El consumo de energía de los sistemas del edificio se puede estimar a partir de los datos de la placa de características y del programa de funcionamiento. Sin embargo, esta es una estimación muy aproximada que no considera el clima local ni la interacción entre los diferentes sistemas constructivos. A la hora de decidir entre medidas de eficiencia energética para un proyecto de construcción, la modelización energética es una herramienta poderosa.
Un estudio del Instituto Americano de Arquitectos (AIA) comparó el ahorro energético logrado en edificios con y sin modelado energético. Los propietarios de edificios que utilizaron medidas de eficiencia energética sin modelización lograron ahorros del 37%, pero esta cifra aumentó al 52% en proyectos donde se utilizó modelización energética. Es decir, los proyectos de eficiencia energética en edificios lograron un 15% más de ahorro cuando se utilizó la modelización energética.
Los modelos energéticos se pueden clasificar en tres tipos principales, según cómo procesan la información: caja blanca, caja negra y caja gris. Esta clasificación la utilizan generalmente los científicos de datos y no es exclusiva de los modelos energéticos.
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Enfoque de modelado |
Descripción |
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caja blanca |
Este modelo se basa en la física y las propiedades del sistema. |
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Caja negra |
Este modelo se basa en datos históricos y análisis estadístico. |
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Caja gris |
Este modelo utiliza una combinación de física simplificada y datos históricos. |
White-Box: Modelado de energía con física
Los modelos energéticos basados en la física son los más precisos y este es el enfoque utilizado por software como DOE-2 y EnergyPlus. Sin embargo, crear modelos de caja blanca es exigente ya que deben incluir todas las ecuaciones y datos necesarios. Debido a su complejidad, los modelos de caja blanca son también los más exigentes en términos de potencia computacional, lo que hace que su simulación sea lenta.
Además de la precisión, los modelos de caja blanca tienen la ventaja de no requerir datos históricos. Esto significa que pueden simular un edificio que aún no existe, siempre que se conozcan sus propiedades físicas. Si se dispone de experiencia en ingeniería y potencia informática, los modelos energéticos de caja blanca pueden proporcionar información valiosa a los promotores inmobiliarios.
Black-Box: Modelado energético con datos
El modelado de caja negra es un enfoque completamente diferente: mientras que los modelos de caja blanca intentan predecir el comportamiento basándose en la física, los modelos de caja negra se realizan ingeniería inversa con datos existentes. Estos modelos se pueden calibrar fácilmente con los datos disponibles y se pueden procesar mucho más rápido que los modelos de caja blanca. Algunos ejemplos de métodos de modelado basados en datos son las redes neuronales artificiales (ANN), las máquinas de vectores de soporte (SVM) y la regresión estadística.
La principal limitación de los modelos de caja negra es su dependencia de datos históricos. En aplicaciones de eficiencia energética, estos modelos sólo son válidos para el edificio que produjo los datos u otros edificios con propiedades muy similares. Crear un modelo de caja negra para un edificio que no existe es imposible ya que no hay datos para calibrar el modelo.
Los modelos de caja negra son muy útiles en la gestión de edificios existentes, ya que pueden utilizarse para simular el impacto de las medidas de eficiencia energética antes de implementarlas. Una vez creado el modelo, se puede utilizar para analizar problemas de construcción e identificar sus causas.
Caja gris: modelado de energía híbrida
Los modelos de caja gris tienen elementos tanto de los modelos de caja blanca como de caja negra. Utilizan ecuaciones físicas para representar el comportamiento de los edificios, pero son ecuaciones más simples que las utilizadas en los modelos de caja blanca. Como resultado, un modelo de caja gris se puede simular más rápidamente después de calibrarlo.
Sin embargo, la física simplificada conduce a una pérdida de precisión. Para compensar esto, los modelos de caja gris se calibran con datos históricos, al igual que los modelos de caja negra. Un modelo de potencia de caja gris ofrece un equilibrio entre la precisión de un modelo de caja blanca y la velocidad de un modelo de caja negra.
El proceso de calibrar modelos de caja negra y de caja gris a menudo se denomina “entrenamiento” del modelo, ya que los parámetros de simulación se ajustan hasta que los resultados del modelo coincidan con el comportamiento del sistema que se está modelando.
Utilizar eficazmente el modelado energético
Ninguno de los enfoques de modelización energética puede considerarse mejor que los demás, ya que todos tienen aplicaciones en el sector de la construcción. Los modelos de caja blanca son la única opción cuando no hay datos disponibles. Sin embargo, también pueden utilizarse para comparar el comportamiento real de un edificio con su comportamiento ideal según los principios de la física. Por otro lado, los modelos de caja negra y gris se pueden utilizar para representar un edificio existente y predecir su consumo de energía.
El modelado energético puede ser muy útil para los propietarios de edificios en Nueva York, ya que la Ley Local 97 de 2019 impone límites estrictos de emisiones a partir de 2024. Con tantas opciones diferentes para actualizar los edificios, los propietarios deben asegurarse de encontrar la mejor combinación para reducir las emisiones. Idealmente, la modernización de un edificio debería maximizar el ahorro de energía y evitar emisiones por cada dólar invertido por adelantado.
