Modelación matemática de la carga térmica de enfriamiento

Los pasos para la modelación y el cálculo de las cargas térmicas son los siguientes: 1. Captura y sistematización de datos climatológicos de la región.

2. Selección de la zona que será objeto de evaluación del comportamiento térmico.

3. Captura y análisis de la información del edificio y exploración de condiciones ambientales. 4. Determinación (mediante un simulador) de la carga térmica de enfriamiento para cada

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48 habitación en un año promedio. Estos resultados, que consideran las características de ocupación horaria, establecen para cada habitación relaciones funcionales entre la carga térmica y las variables temporales día y hora, pero no se relaciona explícitamente la temperatura ambiente con el valor de carga térmica.

5. Modelación de la carga térmica de enfriamiento de cada habitación en función del día del año, la hora del día y la temperatura ambiente, mediante un modelo RNA obtenido a partir de: los resultados de la simulación del punto 4, las temperaturas ambiente del año y la hora del día en que se realizaron las mediciones.

6. Integración de modelos de carga térmica de enfriamiento a la modelación hidráulica.

Cada proyecto de climatización debería realizar un estudio de las condiciones climatológicas para un año característico del lugar donde se va a situar la edificación. Lo que aún se hace es tomar los datos de las condiciones de diseño existentes en la literatura, lo cual implica referirse a las condiciones de temperatura ambiente y humedad relativa para el día más caliente del año y las condiciones predominantes del viento [27, 66, 92, 150].

Informaciones necesarias para la evaluación energética de las edificaciones resultan las coordenadas polares de la localidad, las cuales aseguran datos climatológicos más precisos contribuyendo además a la mejor definición de los parámetros solares. Los parámetros solares definen las ganancias de calor principales a través de las estructuras y facilitan las decisiones al seleccionar los materiales y estrategias constructivas para una adecuada bioclimática.

En la selección de la zona pueden estar incluidas las distintas formas constructivas. Las formas constructivas típicas de los hoteles cubanos son bungalows, edificios y su combinación. Esto implica que la red hidráulica, puede presentarse con distintas topologías. La tendencia actual es utilizar materiales que disminuyan los gastos de inversión pero que tengan propiedades acordes con los requerimientos energéticos. Los datos del edificio pueden obtenerse mediante el análisis del expediente de la obra (revisión de los planos y documentos) o mediciones en el terreno. Los pasos 1, 2 y 3 hasta ahora descriptos permiten conformar un conjunto de datos de gran

49 importancia para la determinación de la carga térmica de enfriamiento para un año promedio. En el Anexo 6 aparecen las informaciones generales de las herramientas con que cuenta el simulador térmico de edificios de la UABC [65] y otros datos relevantes. La metodología empleada se utiliza hasta el proceso que integra las cargas de enfriamiento de los niveles analizados y la demanda total del edificio. Para obtener los resultados de las cargas térmica interactúan las diferentes hojas de cálculo sustentadas en la metodología ASHRAE.

La formalización de la carga de enfriamiento de cada habitación se realiza a través del empleo de las RNA. Esto permite predecir comportamientos, sistematizando las particularidades térmicas del edificio partiendo de las variables climatológicas más incidentes [19, 25, 70, 71].

Se obtiene para cada habitación i=1,…,n una tabla de valores (dj; hj; CTEij) donde j=1,…,8760

(ya que d=1,…,365 y h=1,…,24). En este caso d son los días del año base, h las horas del día y CTE la carga térmica de enfriamiento. El simulador calcula cada CTEij teniendo en cuenta los

parámetros de la habitación i y la climatología del día dj y de la hora hj. Es obvio que para otros

años varíen en alguna medida las mediciones climatológicas, por lo cual se necesita un modelo formal y explícito que permita calcular la CTE para cada habitación i en función del día, la hora y la climatología. La temperatura ambiente es pronosticada por el Instituto de Meteorología, lo cual la convierte en un instrumento útil para pronosticar la CTE de cada habitación en los próximos días. Para ello se hace necesario obtener para cada habitación una expresión de la forma CTE = y (d, h, tamb). Esta función (y) se propone como un modelo basado en RNA. Para identificar los modelos se realizaron los pasos siguientes: adquisición y procesamiento de datos, diseño de la red neuronal, implementación de la red, simulación y validación [151]. Teniendo en cuenta los elementos del aprendizaje automático [152], se elaboró una aplicación en el software Matlab R2008b [153] que realiza las operaciones para obtener los modelos (ver RNA24hFinal, Anexo 7). Las estructuras de las RNA se obtienen de un proceso complejo de aprendizaje que incluye: la selección de diferentes porcentajes de los datos mediante un cambio progresivo del tamaño de la muestra, el cambio de las funciones de transferencia de las capas de

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50 neurona inicial e intermedia, el cambio de la función de aprendizaje, y el incremento progresivo de la cantidad de neuronas en la capa intermedia. Todos estos pasos se repiten para cada modelo a obtener, según la cantidad de habitaciones que participen en el análisis y la cantidad de entrenamientos que se decida utilizar, inicializándose siempre los pesos para cada variante. Al terminar la aplicación se han realizado: todos los entrenamientos, simulaciones, cálculo de los errores de los modelos y los cálculos de los coeficientes de correlación (R) entre los datos reales y los predichos por la RNA. La selección del mejor modelo se basa en agrupar en un criterio a R y la cantidad de neuronas en la capa intermedia. El mejor modelo será el de mayor R y menor cantidad de neuronas en la capa intermedia. La expresión general puede expresarse como [153]:

3 2 1 1 2 3 3,2 2,1 1,1 ( ( ( ) ) Y f LW f LW f IW p b b b (2.16) Donde: Y- salida de la RNA. 3 2 1 , , f f

f - funciones de transferencia de las diferentes capas de neuronas. 2 . 3 1 , 2 1 , 1 ,LW ,LW

IW - pesos de las diferentes capas de neuronas.

3 2 1

, ,b b

b - polarizaciones de las diferentes capas de neuronas.

Una vez conocidas las cargas térmicas de enfriamiento parciales para el año base, la forma más adecuada de insertar estos datos a la modelación hidráulica es comprobar que el caudal de agua que circule por cada unidad terminal esté en correspondencia con la cantidad de calor a extraer.

2.2.3 Modelación matemática de la red hidráulica para el cálculo de la potencia eléctrica