Análisis del impacto del comportamiento del ocupante en el consumo de energía en edificaciones : auditoría y enfoque experimental en Panamá - Parker Bósquez, Eric Adolfo (Universidad Tecnológica de Panamá, 2022)
El presente estudio de investigación de carácter experimental realizado tuvo como propósito, determinar el efecto de la aplicación de una propuesta metodológica basada en cuatro etapas con el fin de aportar un marco referencial adicional y homologado en aras de mejorar el nivel de comprensión, estimación y análisis del impacto del comportamiento del ocupante dentro de un recinto de trabajo en relación al consumo de energía eléctrica. De igual manera, la metodología desarrollada aporta otro marco de referencia de modo que para aplicar las técnicas se motive a futuros investigadores, personas con interés en el tema para reorganizar y gestionar el contenido de su información de manera más sencilla, ordenada y concisa. El desarrollo de esta investigación inició con el uso de encuestas, como herramienta para captación de datos, nos permiten de una manera ágil, eficaz y económica realizar estudios de análisis factorial exploratorio. Este informe consolida los aspectos que definen el comportamiento de ocupantes en edificios de oficina junto con los estímulos externos o internos, que provocan reacciones. En consecuencia, el objetivo podrá ser de carácter adaptativo o no, para ajustar las condiciones del entorno y cuya finalidad es conservar la comodidad y/o buena calidad del ambiente interior. Para este propósito, se eligen dos muestras poblacionales por conveniencia y en periodos de espacio y tiempo distintos, para comprender y estimar los posibles impactos en el consumo eléctrico en edificios de oficina, de la Universidad Tecnológica de Panamá (UTP). En este contexto, el objetivo de la investigación de carácter experimental es generar una dimensión adicional de conocimiento sobre el comportamiento del ser humano y su vínculo en los edificios de oficinas, para acrecentar el estado de la técnica y homologación. Finalmente se muestran los resultados de modelos probabilísticos de redes neuronales para predecir e identificar aquellos factores del comportamiento humano y sus respectivas variables de mayor relevancia significativa en loque respecta a la interacción humano-edificio. Para determinar el perfil del comportamiento de los ocupantes por medio del monitoreo de parámetros ambientales se instaló una red de sensores estratégicamente dentro del recinto lo que permitió estimar los niveles de presencia u ocupación dentro de la oficina. Igualmente, se logró estimar el rendimiento energético dentro de la oficina. Obtenidos los datos necesarios, se caracterizó la ocupación, con el uso herramientas tales como: Cadena de Markov, análisis de conglomerados, diagramas de flujos lógicos métodos soportados con la utilización de programas de IBM SPSS Statistic, IBM SPSS Modeler, MATLAB y Rstudio; lo que coadyuvó a ejecutar las evaluaciones, así como análisis de los resultados obtenidos. Una vez generado los perfiles y validados los mismos, se facilitó de manera experimental describir y predecir la ocupación de un espacio de oficina. Obteniéndose modelos experimentales con altos nivel de predicción por el orden del 99% de certeza de la presencia de ocupantes en la oficina estudiada. Por medio de la etapa de simulación, la cual corresponde a una oficina de 23.2 m2 localizada en el edificio de Vicerrectoría Administrativa de la Universidad Tecnológica de Panamá, Campus Víctor Levi Sasso, Ciudad de Panamá, Panamá (Latitud 9°1'11.69" N and longitud 79°31'57.56"0). Según la clasificación Köppen-Geiger, se encuentra en el clima tropical de sabana (Awi). La oficina estaba ocupada por dos trabajadores. Durante el periodo de ocupación, la oficina se mantuvo refrigerada por una unidad de aire acondicionado Split ajustado a 23°C; dos computadoras de escritorio con 200 W de potencia cada una, dos impresoras con una potencia de 1.4 W cada una, por su estado en reposo. La oficina posee recintos adyacentes como: un pasillo, oficinas y un baño, los cuales estaban refrigerados, con excepción al baño. La detección de la ocupación en la oficina estudiada se llevó a cabo mediante la implementación de un sensor de movimiento, siendo este un sensor infrarrojo pasivo (PIR por sus siglas en inglés). La salida binaria de dicho sensor corresponde de un mensaje: para un resultado "detectado" el valor asignado es "1" y para "no detectado" es "0". Los días medidos por el sensor PIR del nodo estudiado fueron desde el 4 de febrero de 2022 hasta el 1 de marzo del 2022. Se identificaron dos limitaciones relevantes las cuales corresponden a: 1. La data meteorológica implementada corresponde a una data típica, mas no provee los datos referentes a los días simulados, donde pudo haberse dado variaciones. 2. La localización del sensor puede influir en los valores captados. No obstante, con el uso de procesos de calibración y validación correspondientes modelada en el software energético DesignBuilder se validó utilizando el modelo heurístico propuesto, para dos periodos en los cuales la temperatura interior de la oficina fue monitoreada mediante un sensor, con un muestreo de cada dos segundos, no obstante, a través del software Matlab, se pasó a un muestreo horario para facilitar la manipulación de los datos. De los dos periodos estudiados el primero de 22 de abril hasta 13 de mayo 2022, haciendo un total de 360 datos y el segundo 25 de mayo a 17 de junio 2022, con un total de 432 datos. Donde sólo se considera únicamente los días laborables. Para el periodo abril-junio se alcanzó un RMSE de 0.96 °C, encontrando mayores diferencias en los periodos no ocupados. En el periodo mayo-junio, se obtuvo un RMSE de 0.94°C, las grandes diferencias se registraron en ciertos periodos laborales donde la temperatura interior aumentó aproximadamente 1°C, esto pude deberse a los ajustes realizados en la temperatura del termostato, dado que los ocupantes tienen acceso para controlar el sistema HVAC. En cuanto a los resultados obtenidos de RMSE están por encima del encontrado durante el proceso de la calibración (usando datos de entrenamiento), sin embargo, los valores alcanzados son considerados aceptables por estar por debajo de 1°C. Se encontró que las variables más correlacionadas positivamente con el estado de la ocupación son: uso de la iluminación (r = 0.96), equipos de oficinas (r = 0.95) y aire acondicionado (r = 0.91). Además, el modelo heurístico propuesto presentó un alto porcentaje de aproximación con el modelo real (85 a 99.7 %), esto benefició la validación de la calibración ejecutada.