9 de noviembre de 2017 . Consultado el 9 de noviembre de 2017 . Cite journal requiere
|journal=
( ayuda ) - ^ Augenbroe, Godfried; Hensen, enero (1 de agosto de 2004). "Simulación para un mejor diseño de edificios". Edificación y Medio Ambiente . Simulación de edificios para un mejor diseño de edificios. 39 (8): 875–877. doi : 10.1016 / j.buildenv.2004.04.001 .
- ^ Hensen, J. (2006). Sobre el estado actual de la simulación de rendimiento de edificios e ibpsa . En la 4ª conferencia nacional IBPS-CZ (p. 2).
- ^ Wang, Haidong; Zhai, Zhiqiang (John) (15 de septiembre de 2016). "Avances en simulación de edificios y técnicas computacionales: una revisión entre 1987 y 2014". Energía y Edificación . 128 : 319–335. doi : 10.1016 / j.enbuild.2016.06.080 .
- ^ Clarke, JA; Sowell, EF; el Grupo de Investigación de Simulación (1985): Una propuesta para desarrollar un sistema kernel para la próxima generación de software de simulación de energía de edificios , Lawrence Berkeley Laboratory, Berkeley, CA, 4 de noviembre de 1985
- ^ Low, D. y Sowell, EF (1982): ENET, un sistema de simulación de energía de edificios basado en PC, Conferencia de programas de energía, División de construcción y bienes raíces de IBM, Austin, Texas (1982), págs. 2-7
- ^ Sahlin, P. y Sowell, EF (1989). Un formato neutral para construir modelos de simulación, Actas de la Segunda Conferencia Internacional de IBPSA, Vancouver, BC, Canadá, págs.147-154, http://www.ibpsa.org/proceedings/BS1989/BS89_147_154.pdf
- ^ Klein, SA (1 de enero de 1993). "Desarrollo e integración de un programa de resolución de ecuaciones para cursos de ingeniería termodinámica". Aplicaciones informáticas en la enseñanza de la ingeniería . 1 (3): 265-275. doi : 10.1002 / cae.6180010310 . ISSN 1099-0542 . S2CID 60901354 .
- ^ Mattsson, Sven Erik; Elmqvist, Hilding (abril de 1997). "Modelica - un esfuerzo internacional para diseñar el lenguaje de modelado de próxima generación". Volúmenes de las actas de la IFAC . Séptimo Simposio de la IFAC sobre Diseño de Sistemas de Control Asistido por Computadora (CACSD '97), Gent, Bélgica, 28-30 de abril. 30 (4): 151-155. CiteSeerX 10.1.1.16.5750 . doi : 10.1016 / S1474-6670 (17) 43628-7 .
- ^ Clarke, Joe (4 de marzo de 2015). "Una visión para la simulación de desempeño de edificios: un documento de posición preparado en nombre de la Junta de IBPSA" . Journal of Building Performance Simulation . 8 (2): 39–43. doi : 10.1080 / 19401493.2015.1007699 . ISSN 1940-1493 .
- ^ Raftery, Paul; Keane, Marcus; Costa, Andrea (1 de diciembre de 2011). "Calibración de modelos energéticos de todo el edificio: estudio de caso detallado utilizando datos medidos por hora". Energía y Edificación . 43 (12): 3666–3679. doi : 10.1016 / j.enbuild.2011.09.039 .
- ^ Reddy, T. Agami (2006). "Revisión de la literatura sobre calibración de programas de simulación energética de edificios: usos, problemas, procedimientos, incertidumbre y herramientas" . Transacciones ASHRAE . 112 (1): 226–240.
- ^ Heo, Y .; Choudhary, R .; Augenbroe, GA (2012). "Calibración de modelos energéticos de edificios para análisis de retrofit bajo incertidumbre". Energía y Edificación . 47 : 550–560. doi : 10.1016 / j.enbuild.2011.12.029 .
- ^ Coakley, Daniel; Raftery, Paul; Keane, Marcus (1 de septiembre de 2014). "Una revisión de métodos para hacer coincidir los modelos de simulación energética de edificios con los datos medidos" . Revisiones de energías renovables y sostenibles . 37 : 123-141. doi : 10.1016 / j.rser.2014.05.007 .
- ^ Li, Nan; Yang, Zheng; Becerik-Gerber, Burcin; Tang, Chao; Chen, Nanlin (2015). "¿Por qué la confiabilidad de la simulación de edificios es limitada como herramienta para evaluar las medidas de conservación de energía?" . Energía aplicada . 159 : 196-205. doi : 10.1016 / j.apenergy.2015.09.001 .
- ^ Hong, Taehoon; Kim, Jimin; Jeong, Jaemin; Lee, Myeonghwi; Ji, Changyoon (2017). "Modelo de calibración automática de simulación energética de un edificio mediante algoritmo de optimización" . Energy Procedia . 105 : 3698–3704. doi : 10.1016 / j.egypro.2017.03.855 .
- ^ Mustafaraj, Giorgio; Marini, Dashamir; Costa, Andrea; Keane, Marcus (2014). "Modelo de calibración para simulación de eficiencia energética de edificios". Energía aplicada . 130 : 72–85. doi : 10.1016 / j.apenergy.2014.05.019 .
- ^ Christensen, Jørgen Erik; Chasapis, Kleanthis; Gazovic, Libor; Kolarik, Jakub (1 de noviembre de 2015). "Optimización del consumo energético y del entorno interior mediante mediciones de campo y simulación energética de edificios" . Energy Procedia . 6ª Conferencia Internacional de Física de la Construcción, IBPC 2015. 78 : 2118–2123. doi : 10.1016 / j.egypro.2015.11.281 .
- ^ Cornaro, Cristina; Puggioni, Valerio Adoo; Strollo, Rodolfo Maria (1 de junio de 2016). "Simulación dinámica y mediciones in situ para la modernización energética de edificios históricos complejos: caso de estudio de Villa Mondragone". Revista de Ingeniería de la Edificación . 6 : 17-28. doi : 10.1016 / j.jobe.2016.02.001 .
- ^ Cornaro, Cristina; Rossi, Stefania; Cordiner, Stefano; Mulone, Vincenzo; Ramazzotti, Luigi; Rinaldi, Zila (2017). "Análisis del rendimiento energético de la casa STILE en el Solar Decathlon 2015: lecciones aprendidas". Revista de Ingeniería de la Edificación . 13 : 11-27. doi : 10.1016 / j.jobe.2017.06.015 .
- ^ Dodoo, Ambrose; Tettey, Uniben Yao Ayikoe; Gustavsson, Leif (2017). "Influencia de los supuestos de simulación y parámetros de entrada en los cálculos de balance energético de edificios residenciales". Energía . 120 : 718–730. doi : 10.1016 / j.energy.2016.11.124 .
- ^ Imam, Salah; Coley, David A; Walker, Ian (18 de enero de 2017). "La brecha de rendimiento de la construcción: ¿los modeladores están alfabetizados?" (PDF) . Investigación y tecnología de ingeniería de servicios de construcción . 38 (3): 351–375. doi : 10.1177 / 0143624416684641 . S2CID 55153560 .
- ^ Nageler, P .; Schweiger, G .; Pichler, M .; Brandl, D .; Mach, T .; Heimrath, R .; Schranzhofer, H .; Hochenauer, C. (2018). "Validación de herramientas dinámicas de simulación energética de edificios basadas en un test-box real con sistemas de edificios activados térmicamente (TABS)". Energía y Edificación . 168 : 42–55. doi : 10.1016 / j.enbuild.2018.03.025 .
- ^ Choi, Joon-Ho (2017). "Investigación de la correlación de la intensidad del uso de energía del edificio estimada por seis herramientas de simulación del rendimiento del edificio". Energía y Edificación . 147 : 14-26. doi : 10.1016 / j.enbuild.2017.04.078 .
- ^ de Wilde, Pieter (1 de mayo de 2014). "La brecha entre el rendimiento energético previsto y medido de los edificios: un marco para la investigación". Automatización en Construcción . 41 : 40–49. doi : 10.1016 / j.autcon.2014.02.009 .
- ^ "Cerrar la brecha entre el diseño y el rendimiento según lo construido" (PDF) . www.zerocarbonhub.org . Buje Zero Carbon. Julio de 2013 . Consultado el 30 de junio de 2017 .
- ^ ASHRAE (2017). Estándar ASHRAE / ANSI 140-2017 - Método estándar de prueba para la evaluación de programas informáticos de análisis energético de edificios . Atlanta, GA: Sociedad Estadounidense de Ingenieros de Calefacción, Refrigeración y Aire Acondicionado, Inc.
- ^ ASHRAE (2014). Directriz 14-2014 Medición del ahorro de demanda de energía; Informe técnico . Atlanta, GA: Sociedad Estadounidense de Ingenieros de Calefacción, Refrigeración y Aire Acondicionado.
- ^ Más húmedo, Michael; Bonvini, Marco; Nouidui, Thierry S. (1 de abril de 2016). "Lenguajes basados en ecuaciones - Un nuevo paradigma para el modelado, simulación y optimización energética de edificios" . Energía y Edificación . 117 : 290–300. doi : 10.1016 / j.enbuild.2015.10.017 .
- ^ Sahlin, Per; Eriksson, Lars; Grozman, Pavel; Johnsson, Hans; Shapovalov, Alexander; Vuolle, Mika (1 de agosto de 2004). "Simulación de edificio completo con ecuaciones DAE simbólicas y solucionadores de propósito general". Edificación y Medio Ambiente . Simulación de edificios para un mejor diseño de edificios. 39 (8): 949–958. doi : 10.1016 / j.buildenv.2004.01.019 .
- ^ a b c Sahlin, Per; Eriksson, Lars; Grozman, Pavel; Johnsson, Hans; Shapovalov, Alexander; Vuolle, Mika (agosto de 2003). "¿Lo logrará la simulación de edificios basada en ecuaciones? -Experiencias de la introducción de IDA Indoor Climate And Energy" . Procedimientos de construcción… .
- ^ Tian, Wei; Han, Xu; Zuo, Wangda; Sohn, Michael D. (2018). "Simulación de energía de edificios junto con CFD para ambiente interior: una revisión crítica y aplicaciones recientes". Energía y Edificación . 165 : 184-199. doi : 10.1016 / j.enbuild.2018.01.046 . OSTI 1432688 .
- ^ a b Østergård, Torben; Jensen, Rasmus L .; Maagaard, Steffen E. (1 de agosto de 2016). "Simulaciones de construcción que apoyan la toma de decisiones en el diseño inicial: una revisión" . Revisiones de energías renovables y sostenibles . 61 : 187-201. doi : 10.1016 / j.rser.2016.03.045 .
- ^ "Exportación de modelos ESP-r a archivos E + .idf" . Pregunta respondida en el foro de soporte ESP-r . Consultado el 4 de julio de 2017 .
- ^ "Túnel IDA" . El software "Tunnel" utiliza el entorno de simulación IDA . Consultado el 4 de julio de 2017 .
- ^ Judkoff, Ron (2008). Anexo 43 / Tarea 34 Informe final de gestión de tareas: Prueba y validación de herramientas de simulación energética de edificios . Agencia Internacional de Energía (IEA).
- ^ Integrated Environmental Solutions, Ltd (2017). "APACHESIM" . Archivado desde el original el 8 de noviembre de 2017 . Consultado el 7 de noviembre de 2017 .
- ^ "Sitio web VE2018" . Consultado el 26 de septiembre de 2018 .
- ^ "Programa de análisis por hora Software de diseño de sistemas HVAC | Carrier Building Solutions" . Soluciones de construcción . Archivado desde el original el 8 de noviembre de 2017 . Consultado el 7 de noviembre de 2017 .
- ^ Lokmanhekim, M .; et al. (1979). "DOE-2: un nuevo programa informático de última generación para el análisis de la utilización de energía de los edificios". Laboratorio Lawrence Berkeley . Informe CBC-8977.
- ^ Hirsch, Jeff. "eQUEST" . doe2.com . Archivado desde el original el 3 de noviembre de 2017 . Consultado el 7 de noviembre de 2017 .
- ^ Granlund Consulting Oy. "Sitio web de RIUSKA" . Consultado el 3 de abril de 2018 .
- ^ "EnergySoft - Software de análisis energético de edificios de clase mundial" . www.energysoft.com . Archivado desde el original el 8 de noviembre de 2017 . Consultado el 7 de noviembre de 2017 .
- ^ "Estudio de Construcción Ecológica" . gbs.autodesk.com . Archivado desde el original el 6 de febrero de 2020 . Consultado el 7 de noviembre de 2017 .
- ^ Departamento de Energía de EE. UU., Oficina de Tecnología de Edificios. "Página de inicio de EnergyPlus" . Archivado desde el original el 8 de noviembre de 2017 . Consultado el 20 de febrero de 2021 .
- ^ Tindale, A (2005). "Software Designbuilder". Diseñar-Builder Software Ltd .
- ^ Guglielmetti, Rob; et al. (2011). "OpenStudio: una plataforma de análisis integrado de código abierto" (PDF) . Actas de Building Simulation 2011: 12ª Conferencia de la International Building Performance Simulation Association : 442–449. Archivado desde el original (PDF) el 9 de agosto de 2017 . Consultado el 8 de diciembre de 2017 .
- ^ MEJOR directorio. "Lista de interfaces gráficas de usuario para Energy +" . Consultado el 3 de abril de 2018 .
- ^ "ESP-r | Universidad de Strathclyde" . www.strath.ac.uk . Archivado desde el original el 8 de noviembre de 2017 . Consultado el 8 de noviembre de 2017 .
- ^ EQUA Simulación AB. "Página de inicio de IDA ESBO" . Consultado el 3 de abril de 2018 .
- ^ LBNL, Departamento de Energía de EE. UU. "Proyecto SPARK" . Consultado el 3 de abril de 2018 .
- ^ "Sitio web de EDSL TAS" . Consultado el 3 de abril de 2018 .
- ^ Beckman, William A .; Broman, Lars; Fiksel, Alex; Klein, Sanford A .; Lindberg, Eva; Schuler, Mattias; Thornton, Jeff (1994). "TRNSYS El software de modelado y simulación de sistemas de energía solar más completo". Energía renovable . 5 (1–4): 486–488. doi : 10.1016 / 0960-1481 (94) 90420-0 .
- ^ "Manual para Simulation Studio" (PDF) . Consultado el 29 de marzo de 2018 .
- ^ a b "Inicio | ashrae.org" . www.ashrae.org . Consultado el 8 de noviembre de 2017 .
- ^ "BBR - Reglamento de construcción sueco" . Archivado desde el original el 29 de marzo de 2018 . Consultado el 29 de marzo de 2018 .
- ^ "Sociedad Suiza de Arquitectos e Ingenieros (SIA)" . Consultado el 29 de marzo de 2018 .
- ^ "Método de cálculo nacional del Reino Unido" . Consultado el 29 de marzo de 2018 .
- ^ "Código sueco resumido en la red de rendimiento global" . Consultado el 29 de marzo de 2018 .
- ^ Senick, Jennifer. "Un nuevo paradigma para los códigos de construcción" . cbei.psu.edu . Consultado el 7 de noviembre de 2017 .
- ^ "IBPSA-USA" . IBPSA-USA . Consultado el 13 de junio de 2014 .
- ^ "Certificación Profesional en Modelado Energético de Edificios" . ashrae.org . ASHRAE . Consultado el 3 de abril de 2018 .
- ^ "Analista certificado en simulación energética de edificios" . aeecenter.org . Asociación de Ingenieros Energéticos. 2016-08-04 . Consultado el 3 de abril de 2018 .
enlaces externos
- Lista de distribución de bldg-sim para profesionales de la simulación de edificios: http://lists.onebuilding.org/listinfo.cgi/bldg-sim-onebuilding.org
- Instrucción y discusión de modelado de simulación: http://energy-models.com/forum