Modelación y simulación térmica de los sistemas de climatización centralizados

Las variables arquitectónicas relacionadas con la bioclimática contribuyen al ahorro energético durante la explotación de la edificación. Ellas se dividen en dos grupos fundamentales: las que dependen de los criterios de diseño y las que dependen de decisiones económicas [68].

Una forma natural de ahorrar electricidad, es prevenir que la energía del asolamiento penetre hacia el interior de las edificaciones. Las técnicas de diseños que reducen el calor que penetra suelen aplicarse de forma individual o agrupadas convenientemente; algunas investigaciones señalan que para las condiciones de Cuba es necesario: el empleo de materiales en el revestimiento exterior de baja absorción térmica, protección de las superficies exteriores de la radiación solar directa, incremento del espesor de los materiales de construcción que conforman las cubiertas y fachadas, el uso de materiales aislantes de elevada resistencia térmica y el empleo de cubiertas y pinturas reflectivas [123-125]. Estas decisiones tienen en cuenta el conocimiento de la climatología local y son variables a considerar en la modelación y simulación térmica. Montero [39] realiza un estudio del comportamiento energético de los CSAF, evaluando elementos incidentes y parámetros de operación del climatizador central, las redes, la carga térmica y del conjunto motor bomba así como algunas variables climatológicas. En su caso de estudio se establecieron modelos del conjunto motor-bomba mediante técnicas estadísticas. Los resultados expresan enfoques y soluciones particulares sobre la base de los CSAF a flujo variable. Se proponen expresiones que permiten evaluar el costo, caudal y energía adicional que ocasionan las principales deficiencias termo-energéticas.

Uribazo en el 2004 [126] determina la incidencia del clima en las tecnologías de la climatización. Mediante una identificación experimental, obtiene un modelo paramétrico de estructura ARMAX de segundo orden, del sistema de climatización centralizado de un hotel. El modelo permite controlar el número de cilindros de los compresores a partir del comportamiento de la

CAPÍTULO 1

33 temperatura de retorno del agua fría, la temperatura de envío y la temperatura ambiente. Luego el mismo autor propone un sistema de control borroso del clima del hotel [127].

Monteagudo [37], mediante el aumento de la temperatura de salida del agua helada en función de la temperatura ambiente, ha comprobado que se reduce el consumo de electricidad en las enfriadoras del Hotel Unión en aproximadamente un 15%.

Montelier [19], desarrolla un procedimiento para establecer la temperatura más adecuada del agua helada en los SCCAH a flujo constante. A partir de bases de datos obtenidas de la simulación térmica del edificio, este autor establece una RNA que posibilita determinar la carga térmica de enfriamiento y propone un sistema neurodifuso para determinar el consumo de energía eléctrica del sistema de climatización en función de la temperatura de agua helada y corrobora la existencia de un mínimo consumo. Finalmente, se propone un algoritmo genético para encontrar el valor de ajuste de la temperatura del agua helada que posibilita reducir el consumo energético.

En el 2008, Armas crea un modelo híbrido de optimización termo-económica para minimizar el costo de los productos finales del SCCAH, integrando: el algoritmo genético, las RNA que modelan las sustancias de trabajo del sistema y los modelos físicos, los flujos y el costo para cada componente [18]. El modelo planteado se circunscribe a las unidades enfriadoras.

Chow en el 2001[128]aplica las redes neuronales para modelar el desempeño de una enfriadora por absorción y mediante un algoritmo genético optimiza la función del costo de su operación. Este modelo tiene como una de las variables de entrada la temperatura de envío a las zonas, y la energía que se le transfiere al agua para entrar en el evaporador es la que utiliza para trasegarla por el sistema. Se muestra que la inteligencia artificial puede predecir los costos de explotación y el consumo de energía de una enfriadora sin estudiar los detalles termo-hidráulicos de los CSAF. La administración y detección de fallas en los sistemas de climatización centralizados en edificios comerciales también constituye un aspecto vital que favorece un ahorro energético entre el 20 % y el 30 % [129]. Yoshida en el 2001[130], propone un algoritmo de detección y

34 diagnóstico para sistemas de climatización a partir de un modelo paramétrico recursivo ARX, tomando la desviación del valor de consigna de la temperatura en el espacio climatizado como entrada y como salida el flujo de aire que se suministra. Este modelo solo permite conocer e imponer al sistema sus características de operación a partir de una identificación.

Fu en 1999 [93] empleó un modelo fuzzy para predecir cada estado de un sistema agua - aire, tanto para la enfriadora como para la manejadora de aire. El sistema es de volumen de aire variable. Este autor demostró la capacidad de los modelos Neuro-fuzzy para modelar el sistema y asegurar la toma de decisiones en relación de los parámetros de la enfriadora y del ventilador. Los datos de entrenamiento fueron generados en el simulador HVACSIM+. Los resultados de las estimaciones abarcan todo el diapasón de operaciones en condiciones libres de fallas y con la presencia de estas. El modelo predice el consumo del ventilador y la velocidad de operación del mismo, pero tiene la limitante que es para el caso de agua-aire, y solo integra al modelo las condiciones del aire interior para el caso del modelo de la enfriadora. Para el aire, se predice la potencia del ventilador y la velocidad mediante el flujo y un vector predictor de fallas.