Fecha límite para el envío de resumenes: 21/Abril/2024

Las edificaciones presentan elevados consumos de energía en el clima tropical ocasionados principalmente por la climatización requerida. Comúnmente, la predicción del consumo de climatización se lleva a cabo a partir de herramientas de simulación energética dinámicas basadas en la física del edificio, sus sistemas y ocupación. Esta herramientas presentan altos requerimientos de datos y experticia lo que representa un mayor esfuerzo para los diseñadores de edificaciones. En este trabajo de investigación se establece un modelo de predicción de consumo de climatización a partir del enfoque de datos, utilizando los algoritmos de regresión lineal – RL y máquina de soporte vectorial – MSV para una vivienda de ingresos medios localizada en la ciudad de Bucaramanga, Colombia. Los datos para el entrenamiento de los modelos se obtuvieron a partir de simulaciones energéticas paramétricas llevadas a cabo en JEPlus. Los resultados, una vez han sido validados, muestran que el algoritmo de MSV presenta el mejor desempeño, incluso comparado con el modelo de simulación dinámica.

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