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https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/5246
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.creator | Marques, Grayce Moreira | - |
dc.date.accessioned | 2022-10-18T21:22:22Z | - |
dc.date.available | 2022-10-18T21:22:22Z | - |
dc.date.issued | 2022 | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/5246 | - |
dc.description.abstract | Final energy consumption by the buildings sector accounted for about a third of global consumption in 2020, with existing buildings (built more than ten years ago) being a significant portion, as they represent more than two-thirds of the entire building stock. Considering the importance of reducing the energy impact of existing buildings, this work carried out a multi-objective optimization study for a retrofit project of a public building. The analysis was performed through computer simulation using the EnergyPlus program, for thermoenergetic analysis, and the jEPlus+EA program, which uses the NSGA-II genetic algorithm for multi-objective optimization. The objectives of the problem were to minimize the energy consumption and the thermal discomfort of the occupants of the building. The design variables were: type of roof, type of external wall, type of external glass, window-to-wall ratio, solar absorptance of the roof, solar absorptance of the external wall, night ventilation, night ventilation setpoint and cooling set point. The optimization reaches a set of 51 optimal solutions that, compared to the base case, presented a potential for 19.58% of energy consumption reduction and up to 20.87% of thermal discomfort reduction. Among the optimal solutions, a single solution was selected, which showed an energy consumption reduction of 19.51% and an increase in thermal discomfort of 2.03%, compared to the base case. The highlighted design variables in the optimal solutions, occurring in an absolute or almost absolute way, were the lowest window-to-wall ratio of 0.45, the lowest solar absorptance of the roof of 0.2 and the type of external glass with the lowest solar heat gain coefficient. For some design variables, it was possible to observe a direct relationship with thermal discomfort, namely: night ventilation, night ventilation setpoint and cooling setpoint. Multi-objective optimization proved to be a suitable tool for analysis that helps decision-making in cases of a building retrofit. Through it, it was possible to observe the behavior of design variables, thus allowing attention to variables that matter more than others. | - |
dc.language.iso | pt_BR | pt_BR |
dc.publisher | Fundação Universidade Federal de Mato Grosso do Sul | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.subject | Otimização Multiobjetivo | - |
dc.subject | Energia - Consumo | - |
dc.subject | Energy Consumption | - |
dc.subject | Recursos Energéticos | - |
dc.subject | Power Resources | - |
dc.subject | Conforto Térmico | - |
dc.subject | Algorítmos Genéticos | - |
dc.subject | Genetic Algorithms | - |
dc.title | Otimização multiobjetivo de um projeto de retrofit para melhorar o desempenho térmico e energético de um edifício público | pt_BR |
dc.type | Dissertação | pt_BR |
dc.contributor.advisor1 | Silva, Arthur Santos | - |
dc.description.resumo | O consumo de energia final pelo setor de edificações representou aproximadamente um terço do consumo global em 2020, sendo os edifícios existentes (construídas há mais de 10 anos) uma parcela significativa, já que representam mais de dois terços de todo o parque imobiliário. Considerando a importância de diminuir o impacto energético das edificações existentes, este trabalho realizou um estudo de otimização multiobjetivo para um projeto de retrofit de um edifício público. A análise foi realizada por meio de simulação computacional utilizando-se o programa EnergyPlus, para as análises termoenergéticas, e o programa jEPlus+EA, que utiliza o algoritmo genético NSGA-II para otimização multiobjetivo. Os objetivos do problema foram minimizar o consumo de energia e o desconforto térmico dos usuários da edificação. As variáveis de projeto foram: tipo de cobertura, tipo de parede externa, tipo de vidro externo, taxa de abertura, absortância solar da cobertura, absortância solar da parede externa, ventilação noturna, set point de ventilação noturna e set point de resfriamento. A otimização forneceu um conjunto de 51 soluções ótimas que, comparadas ao caso base, apresentaram um potencial de diminuição do consumo de energia de até 19,58% e do desconforto térmico de até 20,87%. Dentre as soluções ótimas foi selecionada uma única solução, que apresentou uma economia do consumo de energia de 19,51% e um aumento do desconforto térmico de 2,03%, comparada ao caso base. As opções de variáveis de projeto que mais se destacaram nas soluções ótimas, ocorrendo de forma absoluta ou quase absoluta, foram a menor taxa de de abertura de 0,45, o menor valor de absortância solar da cobertura de 0,2 e o tipo de vidro externo com menor fator solar. Para algumas variáveis de projeto foi possível observar uma relação direta com o desconforto térmico, sendo elas: a ventilação noturna, o set point de ventilação noturna e o set point de resfriamento. A otimização multiobjetivo demonstrou ser uma ferramenta adequada para análises que auxiliam na tomada de decisões em casos de um projeto de retrofit de edificação. Por meio dela foi possível observar o comportamento das variáveis de projeto, assim permitindo que se dê atenção para parâmetros que importam mais que outros. | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFMS | pt_BR |
Aparece nas coleções: | Programa de Pós-graduação em Eficiência Energética e Sustentabilidade |
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