Modelo adaptativo para la gestión ambiental y energética de inmuebles de uso residencial y terciario

Abstract

[Resumen] Desde la entrada en vigor de la Directiva Europea 91 del 2002, relativa a la eficiencia energética de los edificios, la cual obligaba a los Estados miembros de la Unión Europea a establecer una metodología para determinar la eficiencia energética de los edificios mediante su trasposición a la legislación local; la evaluación del comportamiento energético y ambiental de los edificios, especialmente los que integran en parque de edificios existentes, ha adquirido una gran relevancia. Para cumplir estos objetivos de aumento de la eficiencia energética y de reducción de emisiones de dióxido de carbono en el sector de la edificación, es necesario disponer de la mayor cantidad de información posible sobre el comportamiento energético y ambiental de los edificios existentes. En España, el proceso de implantación de esta metodología para evaluar la eficiencia energética de los edificios existentes se ha producido con un cierto retraso, dándose dos circunstancias que dificultan su aplicación; por un lado no hay acceso público a los resultados de la labor certificadora realizada hasta la fecha, no disponiendo de información referente al comportamiento energético de estos edificios, que son los que presentan el comportamiento energético y ambiental más desfavorable. Por otro lado, no se dispone de modelos específicos que permitan predecir su comportamiento energético y ambiental en las distintas zonas climáticas de España. Por tal motivo, ante este grave y complejo problema, el empleo de nuevas técnicas de estudio de simulación energética para establecer el comportamiento energético y ambiental de los distintos tipos de edificios, resultan indispensables; tales como la utilización de técnicas y procedimientos de Inteligencia Artificial (en adelante IA) como son las Redes de Neuronas Artificiales y la Programación Genética. La presente investigación tiene por objeto demostrar la aplicabilidad de las Redes de Neuronas Artificiales y la Programación Genética al estudio del comportamiento energético y ambiental del edificio, así como de su eficiencia energética, proporcionando una potente y eficaz herramienta de apoyo a la labor certificadora. En este caso, se realiza el estudio sobre una muestra representativa del parque de edificios existentes, compuesta por inmuebles situados en el Noroeste de España y con diferentes características constructivas.