Desarrollo de una herramienta de simulación térmica de edificios y control jerárquico del confort

i Equation Chapter 1 Section 1 Trabajo Fin de Grado Grado en Ingeniería Electrónica, Robótica y Mecatrónica Desarrollo de una herramienta de simulación térmica de edificios y control jerárquico del confort Autor: Amparo Pérez Castro Tutor: Carlos Bordons Alba Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática Escuela Técnica Superior de Ingeniería Universidad de Sevilla Sevilla, 2020 ii iii Trabajo Fin de Grado Grado en Ingeniería Electrónica, Robótica y Mecatrónica Desarrollo de una herramienta de simulación térmica de edificios y control jerárquico del confort Autor: Amparo Pérez Castro Tutor: Carlos Bordons Alba Catedrático de Universidad Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática Escuela Técnica Superior de Ingeniería Universidad de Sevilla Sevilla, 2020 iv v Trabajo Fin de Grado: Desarrollo de una herramienta de simulación térmica de edificios y control jerárquico del confort Autor: Amparo Pérez Castro Tutor: Carlos Bordons Alba El tribunal nombrado para juzgar el Proyecto arriba indicado, compuesto por los siguientes miembros: Presidente: Vocales: Secretario: Acuerdan otorgarle la calificación de: Sevilla, 2020 El Secretario del Tribunal vi vii A mi familia A mis maestros viii ix Agradecimientos En primer lugar, quiero agradecer este proyecto a mi familia por inculcarme valores y ser el pilar fundamental para apoyarme cuando más lo he necesitado. Ellos me han moldeado y me han hecho ser la persona que soy hoy en día. En especial a mi madre por ser ejemplo de fortaleza y enseñarme que todo en esta vida se pelea. En segundo lugar, quiero agradecer a María del Mar y Carlos por su gran ayuda con este proyecto guiándome en la realización del mismo. También quiero dar las gracias a todos los profesores y compañeros de carrera que me han acompañado durante todo este camino, porque sin sus conocimientos y apoyo todo hubiera sido mucho más difícil. Por último, a la ingeniería, por darme una visión distinta del mundo y la habilidad de resolver cualquier problema que se cruce en mi camino. Por retarme y enseñarme que lo que cuesta trabajo, tiene el doble de gratificación. Amparo Pérez Castro Sevilla, 2020 xvi 3 Modelado de la vivienda 41 3.1 Introducción 41 3.2 Modelado en SketchUp 41 3.2.1 Creación de espacios 41 3.2.2 Atributos de los espacios 42 3.2.3 Entorno del edificio 44 3.3 OpenStudio 45 3.3.1 Emplazamiento y datos meteorológicos 46 3.3.2 Construcción 47 3.3.3 Horarios 47 3.3.4 Cargas 51 3.3.5 Tipo de espacio 52 3.3.6 Zonas térmicas 53 3.3.7 Sistema de climatización 53 4 Control del confort térmico 55 4.1 Introducción 55 4.2 Confort térmico 55 4.2.1 Índice PMV 56 4.2.2 Cálculo del índice PMV 57 4.3 Co-simulación 59 4.3.1 Configuración desde EnergyPlus 60 4.3.2 Entorno de Matlab y Simulink 63 4.4 Control jerárquico 65 4.5 Resultados obtenidos 67 5 Conclusiones y futuros trabajos 71 5.1 Conclusiones 71 5.2 Futuros trabajos 72 Referencias 73 ANEXO I: PLANOS 77 ANEXO II: HORARIOS 78 xvii ÍNDICE DE FIGURAS Figura 1: Diagrama de flujo del proyecto 26 Figura 2: Interfaz de SketchUp 27 Figura 3: Interfaz gráfica de Open Studio 28 Figura 4: Energy Plus- Elementos internos 29 Figura 5: Ventana de EP-Launch 30 Figura 6: Mapa de la ubicación de la vivienda 33 Figura 7: Ubicación de la vivienda. Ampliación 34 Figura 8: Archivos climáticos por región 34 Figura 9: Descripción geométrica de la vivienda 35 Figura 10: Ciclo frigorífico sistema HVAC. Fuente: www.caloryfrio.com 39 Figura 11: Renderizado por tipo de espacio 41 Figura 12: Herramienta Surface matching 42 Figura 13: Renderizado por condiciones de contorno 42 Figura 14: Open Studio Inspector 43 Figura 15: Renderizado por zona térmica 44 Figura 16: Entorno del edificio 44 Figura 17: Detalles del edificio 45 Figura 18: Barra de herramientas interactiva 45 Figura 19: Emplazamiento y datos meteorológicos 46 Figura 20: Visualización de las capas de materiales para la pared interior 47 Figura 21: Horarios en OpenStudio 48 Figure 22: Horarios de ocupación Salón L-V/ S-D (izq, der) 49 Figura 23: Horarios de equipamiento eléctrico del salón. L-V/S-D (izq, der) 49 Figura 24: Horario de iluminación salón 50 Figura 25: Tasa metabólica en función de actividad IDAE 50 Figura 26: Horario climatización Salon L-V 51 Figura 27: Descripción de la carga por ocupación 51 Figura 28: Fracción radiante y visible de la luz fluorescente 52 Figura 29: Tipos de espacio 52 Figura 30: Zonas térmicas 53 Figura 31: Sistema HVAC 54 Figura 32: Temperatura salón verano/invierno 56 xviii Figura 33: Intercambio de datos en la co-simulación 59 Figura 34: Clases de objetos 60 Figura 35: Configuración de la interfaz exterior 61 Figura 36: Configuración variables entrada 61 Figura 37: Variables de salida 62 Figura 38: Horarios 63 Figura 39: Sistema general Eplus 64 Figura 40: Comportamiento sistema HVAC 64 Figura 41: Efecto perturbaciones 65 Figura 42: Esquema de control jerárquico 66 Figura 43: Interfaz Simulink controlador jerárquico 67 Figura 44: PMV Verano. Caso 1 68 Figura 45: Ampliación PMV Verano. Caso 1 68 Figura 46: PMV Invierno. Caso 1 69 Figura 47: Ampliación PMV Invierno. Caso 1 69 Figura 48: PMV verano. Caso 2. 70 Figura 49: Ampliación PMV verano. Caso 2. 70 xix ÍNDICE DE TABLAS Tabla 1. Superfie de las distintas habitaciones 35 Tabla 2: Descripción de las características constructivas del edificio 36 Tabla 3: Cargas de ocupación 37 Tabla 4: Cargas por iluminación 38 Tabla 5: Cargas por equipamiento 38 Tabla 6: Zonas térmicas 43 Tabla 7: Datos de ubicación 46 Tabla 8: Escala de datos del voto medio predicho (PMV) 56 Tabla 9: Variables que definen el confort térmico (IDAE 2007) 57 Tabla 10: Variables del sistema 62 xx xxi Acrónimos ASHRAE (The American Society of Heating, Refrigerating and Air-Conditioning Engineers). Sociedad Estadounidense de Ingenieros de Calefacción, Refrigeración y Aire Acondicionado. BCL (Building Component Library) Biblioteca en línea de componentes de construcción BCVTB (Building Controls Virtual Test Bed) Banco de pruebas virtual CTE Código Técnico de la Edificación DEER (Database for Energy Efficient Resources) Base de datos de recursos energéticamente eficientes DOE (United States Department Of the Energy). Departamento de Energía de los Estados Unidos HVAC (Heating, Ventilation and Air Conditioning). Calefacción, ventilación y Aire Acondicionado IDAE Instituto para la Diversificación y el Ahorro de Energía INSHT Instituto Nacional de Seguridad e Higiene en el Trabajo MPC (Model Predictive Control). Técnicas de control predictivo NREL (National Renewable Energy Laboratory). Laboratorio Nacional de Energía Renovable PMV (Predicted Mean Value). Índice de confort térmico, valor medio estimado PTHP (Packaged Terminal Air Conditioner Heat Pump). Terminal de aire acondicionado con bomba de calor RITE Reglamento de Instalaciones Térmicas en Edificios SDK (Software Development Kit). Kit de Desarrollo Software xxii xxiii Notación 𝐹𝑐𝑙 Factor de área de la ropa ºC ℎ𝑐 Coeficiente de transferencia de calor por convección W/(𝑚2 ºC) 𝐼𝑠𝑐𝑙 Grado de vestimenta 𝑐𝑙𝑜 𝐿 Carga térmica en el cuerpo humano W/𝑚2 𝑀 Tasa metabólica W/𝑚2 𝑝𝑎𝑖𝑛 Presión parcial de vapor de agua en el aire 𝑃𝑎 𝑝𝑤𝑠 Presión de saturación del vapor de agua 𝑃𝑎 𝑅ℎ Humedad relativa % 𝑇𝑎𝑖𝑛 Temperatura del aire º𝐶 𝑇𝑐𝑙 Temperatura de la superficie de la ropa º𝐶 𝑇𝑚𝑟 Temperatura radiante media º𝐶 𝑣𝑎𝑖𝑛 Velocidad del aire 𝑚/𝑠 𝑊 Potencia mecánica efectiva W/𝑚2 xxiv 25 1 INTRODUCCIÓN 1.1 Estado del arte Cada año se produce un aumento en el consumo de energía derivado de las actividades humanas. El consumo de energía en edificios representa un 40% de la energía mundial total de consumo, atribuido principalmente a los sistemas de calefacción, ventilación y aire acondicionado. Además, también son responsables del 35% de emisiones de CO2 [1]. La Unión Europea estableció en 2007 el objetivo de reducir el consumo anual de energía de la Unión en un 20% para el 2020. En 2018 se estableció otro objetivo basado en la reducción del consumo en un 32.5% para el 2030 [2]. La eficiencia energética y la reducción del consumo de energía en edificios es, por tanto, un problema actual y una de las prioridades para la Unión Europea. Por otro lado, las personas pasan la mayor parte de sus vidas desarrollando las actividades cotidianas en el interior de los edificios, por lo que el confort dentro de los mismos debe ser primordial. El confort térmico se define como el grado de satisfacción de los inquilinos dentro de un edificio, en relación con el ambiente térmico que se da en su interior, y está estrechamente relacionado con la productividad [3]. Por tanto, es necesario conseguir alcanzar un ahorro energético dentro de los edificios sin poner en riesgo el confort térmico y bienestar de los usuarios. Para lograr esta condición de confort muchas veces se emplean medidas pasivas como la construcción de edificios bioclimáticos, o una mejora en el aislamiento de los edificios. [4] Sin embargo, a menudo la propia arquitectura de los edificios no es capaz de mantener las condiciones de confort y es necesario usar medidas activas como pueden ser los sistemas de climatización HVAC (Heating, Cooling, Air Conditioning), humidificadores o el uso de persianas automatizadas, con sus respectivas estrategias de control. Sin embargo, a la hora de probar estrategias de control, aplicarlas directamente sobre un edificio real puede no ser la mejor opción, ya que todas las pruebas que se tendrían que realizar de los controladores influirían en la vida de las personas. Por otro lado, es cierto que podría realizarse un modelo del edificio y probar los controles sobre él, pero el comportamiento energético de un edificio es un sistema muy complejo, con muchos elementos que interfieren entre sí, por lo que su modelado con técnicas de identificación se hace muy complicado. Por tanto, es necesario realizar un modelado energético del edificio que se ajuste fielmente al mismo, y realizar un sistema de co-simulación, también conocido como simulación cooperativa, que permita simular sistemas sobre diversas plataformas ejecutándose al mismo tiempo e intercambiando información de forma colaborativa. La co-simulación se usa en ámbitos tan variados como la medicina, los videojuegos, o como este, en la simulación industrial. Un ejemplo de proyecto de co-simulación es el diseño biomecánico de un exoesqueleto usando Matlab, Solidworks y OpenSim [5], para sistemas de control en red [6], o más orientado a este ámbito, para analizar el rendimiento de sistemas HVAC [7]. Aplicando el uso de la co-simulación a la cuestión descrita anteriormente, se podría solventar el problema de la simulación sobre el edificio, usando EnergyPlus, y a su vez diseñar y probar las estrategias de control de confort desde Matlab. 1.2 Objeto del proyecto El objetivo principal del proyecto es el de optimizar el confort térmico en un edificio real, aplicando técnicas de co-simulacion para simular conjuntamente desde Matlab y EnergyPlus. Los puntos principales del proyecto serán los siguientes: - Modelado 3D del edificio objeto - Establecer una identificación y caracterización clara de la vivienda - Establecer un lazo de comunicación para la co-simulacion del edificio a partir de Matlab y EnergyPlus - Diseño y simulación de un controlador del confort térmico Modelado y Control de Confort en Edificios 2020 32 33 2 ÁMBITO DE ESTUDIO 2.1 Introducción En este capítulo se describirá en detalle todas las características que componen el caso de estudio, la vivienda Generalife. Es de vital importancia antes de comenzar a caracterizarlo, hacer un estudio previo sobre toda la información necesaria. Esta información puede dividirse en: • Emplazamiento geográfico exacto • Información meteorológica del lugar • Planos y memorias constructivas • Materiales de construcción usados • Horarios de ocupación, iluminación, equipamiento. • Tipo de iluminación, sistema de climatización, equipos eléctricos Para la caracterización de este edificio se han utilizado todos los datos reales disponibles, y han sido combinados con datos normalizados de un edificio tipo según la ASHRAE (Sociedad Estadounidense de Ingenieros de Calefacción, Refrigeración y Aire Acondicionado). Asimismo, ciertos aspectos se han basado en el CTE (Código Técnico de Edificación) y el RITE (Reglamento de Instalaciones Térmicas en los Edificios). 2.2 Emplazamiento y datos meteorológicos El edificio objeto a modelar se encuentra ubicado en Plaza Parque del Generalife, 04006, Almería. Tal y como se observa en las Figuras 6 y 7, forma parte de un residencial de viviendas que forman una U, en el que se encuentra un parque en su interior. A continuación, se muestran unas imágenes de su emplazamiento geográfico en Almería, y su emplazamiento exacto dentro del bloque de edificios. Figura 6: Mapa de la ubicación de la vivienda Modelado y Control de Confort en Edificios 2020 34 Figura 7: Ubicación de la vivienda. Ampliación La ubicación del edificio Generalife es una zona residencial, por lo que existirán muchos edificios adyacentes a éste, que puedan proyectar una sombra sobre él. El soleado del edificio es un parámetro importante ya que el efecto radiante del sol aporta energía calorífica, por lo que, al realizar el modelado, estos edificios colindantes deberán ser modelados también para estudiar este efecto. De acuerdo con la clasificación climática de Köppen [14], el clima de Almería es semiárido cálido, con unas temperaturas máximas y mínimas de 31ºC y 17ºC para verano, y de 18ºC y 8ºC para invierno según la AEMET (Agencia Estatal de Meteorología) [15]. Además, esta ciudad está caracterizada por tener una gran cantidad de horas de sol (2972h), por lo que los efectos de la radiación en el edificio serán notables. Energy Plus posee unos ficheros climáticos oficiales (EPW: EnergyPlus Weather Format), donde viene recopilada toda la información meteorológica de la ciudad deseada. Estos ficheros, describen de manera significativa el clima general para una ubicación y están disponibles en la página web de Energy Plus, clasificados según la ciudad, véase Figura 8. [16] Figura 8: Archivos climáticos por región Otra información adicional para la descripción climática son los archivos DDY (Design Day files), que describen las condiciones climáticas extremas para una ubicación particular, también están disponibles en la página de web de Energy Plus. Estos archivos son usados normalmente para dimensionar los sistemas HVAC, ya que el sistema debe ser capaz de mantener las condiciones de confort en el edificio en las condiciones extremas. 35 2.3 Construcción Se ha modelado la última planta del edificio Generalife, más concretamente la vivienda 7ºG. La disposición geométrica de la vivienda puede observarse en la Figura 9. Para la descripción geométrica de la misma se ha utilizado el plano oficial de las viviendas. Este apartamento tiene una superficie total de 110 m² y está dividido en 10 habitaciones. Consta de cuatro dormitorios, dos baños, cocina, lavadero, salón y pasillo. Uno de los dormitorios es usado como despacho. Además, cada habitación está asociada a una zona térmica diferente (TZ), este concepto se desarrollará en profundidad a lo largo del proyecto. En la Tabla 1 se muestra la distribución de las estancias del apartamento, así como el nombre usado para designar a cada una de ellas y la superficie en m². Figura 9: Descripción geométrica de la vivienda Tabla 1. Superficie de las distintas habitaciones Habitación Superficie (𝑚2) Salón 22.40 Cocina 13.22 Dormitorio 1 16.06 Dormitorio 2 9.40 Despacho 13.40 Dormitorio 4 10.76 Baño 1 5.29 Baño 2 5.08 Lavadero 2.03 Pasillo 12.93 Modelado y Control de Confort en Edificios 2020 36 Al no poder obtener los datos oficiales de la descripción constructiva del edificio, los materiales de construcción de la vivienda han sido basados en los de un edificio tipo desarrollado por la ASHRAE [17] para una vivienda unifamiliar. En la siguiente tabla pueden observarse los materiales que forman cada tipo de construcción, ordenados por capas desde fuera hacia dentro. Tipo de construcción Descripción Pared exterior Estuco – Hormigón – Ladrillo – Aislamiento pared – Placa yeso 19 mm Pared interior Placa yeso 19 mm – Placa yeso 19 mm Tejado exterior Membrana tejado – Aislamiento tejado – Placa recubrimiento metal Techo Hormigón ligero –Resistencia espacio aire – Placa acústica Terreno 10 cm hormigón armado – Recubrimiento suelo Suelo interior Placa acústica – Resistencia Espacio Aire – Hormigón ligero Puertas 25 mm madera roble Ventanas Cristal 3mm Tabla 2: Descripción de las características constructivas del edificio 2.4 Horarios Tratándose de un apartamento para uso residencial, se ha estudiado en detalle el comportamiento de una familia en el mismo. Del estudio se concluye que cada tipo de espacio tiene distintos horarios como cabe esperar, por ejemplo, la cocina se usará a la mañana, medio día y noche, mientras que los dormitorios serán usados predominantemente por la noche. En cuanto a los horarios debemos resaltar que existen diversos tipos, como son los horarios de ocupación, de iluminación y de equipamiento eléctrico. Los horarios de ocupación describen las horas en las que una zona de la vivienda se encuentra ocupada en mayor o menor medida. Por otro lado, en cuanto a los horarios de iluminación y equipamiento, describirán las horas de uso de luz y aparatos eléctricos. Todos estos horarios están especificados según el día de la semana, ya que el uso de la vivienda no es igual un día de diario, que un sábado o un domingo. Debido a la gran cantidad de horarios diferentes, se ha creado un anexo en el que se encuentran los horarios clasificados por tipo de espacio, día de la semana y tipo de horario. 2.5 Cargas Al igual que las condiciones ambientales, la envolvente y la construcción del edificio afectan al balance de calor producido en el edificio, las actividades que se llevan a cabo en el interior del mismo también son una característica importante que afecta en el consumo de energía. Las cargas internas del edificio alteran el flujo de calor, variando la temperatura de éste y su salubridad. Estas cargas pueden dividirse en tres: las provocadas por las personas que ocupan una estancia, por el uso de la iluminación y el equipamiento eléctrico. Por otro lado, el efecto de la temperatura exterior influirá en el edificio debido a la radiación y la infiltración. 37 2.5.1 Ocupación Los ocupantes de una estancia representan cargas térmicas significativas, ya generan calor por la oxidación del cuerpo humano. Este calor está representado por la fracción radiante, que es el porcentaje de energía radiada al espacio. La cantidad de energía radiada dependerá de la densidad de ocupación, representada en personas/m2 y del grado de actividad, ya que no radiará la misma energía una persona en un gimnasio que en una oficina. La densidad de ocupación ha sido descrita para cada tipo de espacio, dividiendo el número máximo de personas que utilizan ese espacio entre los metros cuadrados del mismo. Tipo de espacio Personas Densidad ocupación (personas/m2) Dormitorio 1 0.11 Salón 5 0.23 Despacho 2 0.15 Lavadero 1 0.5 Baño 1 0.2 Pasillo 1 0.08 Cocina 5 0.38 Tabla 3: Cargas de ocupación Como se puede observar los espacios comunes como la cocina o el salón tendrán una densidad de ocupación mayor, ya que dichos espacios suelen ser ocupados por toda la unidad familiar. Por otro lado, en el pasillo se registra una menor densidad de ocupación, fruto de ser una superficie menos transitada. La cantidad de personas que estén ocupando un espacio será el producto entre la carga interna y el horario de ocupación. 2.5.2 Iluminación y equipamiento La energía eléctrica utilizada por la iluminación y el equipamiento eléctrico de una vivienda es otro factor que influye como carga interna, ya que una parte de esta energía también se transmite al ambiente en forma de calor. Para las cargas de iluminación y equipamiento han sido elegidos valores ya estandarizados basados en la ASHRAE [17] y en la librería DEER, desarrollada por la Comisión de Servicios Públicos de California [18]. La iluminación de la vivienda es de tipo fluorescente y las cargas de iluminación y equipamiento se expresan en W/m2. Como se observa en la Tabla 5, las habitaciones que disponen de un mayor número de electrodomésticos como la cocina y el lavadero tienen una carga de equipamiento mucho mayor, siguiéndole así el despacho, que debido a los ordenadores presenta también una carga elevada. Por el contrario, pueden visualizarse casos como el del pasillo, donde apenas hay carga por equipamiento. Modelado y Control de Confort en Edificios 2020 38 Tipo de espacio Iluminación (W/m2) Dormitorio 4.1 Salón 10.5 Despacho 10.5 Lavadero 6.5 Baño 11.6 Pasillo 4.4 Cocina 9.6 Tabla 4: Cargas por iluminación Tipo de espacio Equipamiento (W/m2) Dormitorio 3.98 Salón 7.38 Despacho 10.76 Lavadero 15.66 Baño 3.98 Pasillo 2.16 Cocina 15.66 Tabla 5: Cargas por equipamiento 2.5.3 Infiltraciones, ventilación y radiación La infiltración es definida como el aire exterior no acondicionado que entra del exterior a una zona a través de aperturas no intencionadas en los cerramientos de puertas y ventanas, por donde se filtra el aire. La problemática que atañe a las infiltraciones se deriva de las condiciones de humedad y temperatura en las que se encuentra el aire infiltrado, difiriendo éstas de las condiciones deseadas en la vivienda. La ventilación es aire no acondicionado que se introduce intencionadamente al edificio para renovar el aire y así garantizar la salud de los ocupantes y está expresado en renovaciones/hora, es decir, el número de veces que hay que renovar el volumen de aire de una zona en una hora para mantener la calidad del aire interior. El Documento Básico HS3 del CTE establece los caudales mínimos de ventilación de las viviendas. [19] Estas dos características afectan como carga térmica al sistema, ya que se trata de aire que entra a unas condiciones de temperatura y humedad no deseadas, modificando las condiciones de confort de temperatura y humedad dentro de la habitación. 39 La radiación solar también es un factor muy importante en los edificios, más aún en Almería ya que es uno de los enclaves con mayor radiación solar de Europa, con más de 300 días de sol al año. Esta radiación afecta sobre todo en verano, provocando ganancias de calor indeseadas. Los datos de radiación se obtendrán a partir del archivo climático EnergyPlusWeather File ya mencionado anteriormente en el apartado 2.2. 2.6 Sistema de climatización La vivienda Generalife dispone de un sistema PTHP (Packaged Terminal Air Conditioner Heat Pump), es decir, un sistema de aire acondicionado con bomba de calor. Estos sistemas destacan por su eficiencia energética, los PTHP proporcionan la mayor parte de su producción de calor y enfriamiento utilizando la tecnología de ciclo inverso de eficiencia energética. [20] Los sistemas de aire acondicionado basan su funcionamiento en el ciclo frigorífico, y constan de cinco componentes principales: el evaporador, el condensador, la válvula de expansión, el compresor y el gas refrigerante. El evaporador se encuentra en la unidad interior mientras que el condensador en la unidad exterior. [21] En el ciclo frigorífico, representado en la Figura 10, se produce un proceso cíclico en el que un gas refrigerante va cambiando de estado, debido a un aumento disminución de la presión a su paso por el compresor o la válvula de expansión. Al pasar por el compresor se aumenta la presión de éste, produciéndose el cambio de estado del refrigerante del estado gaseoso al líquido. El refrigerante continúa su paso hacia el condensador, donde se produce un intercambio de calor en el que el gas refrigerante cede su calor al aire que atraviesa el condensador, expulsando aire caliente al exterior de la vivienda. Tras esto, el refrigerante llega a la válvula de expansión, lugar en que se libera la presión del gas, produciendo un cambio de estado contrario al anterior, del estado líquido al gaseoso. En el evaporador se cierra este ciclo, el gas refrigerante, que se encuentra a una temperatura muy baja en ese momento, absorbe el calor del aire de la estancia. A la vez que el refrigerante está circulando por el interior del evaporador, el aire caliente del interior de la casa está pasando a través del evaporador gracias al trabajo de los ventiladores. El refrigerante absorbe en este punto el calor del aire, que sale de la unidad interior Split mucho más frío. La bomba de calor realiza el mismo ciclo, pero en sentido inverso, aportando calor al aire de la vivienda. Este sistema además dispondrá de una resistencia eléctrica, que servirá como fuente de calor auxiliar cuando la temperatura exterior baje tanto que la bomba de calor comience a perder eficiencia. Las bombas de calor usan aproximadamente 1/3 menos de electricidad que el aire acondicionado y la calefacción estándar, por lo que son muy eficientes energéticamente e ideal para climas más cálidos. Figura 10: Ciclo frigorífico sistema HVAC. Fuente: www.caloryfrio.com Modelado y Control de Confort en Edificios 2020 40 41 3 MODELADO DE LA VIVIENDA 3.1 Introducción Una vez obtenida toda la información necesaria, en este capítulo se procede a diseñar el modelo de la vivienda objeto. Para ello, en el apartado 3.2 se describirá el proceso del modelado 3D mediante la herramienta SketchUp. Luego, en el apartado 3.3 se explicará el proceso realizado para la caracterización geométrica, constructiva, de horarios, cargas y sistema de climatización a partir de OpenStudio. 3.2 Modelado en SketchUp SketchUp es una herramienta para el diseño 3D de edificios sencilla de utilizar, presentándose como un buen aliado para OpenStudio para la descripción geométrica de la vivienda. Además, con el plug-in de OpenStudio, es posible exportar directamente el archivo una vez terminado a OpenStudio, donde continuaremos con la caracterización previamente explicada. 3.2.1 Creación de espacios El primer paso para comenzar a definir la geometría es trasladar el plano de la vivienda generando el diagrama en SketchUp, una vez creado se seleccionan todas las superficies y se usa la herramienta Create spaces from diagram. Esta herramienta te permite crear espacios de la altura que desees, y cuantas plantas necesites, todo en un solo paso. Otra forma de realizar la geometría 3D sería usando la herramienta New Space, que genera un espacio de OpenStudio dentro de SketchUp. Una vez generado el espacio, se comenzaría a diseñar la vivienda. Para la creación de las ventanas solo habrá que dibujarla en una pared y automáticamente aparecerá. Open Studio tiene diferentes renderizados, y el más común es Render by Surface type. En la Figura 11 puede observarse este renderizado, visualizándose cómo el techo siempre tiene un color rojizo, las paredes amarillas y el suelo gris, las ventanas se tornan de un color azul y las puertas marrones. Figura 11: Renderizado por tipo de espacio También es de vital importancia usar la herramienta Surface Matching para concretar las condiciones de contorno. Esta herramienta sirve para relacionar superficies colindantes: pared de un espacio con otro, techo y suelo. En otras palabras, nos permite identificar las intersecciones entre los espacios, para que cada espacio reconozca a su adyacente. Al ejecutar la herramienta se abrirá un cuadro de diálogo como el que se muestra en la Figura 12, y se aplica la opción Match in Entire Model que se observa en la figura. Modelado y Control de Confort en Edificios 2020 48 Existen conjuntos de horarios predefinidos en el sistema, pero al tratarse de una vivienda se han definidos sus propios horarios desde cero. Para cada conjunto de categorías vienen descritas los siguientes tipos de horario, véase Figura 21: - Horas de operación - Actividad de las personas - Equipamiento eléctrico - Equipamiento de agua caliente - Otro equipamiento - Número de personas - Iluminación - Equipamiento de gas - Equipamiento de vapor Figura 21: Horarios en OpenStudio En este proyecto se definen todos los horarios necesarios para la descripción completa del sistema. La vivienda solo tendrá equipamiento eléctrico, por lo que no será necesario definir horarios para otros tipos de equipamiento. Todos los horarios excepto el de nivel de actividad serán de tipo fraccional. En cuanto al horarios de las horas de operación y la infiltración, son constantes en el tiempo. En la siguiente subpestaña, denominada Schedules pueden definirse cada uno de los horarios para estas categorías a modo de gráfica. Dichos horarios pueden ser del tipo on-off, adimensional, fraccional o de nivel de actividad. Además, puede añadirse un horario específico para verano o invierno, o prioridades; que se usan para describir horarios diferentes en función del día de la semana. A modo de ejemplo, seguidamente se describirán los horarios de ocupación, equipamiento e iluminación para una de las zonas de la vivienda, en este caso el Salón. En la Figura 22 se describe gráficamente el horario de ocupación del salón que tendrá dos horarios de ocupación distintos, una para los días de la semana de lunes a viernes (L-V), y otro para los fines de semana, de sábado a domingo (S-D). Durante la semana el salón tendrá una ocupación del 60%, es decir, tres personas, de 15:00- 16:00 pm y de 21:00-22:00 pm, entre las 16:00 y las 21:00 horas una ocupación del 20%, y en el intervalo 22:00- 24:00pm estará ocupado al 100%, es decir, cinco personas. El resto del día el salón se mantendrá vacío, con una ocupación constante de cero. Durante los fines de semana se mantendrá una ocupación máxima de 22:00-24:00 horas, mientras que el resto del día se encontrará vacío. 49 Figure 22: Horarios de ocupación Salón L-V/ S-D (izq, der) En la Figura 23 se observa el horario de equipamiento eléctrico del salón, que al igual que el horario de ocupación, éste también tendrá un horario distinto para los días de diario que para los fines de semana. Durante la semana tendrá unos picos de uso del equipamiento entre las 15:00-16:00 horas y entre las 21:00-24:00 horas, coincidiendo con las horas de mayor ocupación, mientras que el resto del día se mantendrá con un nivel de uso mucho más bajo, pero distinto de cero, debido al gasto energético procedente del Stand By de los electrodomésticos. Por otro lado, en el transcurso del fin de semana el pico de uso del equipamiento eléctrico se dará solamente entre las 21:00-24:00 horas. Figura 23: Horarios de equipamiento eléctrico del salón. L-V/S-D (izq, der) Por último, en la Figura 24 se describe el horario de uso de la iluminación del salón. A diferencia de los horarios de ocupación y equipamiento eléctrico, el horario de iluminación será el mismo para todos los días, alcanzando el valor máximo por la noche, entre las 21:00-24:00 horas. El resto del día la iluminación se mantendrá apagada. Modelado y Control de Confort en Edificios 2020 50 Figura 24: Horario de iluminación salón 3.3.3.1 Nivel de actividad El nivel de actividad está definido como la cantidad de W/m2 que consume una persona en función de su actividad física. La guía técnica de instalaciones de climatización con equipos autónomos [23], recoge que, para actividades sedentarias, como las de una vivienda, la tasa metabólica estipulada son 70W/m2, véase Figura 25. Este horario se define constante ya que el nivel de actividad de una persona dentro de una vivienda no cambia mucho a lo largo del día. Figura 25: Tasa metabólica en función de actividad IDAE 3.3.3.2 Climatización Por último, en este apartado será conveniente realizar un horario adicional para definir el comportamiento del sistema de climatización. Se han creado dos horarios, uno para la calefacción denominado Heating, y otro para el aire acondicionado denominado Cooling. En la Figura 26 se muestran los horarios de climatización para la estación de invierno, dichos horarios se definirán en función de la ocupación de la zona a climatizar, pues no será necesario obtener la temperatura de confort si no hay ninguna persona ocupando la estancia. Según el RITE, las condiciones óptimas de confort dentro de un edificio se encontrarán en una temperatura entre 21-23ºC para invierno, y 23-25º para verano [23]. La calefacción se mantendrá en 21ºC y el aire acondicionado en 23ºC siempre que la habitación esté ocupada, manteniendo la temperatura de la habitación en el rango de temperaturas de confort. 51 Figura 26: Horario climatización Salón L-V 3.3.4 Cargas En este apartado se definen las ganancias de calor producidas tanto por ocupación, como por iluminación y equipamiento. Las cargas de ocupación se introducen en el apartado People Definitions, creando un objeto para cada espacio definido en función del número de personas por metro cuadrado, véase Figura 27. Open Studio también da la opción de definir el número de personas totales o el área por persona. La fracción radiante se tomará del 30%, el calor sensible se dejará definido por el sistema como auto calcular, y la ratio de generación de dióxido de carbono se dejará el valor por defecto, 0.000038L/s*W. Figura 27: Descripción de la carga por ocupación En cuanto a las cargas por iluminación y equipamiento, se introducirán de la misma forma, creando objetos del tipo Light Definitions y Equipation Definitions para cada espacio. Para las cargas de iluminación es necesario tener en cuenta la fracción radiante y convectiva de la misma, que cambiará en función del tipo de iluminación usada y de la configuración de ésta. La fracción radiante es la porción de energía irradiada a la zona de onda larga, mientras que la visible es la fracción de onda corta. La información sobre estas fracciones puede obtenerse en la guía Input Output Reference de EnergyPlus [24], donde se recopilan estos valores para diferentes tipos de luces, véase Figura 28. Para el caso de la luz fluorescente tendremos una fracción radiante de 0.42 y una fracción visible de 0.18. Modelado y Control de Confort en Edificios 2020 52 Figura 28: Fracción radiante y visible de la luz fluorescente – Fuente: Input Output Reference for EnergyPlus 3.3.5 Tipo de espacio Los tipos de espacio engloban las características que definen un espacio, éstas son las cargas internas, conjuntos de horarios y conjuntos de construcción y los valores térmicos. Los tipos de espacio definen uno o más espacios del modelo, siempre y cuando éstos tengan características comunes. Estos elementos se pueden introducir directamente desde esta pestaña o bien pueden irse introduciendo individualmente desde el inspector de Openstudio en el entorno SketchUp. Si se modifica desde SketchUp algún elemento que define un espacio, éste se ve afectado en la aplicación de OpenStudio, y lo mismo pasa cuando se ejecuta al revés, modificando desde la aplicación sus consecuencias se reflejarían en el inspector en SketchUp. Si se han añadido todas las características anteriores de forma adecuada, en la primera pestaña se podrá visualizar un resumen de las características para cada espacio en un vistazo. Como se observa en la Figura 29, es en esta pestaña donde pueden añadirse las cargas por infiltración y la ventilación de aire interior desde la librería de OpenStudio. La segunda pestaña se recopilarán las cargas asociadas a cada tipo de espacio, con su horario y nivel de actividad. Estas pestañas son muy útiles puesto que permiten ver toda la información condensada, sin necesidad de tener que moverse entre todas las pestañas del programa. Figura 29: Tipos de espacio 53 3.3.6 Zonas térmicas Las zonas térmicas son atendidas por sistemas HVAC y están compuestas por uno o más espacios. Por extensión, una zona térmica es una colección. de todas las superficies y subsuperficies que encierran todos los espacios de la zona, más todas las cargas internas contenidas en esos espacios [25]. La designación de zonas térmicas es un requisito indispensable antes de diseñar el sistema de climatización, ya que los espacios a climatizar deben estar siempre incluidos en el interior de una zona térmica como bloque. Tal y como se definió en SketchUp, para la vivienda Generalife existen 10 zonas térmicas diferentes, cada una de ellas está compuesta por un solo espacio, una habitación. Todas zonas térmicas están asociadas al mismo sistema de climatización, pero cada una tiene su propio terminal de aire independiente. Estos parámetros se añadirán automáticamente al configurar el apartado del sistema de climatización, que se explicará a continuación. En la primera pestaña de este apartado, denominada HVAC, se visualizan las características referentes al sistema de climatización para cada zona térmica. Además, también se añade el termostato de calefacción y refrigeración, que corresponderá con el horario de refrigeración y calefacción definido anteriormente en la pestaña de ‘Schedules’, véase Figura 30. En las dos siguientes dos subpestañas denominadas ‘Cooling Sizing Parameters’ y ‘Heating Sizing Parameters’ se pueden modificar los parámetros de diseño del sistema de climatización, como la temperatura de servicio de aire frío y caliente, o los caudales mínimos y máximos de flujo de aire entre otros. En este caso se ha dejado la configuración por defecto de estos parámetros. Figura 30: Zonas térmicas 3.3.7 Sistema de climatización Esta pestaña se usa para crear, inspeccionar y editar sistemas HVAC con bucles predefinidos y gráficos. Para agregar una nueva plantilla un nuevo bucle vacío se ha de clicar el botón (+) situado en el lateral izquierdo superior y aparece una ventana emergente que contiene distintas opciones de sistemas HVAC como bombas de calor, sistemas de expansión directa, sistemas VAV de aire, calentadores de gas entre otros. Estas definiciones vienen acompañadas por iconos con cuatro imágenes dentro. De izquierda a derecha representan el tipo de Modelado y Control de Confort en Edificios 2020 54 refrigeración, calefacción, ventilador y unidad terminal en la plantilla. En este caso se elegirá el sistema de aire acondicionado con bomba de calor PTHP. El sistema de climatización HVAC dispone de un controlador interno y está basado en el concepto de un circuito cerrado, con un lado para los equipos de suministro y otro para los de demanda. En la Figura 31 se observa el lazo creado para el sistema PTHP. El en el lado del suministro nos encontramos con un sistema de expansión directa con una bobina de refrigeración y otra de calefacción, un apoyo eléctrico para la calefacción, y un sistema de Setpoint. El sistema de Setpoint, denominado ‘Setpoint manager’, es un administrador de puntos de referencia que puede calcular un punto de referencia de temperatura para algún nodo del sistema, a partir de los datos de los nodos del sistema HVAC. El lado de la demanda se utiliza para conectar las zonas térmicas y los dispositivos de terminal aéreo asociado. Para asignar zonas térmicas al sistema de climatización será necesario pulsar en uno de los corchetes que rodean al terminal de aire, y aparecerá una pestaña donde podremos agregar una o varias zonas térmicas al sistema. Además, se pueden consultar y modificar las propiedades de cualquiera de estos elementos pinchando encima del elemento seleccionado, como, por ejemplo, modificar la eficiencia de los ventiladores. Figura 31: Sistema HVAC 55 4 CONTROL DEL CONFORT TÉRMICO 4.1 Introducción Este capítulo se centra en el diseño de una interfaz para aplicar controles de confort térmico. Además, como ejemplo práctico se diseñará un optimizador del índice PMV, uno de los índices más conocidos mundialmente para medir el confort térmico. La interfaz de co-simulación se realizará en Simulink, conectando EnergyPlus y MATLAB; y permitiendo simular conjuntamente cualquier controlador que se diseñe en MATLAB con el modelo de la vivienda simulada a través de EnergyPlus. El ejemplo de uso propuesto, el optimizador calculará, en cada instante de tiempo, el índice óptimo para una situación de confort que se puede alcanzar con las restricciones impuestas, y estimará cual es la temperatura necesaria para conseguir ese confort. Este capítulo está organizado de la siguiente forma: en el apartado 4.1 se definirá el concepto de confort térmico, y se describirá como calcular el índice PMV. En la sección 3.2 se describirá como se realiza y configura la cosimulación entre EnergyPlus y MATLAB. Luego se explicará cómo se ha realizado el sistema de control jerárquico, y como ejemplo práctico se presentará el optimizador de PMV en el apartado 4.3 y por último se discutirán los resultados obtenidos para diferentes casos de estudio, en 4.4. 4.2 Confort térmico De acuerdo con las normas internacionales (como ISO7730 1994 y ASHRAE55 1992), el confort térmico puede definirse como: “Aquella condición de la mente que expresa satisfacción con el ambiente térmico” [3, 26]. Sin embargo, esta definición puede considerarse ambigua, es decir, deja abierto el significado de la condición de la mente y la satisfacción, pero enfatiza que el confort térmico es un proceso cognitivo influenciado por diferentes tipos de procesos tales como físicos, fisiológicos o incluso psicológicos. El confort térmico depende de varias circunstancias, como el lugar donde se encuentra la persona, la actividad que debe llevarse a cabo en ese lugar, la estación del año, etc. Sin embargo, según diferentes estudios en esta área, aunque los climas, las condiciones de vida y las culturas difieren en todo el mundo, la temperatura que las personas eligen para la comodidad en condiciones similares de vestimenta, actividad física, humedad y velocidad del aire es muy similar [27]. Muchos autores como Orosa et al. o Taleghani et al. han estudiado el problema de representar y/o calcular la condición de confort térmico en un determinado entorno [28, 29]. Entre los más novedosos se pueden citar la temperatura del bulbo húmedo, el índice de clima térmico universal o el índice de estrés ambiental. Sin embargo, el más extendido es el índice Predicted Mean Vote (PMV), desarrollado por Fanger [30] durante la década de 1970 para garantizar el confort térmico de los humanos. Existen diversos organismos, como el Instituto Nacional de Seguridad e Higiene en el Trabajo (INSHT) o el IDAE (Instituto para la Diversificación y Ahorro de Energía) que han estudiado cuales son los rangos de temperaturas en los que se produce el confort térmico. El IDAE se rige por el RITE, estipulando una temperatura operativa recomendada entre 23ºC y 25ºC en verano, frente a un rango de 21ºC a 23ºC para la estación de invierno. Por otro lado, el INSHT marca unos rangos de 23-27ºC y 17º-24º para verano e invierno respectivamente. El perfil de temperaturas que puede observarse en la Figura 32, se representa como varía la temperatura de una de las habitaciones del edificio modelado, en este caso el salón. Se observa cómo la temperatura en el interior de dicha habitación oscila en un rango entre 22-29ºC para un día tipo de la estación de verano, y 15-24ºC en un día tipo de invierno; llegando a temperaturas fuera de la zona de confort estipulada por estos organismos. Modelado y Control de Confort en Edificios 2020 56 Figura 32: Temperatura salón verano/invierno 4.2.1 Índice PMV El índice PMV, o voto medio estimado, predice la respuesta media (en un sentido estadístico) con respecto a la sensación térmica de un gran grupo de personas expuestas a ciertas condiciones térmicas durante mucho tiempo (IDAE, 2007) [23]. El valor del índice PMV es una escala de sensación térmica de siete puntos como se muestra en la Tabla 8. Para garantizar una situación de confort térmico en un determinado entorno, se recomienda mantener el índice PMV en el nivel 0 con una tolerancia de ± 0.5. [31] El índice PMV se define por las seis variables que aparecen en la Tabla 9, como son la tasa metabólica, el aislamiento de la ropa, la temperatura del aire, la temperatura radiante media, la velocidad del aire y la humedad relativa del aire. La adquisición de la mayor parte de estas variables se lleva a cabo utilizando una metodología simple [32]. Específicamente, la temperatura del aire, la temperatura radiante del aire y la humedad del aire están disponibles gracias a los datos calculados y proporcionados por EnergyPlus. PMV Sensación 3 Muy caluroso 2 Caluroso 1 Ligeramente caluroso ±0 Neutralidad térmica -1 Fresco -2 Frío -3 Muy frío Tabla 8: Escala de datos del voto medio predicho (PMV) 57 Parámetro Símbolo Rango Unidad Tasa metabólica 𝑀 0.8−4 𝑚𝑒𝑡(𝑊/𝑚2) Grado de vestimenta 𝐼𝑠𝑐𝑙 0−2 𝑐𝑙𝑜 (𝑚2 º𝐶/𝑊) Temperatura del aire 𝑇𝑎𝑖𝑛 10−30 º𝐶 Temperatura radiante media 𝑇𝑚𝑟 10−40 º𝐶 Velocidad del aire 𝑣𝑎𝑖𝑛 0−1 𝑚/𝑠 Humedad relativa 𝑅ℎ 30−70 % Tabla 9: Variables que definen el confort térmico (IDAE 2007) Sin embargo, el aislamiento de la ropa y la actividad humana son variables que no se pueden medir fácilmente, excepto en experimentos controlados. La razón principal es que dependen de la situación actual de los usuarios en cada instante. Los valores de ambas variables se pueden encontrar en manuales y estándares como el ISO7730 (2005) y Fanger (1972) [3][29]. Por ejemplo, los valores de aislamiento de la ropa para una oficina típica son 1.0 clo y 0.5 clo para invierno y verano, respectivamente, mientras que un valor típico utilizado para la actividad humana en una oficina es 1.0 met. (para la actividad humana en una vivienda es de 1.2met). Finalmente, a la velocidad del aire se fijará un valor tipo de 0.02m/s. 4.2.2 Cálculo del índice PMV El índice PMV se basa en la sensación térmica humana, que está fuertemente relacionada con el equilibrio energético del cuerpo cuando dicho cuerpo humano se considera en una situación de equilibrio térmico, es decir, el calor producido por el metabolismo es igual a la pérdida neta de calor, la persona está en condiciones ideales de confort y el índice PMV es igual a 0. La forma clásica en que se puede estimar el índice PMV a través de las seis variables que aparecen en la Tabla 9 se presentó en Fanger (1972) [30] y se muestra en la ecuación (1): PMV =(0.303exp−0.036𝑀+ 0.028) L (1) En la ecuación anterior, L es la carga térmica en el cuerpo humano (W / m2), definida como la diferencia entre la producción de calor interno y la pérdida de calor que ocurre cuando la persona está en una situación térmica. La carga térmica se puede estimar usando la ecuación (2) (Fanger 1972) [30]. 𝐿=(𝑀−𝑊)−0.0014𝑀(34−𝑇𝑎𝑖𝑛) −3.05 ×10−3[5733−6.99(𝑀−𝑊)−𝑝𝑎𝑖𝑛 −0.42(𝑀−𝑊−58.15) −1.72 × 10−5𝑀(5867−𝑝𝑎𝑖𝑛) −39.6×10−9𝐹𝑐𝑙 [(𝑇𝑐𝑙 +273)4−(𝑇𝑚𝑟+273)4] −𝐹𝑐𝑙ℎ𝑐(𝑇𝑐𝑙 −𝑇𝑎𝑖𝑛) (2) donde Modelado y Control de Confort en Edificios 2020 64 Figura 39: Sistema general Eplus El sistema englobado dentro de la caja negra simula a cada paso de tiempo el modelo de la vivienda con el sistema de climatización PTHP. Dicho sistema de climatización tiene un control propio que funciona variando la velocidad y temperatura del aire del ventilador, para obtener en la habitación la temperatura de consigna que introduzcamos a la entrada. Cabe destacar que este control es propio de EnergyPlus y viene prediseñado. En la Figura 40 se observa el comportamiento del sistema HVAC ante diferentes temperaturas de referencia. Se ha realizado una simulación de prueba eliminando las perturbaciones provocadas por las cargas internas de iluminación y equipamiento, manteniendo la ratio de ocupación de la habitación constante e igual a 1 persona durante toda la simulación. Durante los dos primeros días de la simulación se ha mantenido una temperatura de referencia de 21ºC, mientras que en los dos últimos dicha temperatura se ha elevado a 25ºC. En la primera gráfica se ha representado la temperatura de la habitación frente a la temperatura de referencia, en la segunda se observa la temperatura exterior, y en la tercera la temperatura del nodo de salida del sistema HVAC (temperatura a la que el sistema de climatización expulsa el aire a la habitación). Si se observan conjuntamente las gráficas de temperatura interior y exterior, se llega a la conclusión de que el sistema de climatización no tiene la misma precisión en el momento de enfriar que en el de calentar. En el caso del enfriamiento, el control llega a la referencia manteniéndose fijo en ella, mientras que para la calefacción no es tan preciso, elevando la temperatura de la habitación aproximadamente 0.3ºC por encima de la temperatura de consigna. Por otro lado, los picos que se observan en los dos primeros días son causados por los efectos de la temperatura exterior, la radiación y la infiltración, ya que coinciden con los momentos en los que la temperatura exterior es mayor. Figura 40: Comportamiento sistema HVAC Por otro lado, cabe destacar que estamos modelando el sistema energético de una vivienda real. Por ello, la temperatura en el interior de una habitación está influida por una gran cantidad de variables y perturbaciones 65 como son las cargas (ocupación, luz, equipamiento, infiltraciones), los efectos de la radiación y la temperatura exterior entre otros. Todo esto hace que el modelo sea un sistema muy complejo y que tal y como ocurriría en la vivienda real, existen casos en los que el sistema de climatización no será lo suficientemente potente como para corregir el efecto de ciertas perturbaciones. En la Figura 41 se encuentran representadas tres gráficas, en la primera se visualiza la temperatura en el interior de la habitación frente a la referencia de temperatura del sistema de climatización, en la segunda la temperatura exterior y en la tercera la cantidad de personas que se encuentran en ese espacio a lo largo del día. Se han simulado 3 días de verano, en el primero se ha mantenido una ocupación constante de 1 persona, y se ha supuesto el caso en el que no existan cargas por iluminación y equipamiento, ni infiltraciones. En este día se puede visualizar cómo el sistema de climatización consigue llegar a la referencia dada sin problemas. En el segundo día se han dejado los horarios reales de ocupación, iluminación y equipamiento, manteniendo las infiltraciones siempre constantes. Se observa cómo la suma de todas las perturbaciones provoca una diferencia entre la temperatura de referencia y la obtenida en el interior de la habitación de casi 2ºC. Esto es totalmente normal, puesto que las perturbaciones afectan notoriamente a la temperatura de la habitación debido a los aportes de calor emitidos por los cuerpos, la iluminación el equipamiento y la temperatura exterior. Figura 41: Efecto perturbaciones 4.4 Control jerárquico El controlador jerárquico diseñado constará de dos capas de control: en la capa inferior se encuentra el sistema anteriormente diseñado de EnergyPlus, que tal y como se explicó en el apartado 4.3.2 consta del sistema energético de la habitación, el sistema de climatización HVAC y el sistema de control propio del HVAC de EnergyPlus, que se encargará de enfriar o calentar el aire de la habitación para que coincida con la temperatura de referencia. Por otro lado, existirá una capa superior de control que dará la referencia de temperatura en cada caso. Gracias a la interfaz de co-simulación diseñada, en dicha capa podrá diseñarse cualquier tipo de control y simularlo conjuntamente con el modelo de EnergyPlus. En este caso, se ha propuesto como ejemplo de control de confort el optimizador del índice PMV. En la Figura 42 se detalla el esquema del controlador jerárquico. Las dos entradas del sistema mencionadas anteriormente (Heating_Matlab y Cooling_Matlab), que son las temperaturas de referencia de calefacción y enfriamiento quedarán reducidas a una sola entrada que marcará la temperatura de referencia de la habitación. Modelado y Control de Confort en Edificios 2020 66 Es importante destacar que las perturbaciones afectarán también a la capa superior del controlador, ya que el optimizador PMV se calcula en función de variables como la temperatura interior de la habitación a la que le afectan todas las perturbaciones mostradas en el esquema inferior como las infiltraciones o las cargas internas. Figura 42: Esquema de control jerárquico A cada paso de tiempo de muestreo EnergyPlus enviará datos de la temperatura interior, temperatura radiante, humedad relativa a MATLAB mientras que MATLAB responde enviando los datos de la temperatura de referencia de enfriamiento y calefacción a EnergyPlus. Estos datos ambientales que recibe MATLAB serán usados para el cálculo del PMV óptimo. El optimizador del índice PMV tiene la función de maximizar el confort de la habitación, para ello calculará la temperatura óptima de referencia que permita obtener el valor del índice PMV más cercano a 0, a la neutralidad térmica. En la Figura 42 se observa el sistema del controlador jerárquico visto desde Simulink, donde se observan dos bloques de función, calcularPMV y calcularTaRefOptima, pertenecientes ambos al optimizador del PMV, y cuyo funcionamiento se explicará a continuación. • calcularTaRefOptima: Este bloque calcula el PMV óptimo y la temperatura necesaria para obtener ese índice PMV. Para el cálculo del índice PMV óptimo se fijan unos rangos de temperatura entre los que se quiere que opere. El optimizador trabaja maximizando el confort térmico, es decir, minimizando la función objetivo, el índice PMV. El intervalo de optimización estará marcado por la clase de confort térmico que se desee alcanzar, según la norma ISO 7730 [3] se recomienda mantener el índice PMV a 0, con una tolerancia de ±0.5. La minimización de esta función objetivo tendrá también otras restricciones, en este caso mantener la temperatura interior de la habitación dentro de unos límites establecidos. El optimizador inicialmente estimará un índice PMV de cero y calculará la temperatura necesaria para obtener ese índice. Si la temperatura que obtiene para dicho PMV está fuera de los límites establecidos, este valor objetivo cambiará. Si la temperatura obtenida es menor que la mínima, el valor del PMV incrementará su valor en 0.05 unidades, en caso contrario, se decrementará la misma cantidad. Este cálculo se realizará recursivamente hasta encontrar el índice más cercano a cero que respete el rango de temperaturas establecido. Una vez se obtenga el índice, se calculará la temperatura interior necesaria para ese índice. 67 Para el cálculo del PMV son necesarias 6 variables. La temperatura media, la temperatura radiante y la humedad relativa serán obtenidas a partir de la simulación de EnergyPlus. Por otro lado, el grado de actividad y la velocidad del aire se supondrán constantes con un valor tipo, por último, el grado de vestimenta se calculará en función de la estación. Existirá una variable de tipo booleana llamada estación para designar si nos encontramos en verano o invierno. Para el caso de verano (estación=1) está establecido un grado de vestimenta de 0.5clo, y para invierno un grado de vestimenta de 1clo. • calcularPMV: Debido al funcionamiento del sistema de climatización, habrá pequeñas diferencias entre la temperatura de consigna del sistema de climatización y la temperatura obtenida realmente en el interior de la habitación. En este bloque de código se calculará el índice PMV real obtenido a partir de la temperatura interior real, para poder compararlo posteriormente con el índice PMV óptimo. Figura 43: Interfaz Simulink controlador jerárquico 4.5 Resultados obtenidos Se han realizado distintas simulaciones para el análisis del confort térmico basando en el índice PMV. Para cada caso estudiado se han incluido las gráficas del índice PMV y la temperatura interior para la estación de verano y de invierno durante 15 días. Los periodos estudiados han sido desde el 3 al 18 de agosto para verano, y desde el 6 al 20 de enero para el periodo de invierno. Para el primer caso se ha propuesto una restricción de temperatura entre 17-23ºC para invierno, y 21-30ºC para verano. En la Figura 44 puede verse el resultado del índice PMV para los 15 días simulados en la estación de verano. Durante toda la simulación la habitación se encuentra dentro de la zona de confort, representada con los límites verdes entre -0.5 y 0.5 puntos. En la Figura 45 se muestra en detalle el día más desfavorable de la simulación, observándose como a partir de las 5 de la tarde el índice PMV aumenta, debido al aumento de temperatura generado por las cargas internas. Además, pueden apreciarse ciertas diferencias entre el índice de confort óptimo, representado en azul, y la evaluación real, en negro; provocadas por el comportamiento del sistema HVAC ante las perturbaciones. Los valores máximos y mínimos del índice PMV obtenidos para esta simulación se encuentran en 0.35 y 0 puntos. Modelado y Control de Confort en Edificios 2020 68 Este procedimiento se realiza de igual modo para la estación de invierno. En la Figura 46 se representa el índice PMV para 15 días de invierno, y en la Figura 47 el detalle para el día más desfavorable. Para el caso de invierno y con el rango de temperaturas seleccionado, el índice PMV oscila entre 0 y -0.45 puntos, encontrándose de nuevo dentro de la zona de confort en todo momento. Figura 44: PMV verano. Caso 1 Figura 45: Ampliación PMV verano. Caso 1 69 Figura 46: PMV invierno. Caso 1 Figura 47: Ampliación PMV invierno. Caso 1 Según el Real Decreto 1826/2009 [36], en el caso de edificios administrativos, comerciales o de ocio, la temperatura máxima para los recintos de aire calefactados no será superior a 21ºC. En cuanto a la refrigeración, nunca se alcanzará una temperatura inferior a 26ºC. Estas temperaturas máximas y mínimas están estipuladas para un mayor ahorro energético, además de para evitar cambios bruscos de temperatura a la entrada y salida de estos edificios, ya que pueden afectar negativamente a la salud de los usuarios. Basándonos en estos datos, se ha establecido un rango de temperaturas más restrictivo para el segundo caso, realizando una prueba para la estación de verano. En las Figuras 48-49 de nuevo la simulación para 15 días y el detalle de la simulación para un día, con un rango de funcionamiento de 26-30ºC. Ahora el índice PMV óptimo asciende hasta 0.85, un valor 0.4 puntos mayor que en el caso anterior. Esto es provocado por la mayor restricción en temperatura, ya que, con una temperatura mínima mayor, en este caso 26ºC en vez de 21ºC, es más complicado obtener un índice de confort óptimo dentro de los límites establecidos. Modelado y Control de Confort en Edificios 2020 70 Figura 48: PMV verano. Caso 2. [26-30º] Figura 49: Ampliación PMV verano. Caso 2. [26-30º] Podemos concluir con estas gráficas que, estableciendo unos rangos de temperatura adecuados, conseguiremos mantener la habitación dentro de los límites de confort, obteniendo siempre la temperatura óptima para conseguir un índice PMV lo más cercano a la neutralidad térmica. 71 5 CONCLUSIONES Y FUTUROS TRABAJOS 5.1 Conclusiones El objetivo principal de este proyecto ha sido estudiar y controlar el confort térmico dentro de los edificios. Debido a las molestias que se ocasionarían al probar los sistemas de control dentro de un edificio real, la primera parte del proyecto se ha centrado en realizar un modelo fiel de la vivienda objeto, la vivienda Generalife. Para ello se han utilizado las herramientas SketchUp para el modelado 3D y la creación de espacios, y la herramienta OpenStudio para detallar todos los elementos de la vivienda como las características constructivas, las cargas internas o el sistema de climatización entre otras. Por último, se ha hecho uso de la herramienta EnergyPlus que ha servido como motor de cálculo para las simulaciones energéticas de la vivienda. De esta parte se puede concluir con que, una vez conocidas las herramientas de modelado de edificios, este proceso de modelado puede realizarse de nuevo fácilmente con cualquier otro edificio, con una simple búsqueda de información previa sobre las características del mismo. En la segunda parte del proyecto, se ha desarrollado una interfaz de co-simulación en MATLAB gracias a la herramienta EnergyPlus Co-Simulation Toolbox, donde se puedan diseñar y probar todos los controles que se deseen sobre el modelo de alto detalle desarrollado para el motor de simulación EnergyPlus. Además, como ejemplo práctico se ha propuesto realizar un control de confort térmico, definiendo este término y diseñando un optimizador del índice PMV, uno de los índices más utilizados y reconocido en los estándares internacionales. Se ha realizado un estudio del confort en una de las habitaciones de la vivienda basado en la temperatura en el interior de ésta, del que se puede deducir que dicha temperatura se ve afectada por múltiples variables como las condiciones ambientales o la ocupación de la vivienda. Por otro lado, también se concluye con que el control del sistema de climatización de una vivienda nunca es un sistema perfecto, y siempre habrá alguna disonancia entre la temperatura que deseamos obtener y la obtenida finalmente. Este control de confort se ha realizado en forma de control jerárquico. En la capa inferior se sitúa el control del sistema HVAC propio de EnergyPlus controlando que la temperatura de la habitación alcance la referencia deseada, y en la capa superior se sitúa el optimizador del índice PMV calculando cuál es la temperatura de referencia óptima para dicho control. De las simulaciones se observa que el optimizador PMV funciona correctamente, calculando siempre el índice más cercano a la neutralidad térmica en función del rango de temperatura escogido. Para el primer caso de temperatura menos restrictivo, el sistema siempre se mantiene entre los límites estipulados de ±0.5, por lo que se deduce que en interior de la habitación será posible mantener la condición de confort térmico. En ciertos casos los habitantes de la vivienda no eligen adecuadamente la temperatura de consigna del sistema HVAC, provocando por un lado no obtener el confort térmico en la vivienda, y por otro realizando un gasto de energía innecesario. Gracias a la optimización del índice PMV, la obtención de esta temperatura de referencia estará automatizada, obteniendo siempre la referencia de temperatura óptima para maximizar el confort en cada instante de tiempo, y sin provocar un gasto de energía innecesario. Modelado y Control de Confort en Edificios 2020 72 5.2 Futuros trabajos Gracias a la arquitectura desarrollada con la interfaz de co-simulación, será posible probar cualquier otro controlador diseñado, con tan solo añadirlo en la capa superior de control. A continuación, se detallarán algunos otros controladores aplicados para el control de confort. Tal y como se explicó al inicio de este proyecto, desde el punto de vista de la edificación sostenible, uno de los factores más analizados es la optimización del consumo energético. Por otro lado, es necesario considerar también el confort de los usuarios como un factor a optimizar ya que la productividad de las personas está relacionada con el bienestar de estas. Una de las diferentes líneas futuras para este proyecto es diseñar un optimizador multiobjetivo, que permita para atacar al mismo tiempo el problema del confort térmico y el de la eficiencia energética. Autores como Castilla et al. [37] y Zambrano et al. [38] ya han estudiado el problema de la optimización multiobjetivo para aplicarla al confort en edificación. Un problema de optimización multiobjetivo está basado en la optimización simultanea de dos o más objetivos contrapuestos. Estos objetivos deben ser maximizados o minimizados satisfaciendo además ciertas restricciones impuestas. Aunque no es posible encontrar una solución que permita optimizar ambas funciones objetivo, se puede hallar el “Frente óptimo de Pareto”, un conjunto de soluciones no dominantes entre las cuales puede encontrarse una solución de compromiso. Esta elección se realizará a partir de las restricciones impuestas como las de temperatura. Dicho optimizador estará compuesto por dos funciones objetivo. Por un lado, tendremos la minimización del índice PMV para maximizar el confort térmico, procedimiento que ya ha sido realizado en este proyecto. Por otro lado, tendremos una segunda función objetivo para la minimización del consumo energético. Para el cálculo de esta función objetivo debe considerarse el consumo de diferentes variables como la iluminación, el equipamiento eléctrico o el sistema de climatización. Además, también deberá tenerse en cuenta la variación del precio de la energía en función de las horas del día, ya que es un valor que fluctúa diariamente en función de la oferta y la demanda. Es también interesante la aplicación de controladores MPC (Model Predictive Control) para el control de confort, ya que utiliza un modelo, tanto para el sistema como para las perturbaciones, para realizar predicciones a la salida y así optimizar las acciones de control futuras. Esta aplicación de control conjunto con otras técnicas basadas en algoritmos genéticos o redes neuronales, o técnicas de control adaptativo pueden encontrarse desarrolladas en Castilla et al. 2010 [39], aplicadas todas al control de confort de edificios. Por último, en Dounis et Carraiscos 2009 [40] también se detalla el uso de controladores inteligentes para el control de confort, mejorando la eficiencia de los sistemas de control para la gestión de la temperatura interior. 73 REFERENCIAS [1] Cao, X., Dai, X., & Liu, J. (2016). Building energy-consumption status worldwide and the state-of-the- art technologies for zero-energy buildings during the past decade. Energy and Buildings, 128, 198-213. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2016.06.089 [2] Climate strategies & targets. Acción por el Clima - European Commission. Available: https://ec.europa.eu/clima/policies/strategies_es [3] ISO7730. Ergonomics of the thermal environment. Analytical determination and interpretation of thermal comfort using calculation of the PMV and PPD indices and local thermal comfort criteria International Organisation for Standardisation, 2005 [4] Dounis, A.I. y C. Caraiscos (2009). 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