Algoritmos de gestão ativa da procura em edifícios Engenharia Mecânica

95 Pages·2014·2.32 MB·Portuguese

Algoritmos de gestão ativa da procura em edifícios

Maria João Dias Machado

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em
Engenharia Mecânica

Orientadores: Prof. Carlos Augusto Santos Silva
Prof. Paulo Manuel Cadete Ferrão

Júri
Presidente: Prof. Mário Manuel Gonçalves da Costa
Orientador: Prof. Carlos Augusto Santos Silva
Vogal: Eng. Mário Miguel Franco Marques de Matos

Outubro de 2014

I
AGRADECIMENTOS

Em primeiro lugar gostaria de agradecer ao meu orientador, Professor Carlos Silva pela
disponibilidade e apoio na orientação durante todo o desenvolvimento desta dissertação e ao
Professor Paulo Ferrão pela sua importância na existência do tema desta dissertação.
Em segundo lugar gostaria de agradecer ao Henrique Pombeiro por todo o esforço e
disponibilidade demonstrada durante a elaboração deste trabalho.

Agradeço também a todos os meus amigos, Rita, Patrícia, Vasco, Carrelha, Marçal, Mário,
Joaquim, Gonçalo e Jota pela força e motivação dada durante estes meses. Aos meus coleguinhas de
almoço, Dias e Ochoa, obrigada pelos momentos de descontração. Ao Pedro, por toda a força,
motivação, cumplicidade e paciência durante estes meses.

Por último, gostaria de demonstrar uma enorme gratidão à minha família por todo o apoio,
motivação, valores que me transmitiram e pelos meios que me proporcionaram para que esta etapa
da minha vida fosse possível.

ii
ABSTRACT
One of the big challenges that modern society must face consists of the decreasing of energy
consumption or using energy more efficiently. It exist a high potential to increase energy efficiency
and energy saving in the building sector. This energetic change must have into account the comfort
of their occupants, so the use of energy management systems that adjust energy demand for their
production, taking into account tariff, daily routines, comfort and other types of constraints, is an
asset to satisfy these two conflicting demands.
The objective of this thesis is to design a demand-response algorithm to adjust the electricity
consumption to the tariff, the users’ comfort and the availability of renewable electricity. These
algorithm was implemented with the support of Matlab and EnergyPlus software and tested in the
Energy in Buildings laboratory at Instituto Superior Técnico in Tagus Park campus. Besides the
creation of a new algorithm, it is intended to implement an existing algorithm in the literature and
make an analysis of results of these two models.
It was concluded that in all models, the percentage of comfort decreases and the percentage
of cost increases when the emphasis given to the cost is increased.The model which uses dynamic
programing is able to obtain an optimal solution. However, due to its limitations, the solution
obtained with this model were less accurate solutions when compared with the genetic algorithm.

Key-words: energy efficiency, optimization, human comfort, renewable energy, active management.

iii
RESUMO
Um dos grandes desafios que a sociedade moderna tem de superar consiste na diminuição
do consumo de energia, ou o uso desta de forma mais eficiente. No sector dos edifícios existe um
elevado potencial de aumento de eficiência energética e poupança de energia. Mas esta alteração
energética tem de ter em consideração o conforto dos seus ocupantes, desta forma o uso de
sistemas de gestão de energia que procuram ajustar a procura de energia à sua produção, tendo em
conta tarifários, rotinas diárias, conforto e outros tipos de constrangimentos, é uma mais-valia para a
satisfazer estas duas exigências opostas.
Esta dissertação tem como objetivo desenhar um algoritmo de gestão ativa da procura que
ajuste o consumo de energia à produção de energia proveniente de fontes renováveis, aos preços
praticados naquele instante e ao conforto dos utilizadores. Este algoritmo foi implementado com o
auxílio do software Matlab e EnergyPlus e testado no laboratório de energia no edifício d
o Instituto Superior Técnico, no campus Taguspark. Para além da criação de um novo algoritmo,
pretende-se também implementar um algoritmo existente na literatura e fazer uma análise de
resultados aos dois modelos implementados.
Conclui-se que, em todos os modelos, com o aumento da importância a dar ao custo a
percentagem de conforto diminui e a percentagem de custo aumenta. O modelo que utiliza a
programação dinâmica, apesar de obter a solução ótima, devido às suas limitações, obtém resultados
inferiores ao modelo que utiliza o algoritmo genético.

Palavras-chave: eficiência energética, otimização, conforto humano, energias renováveis, gestão
ativa.
iv
ÍNDICE
ÍNDICE ................................................................................................................................................ v
1 INTRODUÇÃO ..............................................................................................................................1
1.1 Motivação .............................................................................................................................. 1
1.2 Objetivos ................................................................................................................................ 2
1.3 Contributos ............................................................................................................................ 2
1.4 Estrutura ................................................................................................................................ 2
2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA .............................................................................................................4
2.1 Consumo de Energia Elétrica no Sector Residencial ................................................................ 4
2.1.1 Potencial de sistemas de controlo automático do consumo de energia ..............................5
2.1.2 Comportamentos relativos ao consumo de energia elétrica ...............................................6
2.2 Climatização de Edifícios ......................................................................................................... 8
2.3 Estratégias de Gestão de Energia .......................................................................................... 13
2.4 Algoritmos de Otimização ..................................................................................................... 16
2.4.1 Programação dinâmica .................................................................................................... 16
2.4.2 Programação Linear ......................................................................................................... 17
2.4.3 Algoritmos Genéticos ...................................................................................................... 18
2.4.4 Teoria dos Jogos .............................................................................................................. 20
3 Descrição do caso de estudo ..................................................................................................... 22
3.1 Caracterização física e funcional ........................................................................................... 22
3.1.1 Localização ...................................................................................................................... 22
3.1.2 Análise da construção ...................................................................................................... 23
3.1.3 Equipamentos controlados pelo utilizador ....................................................................... 23
3.1.4 Equipamentos de medição .............................................................................................. 25
3.1.5 Equipamentos de geração de energia elétrica .................................................................. 26
3.2 Modelação ........................................................................................................................... 27
3.2.1 Modelo térmico simplificado ........................................................................................... 27
3.2.2 Modelo de EnergyPlus ..................................................................................................... 29
3.3 Validação dos modelos ......................................................................................................... 31
3.3.1 Sem climatização ............................................................................................................. 31
3.3.2 Com climatização............................................................................................................. 32
3.4 Modelo de Conforto térmico ................................................................................................ 34
3.5 Modelo de Previsão de Produção de Energia Solar ............................................................... 35
v
4 Modelos de Otimização ............................................................................................................. 36
4.1 Modelo Energy Box .............................................................................................................. 36
4.1.1 Variáveis de Decisão ........................................................................................................ 36
4.1.2 Regras de Transição ......................................................................................................... 36
4.1.3 Função Objetivo .............................................................................................................. 37
4.1.4 Descrição do Modelo ....................................................................................................... 38
4.2 Modelo Algoritmo Genético ................................................................................................. 39
4.2.1 Variáveis de entrada ........................................................................................................ 41
4.2.2 Função Objetivo .............................................................................................................. 41
4.2.3 Constrangimentos ........................................................................................................... 42
5 Resultados ................................................................................................................................ 43
5.1 EnergyBox VS Versão 1 Modelo Algoritmo Genético (Simulação) .......................................... 43
5.2 Versão 2 Modelo Algoritmo Genético (Simulação) ................................................................ 48
5.2.1 Ensaios 1 a 5 com 40 elementos e 40 gerações ................................................................ 48
5.2.1 Ensaios 3 e 5 com 100 elementos e 100 gerações ............................................................ 52
5.3 Versão 2 Modelo Algoritmo Genético (Ensaio real) ............................................................... 55
5.4 Versão 3 Modelo Algoritmo Genético ................................................................................... 57
6 Conclusão ................................................................................................................................. 60
REFERÊNCIAS .................................................................................................................................... 62
APÊNDICES ......................................................................................................................................... a

vi
LISTA DE TABELAS
Tabela 2.1 - Gamas de iluminância por diferentes tarefas ou atividades segundo a norma ISO 8995
[15]. .................................................................................................................................................. 12
Tabela 2.2 – Requisitos de qualidade do ar interior ........................................................................... 13
Tabela 3.1 – Áreas em contacto com as envolventes exteriores e interiores. ..................................... 23
Tabela 3.2 – Caraterísticas da Iluminação. ......................................................................................... 23
Tabela 3.3 - Caraterísticas do ventilo-convetor e do sistema de distribuição de água. ....................... 25
Tabela 3.4 – Sensores no interior da sala........................................................................................... 25
Tabela 3.5 - Tabela de preços da energia ativa. ................................................................................. 26
Tabela 3.6 - Especificações dos equipamentos de geração e armazenamento de energia. ................. 26
Tabela 3.7 – Erros absolutos médios e respetivo desvio padrão nas três velocidades de
funcionamento para os dois modelos ............................................................................................... 33
Tabela 5.1 – Parâmetros utilizados nos vários ensaios. ...................................................................... 44
Tabela 5.2 – Resultados do ensaio 1, =0 ou =1, FO – função objetivo. ......................... 45
Tabela 5.3 – Resultados do ensaio 2, =0,3 ou =1 ......................................................... 45
Tabela 5.4 - Resultados do ensaio 3, =0,5 ou =1 ........................................................... 45
Tabela 5.5 - Resultados do ensaio 4, =0,7 ou =1 .......................................................... 45
Tabela 5.6 - Resultados do ensaio 5, =1 ou =1 ............................................................. 45
Tabela 5.7 - Resultados do ensaio 1, =0 ou =1 ............................................................. 48
Tabela 5.8 - Resultados do ensaio 2, =0,3 ou =1 .......................................................... 49
Tabela 5.9 - Resultados do ensaio 3, =0,5 ou =1 .......................................................... 49
Tabela 5.10 - Resultados do ensaio 4, =0,7 ou =1 ........................................................ 49
Tabela 5.11 - Resultados do ensaio 5, =1 ou =1 ........................................................... 49
Tabela 5.12 - Resultados do ensaio 3, =0,5 ou =1 ........................................................ 52
Tabela 5.13 - Resultados do ensaio 5, =1 ou =1 ........................................................... 52
Tabela 5.14 - Horário de todas as atividades realizadas. .................................................................... 55
Tabela 5.15 – Comparação entre a versão três e a versão dois do modelo algoritmo genético. ......... 58

vii
LISTA DE FIGURAS
Figura 2.1 – (Esquerda) Consumo de eletricidade no sector residencial, separada por diferentes tipos
de aplicações [6]. ................................................................................................................................4
Figura 2.2 – (Direita) Consumo de energia dos aparelhos [6]. ..............................................................4
Figura 2.3 – Energia consumida numa habitação diferenciada por tarefas ou aparelhos [9].................5
Figura 2.4 – Estrutura do diagrama de carga horaria para o sector residencial [8]. ..............................5
Figura 2.5 – Percentagem de desconforto prevista (PPD) em função do modelo do voto médio
previsto (PMV) [12]. .......................................................................................................................... 10
Figura 2.6 – Temperatura operativa em função da temperatura média mensal exterior [12]. ............ 11
Figura 2.7 - Estratégias de gestão que alteram o diagrama de cargas [19]. ........................................ 15
Figura 2.8 – Esquema de Funcionamento de um algoritmo genético. ................................................ 19
Figura 2.9 - Estratégia de gestão de energia que permite interação entre utilizadores e o fornecedor
de energia [26].................................................................................................................................. 21
Figura 3.1 – Localização do local de estudo. ...................................................................................... 22
Figura 3.2 – Esquema de montagem do sistema de geração e armazenamento de energia [33]. ....... 27
Figura 3.3 – Esquema de funcionamento do EnergyPlus. ................................................................... 30
Figura 4.1 – Exemplo do funcionamento do Modelo Energy Box ....................................................... 39
Figura 4.2 – Esquema de funcionamento do Modelo Algoritmo Genético ......................................... 40

viii
LISTA DE GRÁFICOS
Gráfico 3.1 – Iluminância em função da intensidade luminosa. ......................................................... 24
Gráfico 3.2 – Consumo [W] em função da intensidade luminosa. ...................................................... 24
Gráfico 3.3 – Comparação dos valores de temperatura obtidos através do modelo simplificado e do
modelo EnergyPlus com os valores de temperatura medidos no interior da sala em estudo durante
três dias. ........................................................................................................................................... 31
Gráfico 3.4 – Comparação dos valores de temperatura obtidos através do modelo EnergyPlus com os
valores de temperatura medidos no interior da sala com o ventilo convetor a funcionar na velocidade
três. .................................................................................................................................................. 32
Gráfico 3.5 – Comparação dos valores de temperatura obtidos através do modelo EnergyPlus com os
valores de temperatura medidos no interior da sala com o ventilo convetor a funcionar na velocidade
dois. .................................................................................................................................................. 33
Gráfico 3.6 – Comparação dos valores de temperatura obtidos através do modelo EnergyPlus com os
valores de temperatura medidos no interior da sala com o ventilo convetor a funcionar na velocidade
um. ................................................................................................................................................... 33
Gráfico 5.1 – Temperatura real e simulada no interior da sala sem a presença de pessoas e sem o VC
ligado. ............................................................................................................................................... 44
Gráfico 5.2 – Comparação dos valores da percentagem de conforto para diferentes valores de
. ............................................................................................................................................. 46
Gráfico 5.3 – Comparação da percentagem de conforto entre o modelo EnergyBox e Algoritmo
Genético. .......................................................................................................................................... 47
Gráfico 5.4 - Comparação da percentagem de conforto entre o modelo EnergyBox e Algoritmo
Genético. .......................................................................................................................................... 47
Gráfico 5.5 - Comparação da função objetivo entre o modelo EnergyBox e Algoritmo Genético. ....... 47
Gráfico 5.6 - Temperatura real e simulada no interior da sala sem a presença de pessoas e sem o VC
ligado. ............................................................................................................................................... 48
Gráfico 5.7 – Percentagem de conforto para os cinco ensaios. .......................................................... 50
Gráfico 5.8 – Função objetivo para os cinco ensaios. ......................................................................... 50
Gráfico 5.9 – Percentagem de custo para os cinco ensaios ................................................................ 51
Gráfico 5.10 – Estado da bateria para os cinco ensaios ...................................................................... 51
Gráfico 5.11 – Gráfico da função objetivo, percentagem de conforto e de custo para o modelo
Algoritmo Genético V2 com uma população de 100 elementos e uma geração de 100
com =0,5. ............................................................................................................................... 53
ix
Gráfico 5.12 - Gráfico da percentagem da custo, preços da eletricidade e das velocidades do VC para
o modelo Algoritmo Genético V2 com uma população de 100 elementos e uma geração de 100
com =0,5. ............................................................................................................................... 53
Gráfico 5.13 - Gráfico do estado da bateria e da produção de energia elétrica para o modelo
Algoritmo Genético V2 com uma população de 100 elementos e uma geração de 100
com =0,5. ............................................................................................................................... 53
Gráfico 5.14 - Gráfico da temperatura exterior, temperatura da sala e velocidade do VC para o
modelo Algoritmo Genético V2 com uma população de 100 elementos e uma geração de 100
com =0,5. ............................................................................................................................... 54
Gráfico 5.15 – Comparação da evolução da temperatura no interior da sala com modelo. ................ 56
Gráfico 5.16 - Comparação da percentagem de conforto no interior da sala com modelo. ................ 56
Gráfico 5.17 – Comparação entre a iluminação artificial, iluminação natural, iluminação no interior da
sala e a intensidade luminosa imposta às lâmpadas. ......................................................................... 57
Gráfico 5.18 - Comparação entre a função objetivo, função de custo e função de conforto, dividida
entre conforto visual e conforto térmico. .......................................................................................... 58
Gráfico 5.19 – Função de custo e velocidade do VC. .......................................................................... 58
x