Ya hemos utilizado implícitamente datos horarios en otros artículos sobre diseño híbrido y refrigeración activa y pasiva, pero nunca hemos hablado de sus ventajas en comparación con las simulaciones de carga mensuales. En este artículo hablaremos de las ventajas de trabajar con datos de carga horaria.
¿Qué es una simulación dinámica?
Para cualquier tipo de simulación geotérmica, necesita tener un perfil de carga de su edificio o de su campo de perforación directamente. En nuestro artículo anterior sobre la estimación de la carga del edificio (que se puede encontrar aquí), hemos dicho que puede utilizar estimaciones a escala temporal anual o mensual, o bien realizar una simulación dinámica de su edificio con herramientas como Vabi, Lineal, Energía Plus, IESVE, Edificios Vicus, IDA ICE ...
Dado que para realizar una simulación dinámica de un edificio es necesario crear un modelo 3D completo del edificio y hacer suposiciones sobre el comportamiento de la ocupación, lleva bastante tiempo y no es necesariamente más correcta que una simple regla empírica (mierda dentro = mierda fuera), pero puede ser una poderosa herramienta para conocer el comportamiento del edificio y responder a preguntas como:
- ¿Existe riesgo de sobrecalentamiento en verano?
- ¿Cuál es la demanda máxima que realmente necesito?
- Si tengo una protección solar automatizada, ¿cuál sería el efecto sobre la demanda de mi edificio?
Además de estas ventajas arquitectónicas y de ingeniería MEP, estas simulaciones dinámicas también le proporcionan el perfil de demanda del edificio en un archivo CSV con resolución horaria, que puede utilizar en GHEtool.
Ventajas de utilizar datos horarios
Cuando realice una simulación con resolución mensual, introduzca por separado la demanda máxima y la demanda mensual. Para simular el perfil de temperatura, debe estimar la duración de la punta (véase también este artículo). Esta duración máxima indica cuánto tiempo funcionará la bomba de calor a la máxima potencia durante un funcionamiento continuo. Cuanto más larga sea esta duración máxima, mayor será la tensión a la que estará sometido el suelo. Cuando se utilizan datos horarios, esta información ya está incluida en los propios datos, lo que significa que no se necesitan más estimaciones: se puede confiar directamente en la física del edificio.
Como ya hemos mencionado, el uso de datos horarios no hace necesariamente que la simulación geotérmica sea más precisa (se pueden seguir haciendo suposiciones incorrectas sobre la ocupación del edificio, por ejemplo), pero la hará más perspicaz. Esto se demostrará a través de dos estudios de casos a continuación.
Dos casos prácticos
Para comparar la simulación de un perfil de temperatura utilizando datos mensuales y horarios en GHEtool, se seleccionaron dos edificios diferentes:
- Un edificio de apartamentos con un pozo colectivo. Este edificio presenta un desequilibrio significativo en la extracción debido a la mayor demanda de calefacción y agua caliente sanitaria.
- Un edificio de auditorios, que tiene una demanda pico de refrigeración elevada (ya que el sistema es todo aire en refrigeración), pero aún así un desequilibrio general en la extracción.
Ambos edificios se simularon dinámicamente, por lo que disponemos de los perfiles de demanda por hora. Estos datos horarios se convirtieron en demandas anuales (máximas) de calefacción y refrigeración mediante un proceso posterior. Al diseñar el campo de sondeo con ambos conjuntos de datos, eliminamos todas las demás incertidumbres y podemos centrarnos únicamente en las diferencias de diseño resultantes del uso de una u otra resolución.
Proyecto residencial
Como referencia, se hizo primero la simulación con resolución mensual. Se utilizó la distribución mensual por defecto, con la potencia máxima para calefacción y refrigeración fijada en 62 kW y 77 kW respectivamente, y unas demandas anuales de 120 MWh y 19 MWh. La demanda de agua caliente sanitaria fue de 60 MWh/año. Utilizando una duración media del pico de 8 horas, se obtuvo el siguiente perfil con un campo de sondeo de 7×4 y perforaciones de hasta 150 m de profundidad.
Como se desprende de la propia demanda del edificio, existe un desequilibrio significativo en este campo de sondeos de unos 116 MWh/año de extracción. Sin embargo, este campo de sondeos está ligeramente más limitado por la demanda de refrigeración del primer año (temperatura máxima de 16,81 °C) que por la demanda máxima de calefacción del año 25 (2,63 °C).
Nota
Se podría argumentar que superar el límite máximo de temperatura para la refrigeración durante el primer año no es un problema importante, ya que se está refrigerando el suelo a pesar de todo, y este problema puede desaparecer con el tiempo. Sin embargo, cuando se trabaja con un perfil mensual, no se sabe hasta qué punto será significativo ese rebasamiento. ¿Se superará el límite de temperatura sólo durante una hora o durante toda una semana? Por lo tanto, cuando se utilizan datos mensuales, es mejor atenerse a lo que sí se sabe: si se supera o no un determinado límite, pero no durante cuánto tiempo.
Cuando realizamos la misma simulación con los datos horarios, vemos que, efectivamente, el mismo campo de sondeo es suficiente (por lo que nuestro diseño era correcto), pero por un motivo ligeramente distinto. Aquí, la temperatura máxima mínima en calefacción es de 2,09 °C, y en refrigeración, de 16,37 °C. Mientras que antes diseñamos el campo de sondeo basándonos en la demanda máxima de refrigeración, ahora está claro que la calefacción es el verdadero factor limitante.
¿De dónde procede esta diferencia? De la duración del pico.
Con los datos horarios, vemos que el pico de temperatura de refrigeración sólo se produce durante una hora, con la segunda temperatura más alta ya por debajo de 16 °C. Suponer que el pico de potencia duró 8 horas fue, en este caso, una sobreestimación. Para el pico de demanda de calefacción, la historia es la contraria: como el edificio utiliza calefacción por suelo radiante, la temperatura se mantiene baja durante un periodo mucho más largo (como muestra la figura siguiente). En este caso, una duración máxima de 8 horas para la calefacción era en realidad una subestimación.
Atención
Se podría pensar que, para superar esta diferencia, basta con ajustar la duración máxima de la calefacción y la refrigeración para que coincida con la demanda horaria. Esto funcionaría, pero sólo a posteriori, una vez realizada la simulación horaria. La duración máxima que refleja el comportamiento real del edificio sólo puede conocerse mediante simulación (o medición, si el edificio ya existe). Este valor varía de un edificio a otro, y ajustarlo en función de un proyecto puede dar lugar a discrepancias importantes en otro.
Auditorio
Para el edificio del auditorio, también se realizó una simulación inicial con una resolución mensual, con una demanda máxima de 32 kW para calefacción y 90 kW para refrigeración, y unas demandas anuales de 38 MWh y 3,9 MWh respectivamente. Como se muestra en la figura siguiente, este campo de sondeos está claramente limitado por el pico de demanda de refrigeración del primer año, y se necesitan 9×4 sondeos, cada uno de 150 m de profundidad, para satisfacer las necesidades del edificio. La temperatura media máxima del fluido alcanza los 16,85 °C.
Cuando se realiza la misma simulación con una resolución horaria, se obtiene el perfil siguiente. En este caso, la temperatura máxima desciende a 16,16 °C, lo que indica que en la simulación mensual se sobrestimó el tamaño necesario del campo de sondeo. Dado que el sistema de refrigeración del auditorio es todo aire, la potencia máxima suele ser muy variable.
Cuando reducimos significativamente el tamaño del campo de sondeo a 7×4 sondeos (reduciendo el coste de inversión en 22%), obtenemos un campo de sondeo que experimenta un pico de temperatura media del fluido de 17,28 °C, ligeramente por encima del umbral permitido. Sin embargo, gracias a la resolución horaria de los datos, podemos ver (como se muestra en la figura siguiente) que este pico de temperatura sólo se produce una vez durante toda la simulación, mientras que los demás picos de temperatura se mantienen muy por debajo de los 17 °C. Gracias a esta resolución horaria, podemos reducir con seguridad el tamaño necesario del campo de sondeo y evitar un sobredimensionamiento antieconómico.
Conclusión
En este artículo se analizan las diferencias entre diseñar un campo de sondeo utilizando la resolución mensual tradicional y diseñar uno con datos horarios. Está claro que el uso de datos horarios proporciona mucha más información sobre el comportamiento del edificio (y, por tanto, del campo de sondeo). Dado que no es necesario estimar la duración de los picos, es más fácil identificar posibles sobredimensionamientos o infradimensionamientos. Así pues, aunque una mayor resolución no se traduce necesariamente en un diseño más preciso, sí permite diseñar con mayor confianza y conocimiento.
Referencias
- Vea nuestro vídeo explicativo en nuestra página de YouTube haciendo clic en aquí.