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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.3.2019.tde-25032019-101446
Documento
Autor
Nome completo
Javier Diaz Valdivia
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2018
Orientador
Banca examinadora
Fiorelli, Flávio Augusto Sanzovo (Presidente)
Leite, Brenda Chaves Coelho
Vittorino, Fúlvio
Título em português
Análise computacional da automação das temperaturas de água gelada, de água de condensação e ar de insuflação em um edifício comercial.
Palavras-chave em português
Água
Climatização
Edifícios comerciais
Temperatura
Resumo em português
A automação de uma central de água gelada é muito utilizada para reduzir o consumo energético de edificações comerciais ao controlar a operação dos seus componentes e consequentemente das vazões de ar e água em função da carga térmica. Considerando as estratégias de controle atualmente em uso, existe a possibilidade de melhorá-las por meio do controle das variáveis de temperatura do sistema (temperaturas de insuflação do ar, da água gelada e da água de condensação), que na maioria dos casos são mantidas fixas para as condições de dimensionamento do sistema ou alteradas apenas em função das condições externas. Estudos demonstram que o controle adequado de cada uma dessas temperaturas nas condições de operação momentâneas (condições climáticas e carga térmica), seja de forma individualizada ou integradas, pode proporcionar reduções significativas no consumo de energia do sistema de climatização. Dessa forma, o presente estudo avaliou os ganhos de uma automação isolada e integrada dessas três temperaturas em base anual para as condições climáticas brasileiras, implementando a automação em diferentes cidades representativas do zoneamento bioclimático brasileiro via simulação computacional utilizando o software EnergyPlus(TM) para uma edificação comercial típica. Os resultados obtidos para a automação integrada indicam reduções globais de consumo que variam com a condição climática entre 5,03% e 19,68% quando comparado com o controle de temperatura fixa, e quando comparado com um controle que varia apenas em função das condições externas as reduções variam entre 3,22% e 8,21%. Esses resultados demonstram que o controle sugerido é melhor que os modelos adotados como referência de mercado.
Título em inglês
Computational analysis of automation of temperatures of chilled water, condenser water and supply air in a comercial building.
Palavras-chave em inglês
Central chilled-water plant
Control strategies optimization
Energy efficiency
Office building air conditioning
Resumo em inglês
Automation of a central chilled-water plant is widely used to reduce the energy consumption of commercial buildings by controlling the operation of its components and consequently the air and water flow rates according to the thermal load. Considering the control strategies currently in use, there is a possibility to improve them by controlling the system temperature variables (air insufflation, cold and condensation water temperatures), which in most cases are fixed in system design conditions or variable only according to the external weather. Studies demonstrate that an adequate control of each of these temperatures under momentary operating conditions (climatic conditions and thermal load), whether in an individualized or integrated way, can provide significant reductions in the energy consumption of the HVAC system. Thus, the present study intends to evaluate the energy consumption gains of an individualized and integrated automation of the three variable temperatures on an annual basis for Brazilian climatic conditions, implementing automation for different cities representing the Brazilian bioclimatic zoning. Such evaluation was made by computer simulation using EnergyPlus(TM) software for a typical commercial building. The results obtained with the integrated automation show savings in global consumption that change with the weather between 5,03% and 19,68% when compared with a fixed control, and when compared with a control that varies according to weather conditions the savings are between 3,22% and 8,21%. These results show that the proposed control is better than both models adopted as market benchmarks.
 
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Data de Publicação
2019-03-27
 
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