Benchmarking energético de edificações escolares do município de Londrina: uma abordagem top-down

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: Arrebola, Camila Lima Chechin Camacho
Orientador(a): Giglio, Thalita Gorban Ferreira
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: https://repositorio.uel.br/handle/123456789/17892
Resumo: Com o desenvolvimento das atividades humanas, as cidades passaram a ampliar o seu consumo de energia elétrica e os impactos de seu uso vêm causando mudanças no clima. Esse aumento está atrelado à necessidade de criar meios adequados de conforto nos espaços construídos. Em todo mundo, diversas foram as estratégias para proporcionar ambientes com uso adequado de energia, associado à qualidade ambiental. Nos edifícios escolares tem-se a oportunidade de realizar estudos direcionados para a eficiência energética, pois constituem contextos formadores da sociedade. Portanto, investigou-se a totalidade do parque imobiliário gerido pela Secretaria Municipal de Educação de Londrina-PR, levando em consideração que esse setor foi o maior consumidor de energia elétrica entre todas as secretarias municipais, a partir de 2018. A pesquisa gera singularidade ao propor um método estatístico de benchmarking energético, em abordagem top-down, com a utilização do software TS-Sisreg® - Sistema de Regressão Múltipla. A proposta é direcionada as edificações com base em dados históricos de consumo de energia elétrica, características construtivas, uso e ocupação, do ano de 2022. A metodologia empregada foi estruturada em quatro etapas: a construção de um banco de dados reais; a análise e tratamento de dados; a validação do modelo de benchmarking energético; e a classificação de desempenho energético dos edifícios, a qual permitiu a hierarquização energética das edificações escolares públicas. Foram definidas como variável dependente o consumo anual de energia elétrica e independentes a área construída, existência de quadra coberta, área do terreno, densidade ocupacional e horas de ocupação. Com base nestes dados, definiu-se a equação preditiva com a utilização do modelo de regressão linear múltipla, possibilitando a classificação das unidades escolares em dois indicadores energéticos (EUIs), consumo por área (kWh/m²/ano) e consumo por usuário (kWh/usuário/ano). O processo foi gerado com a realização da classificação de A à E referente aos EUIs, nas quais os edifícios ficaram categorizados como: A, eficiente; B, C e D típicos; e E, ineficiente. O desempenho energético por área das edificações para os valores calculados está no intervalo de 7,51 a 47,77 kWh/m²/ano e os observados estão entre 3,31 e 47,94 kWh/m²/ano. Em relação aos EUIs para usuário por ano, os valores estão entre 13,56 e 125,40 kWh/usuário/ano para o calculado e 16,56 a 147,68 kWh/usuário/ano em relação ao observado. Ao interpretar o contexto do estudo realizado no parque escolar sugere-se que a metodologia proposta tem potencial de replicação em outras realidades correlatas. Tem-se como expectativa de que esta abordagem seja uma ferramenta para a sistematização de análises energéticas contínuas, incentivando a cultura do bom uso dos recursos disponíveis, e a proposição de retrofits em estudos futuros, visto que ele permite ser adaptado a outras realidades escolares.
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Nos edifícios escolares tem-se a oportunidade de realizar estudos direcionados para a eficiência energética, pois constituem contextos formadores da sociedade. Portanto, investigou-se a totalidade do parque imobiliário gerido pela Secretaria Municipal de Educação de Londrina-PR, levando em consideração que esse setor foi o maior consumidor de energia elétrica entre todas as secretarias municipais, a partir de 2018. A pesquisa gera singularidade ao propor um método estatístico de benchmarking energético, em abordagem top-down, com a utilização do software TS-Sisreg® - Sistema de Regressão Múltipla. A proposta é direcionada as edificações com base em dados históricos de consumo de energia elétrica, características construtivas, uso e ocupação, do ano de 2022. A metodologia empregada foi estruturada em quatro etapas: a construção de um banco de dados reais; a análise e tratamento de dados; a validação do modelo de benchmarking energético; e a classificação de desempenho energético dos edifícios, a qual permitiu a hierarquização energética das edificações escolares públicas. Foram definidas como variável dependente o consumo anual de energia elétrica e independentes a área construída, existência de quadra coberta, área do terreno, densidade ocupacional e horas de ocupação. Com base nestes dados, definiu-se a equação preditiva com a utilização do modelo de regressão linear múltipla, possibilitando a classificação das unidades escolares em dois indicadores energéticos (EUIs), consumo por área (kWh/m²/ano) e consumo por usuário (kWh/usuário/ano). O processo foi gerado com a realização da classificação de A à E referente aos EUIs, nas quais os edifícios ficaram categorizados como: A, eficiente; B, C e D típicos; e E, ineficiente. O desempenho energético por área das edificações para os valores calculados está no intervalo de 7,51 a 47,77 kWh/m²/ano e os observados estão entre 3,31 e 47,94 kWh/m²/ano. Em relação aos EUIs para usuário por ano, os valores estão entre 13,56 e 125,40 kWh/usuário/ano para o calculado e 16,56 a 147,68 kWh/usuário/ano em relação ao observado. Ao interpretar o contexto do estudo realizado no parque escolar sugere-se que a metodologia proposta tem potencial de replicação em outras realidades correlatas. Tem-se como expectativa de que esta abordagem seja uma ferramenta para a sistematização de análises energéticas contínuas, incentivando a cultura do bom uso dos recursos disponíveis, e a proposição de retrofits em estudos futuros, visto que ele permite ser adaptado a outras realidades escolares.With the development of human activities, cities have increased their consumption of electricity, and the impacts of its use have been causing changes in the climate. This increase is linked to the need to create adequate means of comfort in built spaces. Around the world, there have been several strategies to provide environments with adequate energy use, associated with environmental quality. In school buildings, there is the opportunity to conduct studies aimed at energy efficiency, as they constitute contexts that shape society. Therefore, the entire real estate park managed by the Municipal Department of Education of Londrina-PR was investigated, taking into account that this sector was the largest consumer of electricity among all municipal departments, as of 2018. The research generates uniqueness by proposing a statistical method of energy benchmarking, in a top-down approach, using the TS-Sisreg® software - Multiple Regression System. The proposal is aimed at buildings based on historical data on electricity consumption, construction characteristics, use and occupancy, from the year 2022. The methodology used was structured in four stages: the construction of a real database; data analysis and processing; validation of the energy benchmarking model; and the classification of the energy performance of the buildings, which allowed the energy hierarchy of public school buildings. The annual electricity consumption was defined as the dependent variable and the built area, existence of a covered court, land area, occupancy density and hours of occupancy as independent variables. Based on these data, the predictive equation was defined using the multiple linear regression model, enabling the classification of the school units into two energy indicators (EUIs), consumption by area (kWh/m²/year) and consumption by user (kWh/user/year). The process was generated by performing the classification from A to E regarding the EUIs, in which the buildings were categorized as: A, efficient; B, C and D typical; and E, inefficient. The energy performance per area of the buildings for the calculated values is in the range of 7.51 to 47.77 kWh/m²/year and those observed are between 3.31 and 47.94 kWh/m²/year. Regarding the EUIs for user per year, the values are between 13.56 and 125.40 kWh/user/year for the calculated and 16.56 to 147.68 kWh/user/year in relation to the observed. When interpreting the context of the study carried out in the school park, it is suggested that the proposed methodology has the potential to be replicated in other related realities. It is expected that this approach will be a tool for the systematization of continuous energy analyses, encouraging the culture of good use of available resources, and the proposal of retrofits in future studies, since it can be adapted to other school realities.porEngenharias - Engenharia CivilEngenharias - Engenharia CivilEnergy benchmarkingEnergy performance in buildingsSchool buildings in operationSchools - Electricity - Consumption - Londrina, PRBenchmarking energéticoDesempenho energético em edificaçõesEdifícios escolares em operaçãoEscolas - Energia elétrica - Consumo - Londrina, PRBenchmarking energético de edificações escolares do município de Londrina: uma abordagem top-downEnergy benchmarking of school buildings in the municipality of Londrina: a top-down approachinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisCTU - Departamento de Construção CivilPrograma de Pós-Graduação em Engenharia CivilUniversidade Estadual de Londrina - UEL-1-1reponame:Repositório Institucional da UELinstname:Universidade Estadual de Londrina (UEL)instacron:UELinfo:eu-repo/semantics/openAccessDoutoradoCentro de Tecnologia e UrbanismoORIGINALEN_CCI_Dr_2024_Arrebola_Camila_LCC.pdfEN_CCI_Dr_2024_Arrebola_Camila_LCC.pdfTexto completo Id. 192769application/pdf2658303https://repositorio.uel.br/bitstreams/b639ac99-05c1-4350-ac27-b83cec379bd4/downloadc30240d0973b14fb14608ecdb464933eMD51EN_CCI_Dr_2024_Arrebola_Camila_LCC_Termo.pdfEN_CCI_Dr_2024_Arrebola_Camila_LCC_Termo.pdfTermo de autorização.application/pdf323046https://repositorio.uel.br/bitstreams/2d4c7138-c991-45ee-a351-af8fbeff7525/downloadfb3f2d341967d6a703126a44a5e7a069MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8555https://repositorio.uel.br/bitstreams/85bf7e47-d997-46d9-954c-345610adeeb4/downloadb0875caec81dd1122312ab77c11250f1MD53TEXTEN_CCI_Dr_2024_Arrebola_Camila_LCC.pdf.txtEN_CCI_Dr_2024_Arrebola_Camila_LCC.pdf.txtExtracted texttext/plain246582https://repositorio.uel.br/bitstreams/de90b05d-0ac5-4be9-a82b-ac882056fd51/download3d2d0989f27a373a22aaca1c167ed0a9MD54EN_CCI_Dr_2024_Arrebola_Camila_LCC_Termo.pdf.txtEN_CCI_Dr_2024_Arrebola_Camila_LCC_Termo.pdf.txtExtracted texttext/plain1923https://repositorio.uel.br/bitstreams/f10d2f60-cd00-4107-b80a-66c48e41fcaf/downloade7af9fb9dced7006a0f3e0370a5ca582MD56THUMBNAILEN_CCI_Dr_2024_Arrebola_Camila_LCC.pdf.jpgEN_CCI_Dr_2024_Arrebola_Camila_LCC.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3586https://repositorio.uel.br/bitstreams/a891f03d-1dca-41ab-a24f-1846a22c75e1/download7a6404031d704ffd06016eca7e30a4f7MD55EN_CCI_Dr_2024_Arrebola_Camila_LCC_Termo.pdf.jpgEN_CCI_Dr_2024_Arrebola_Camila_LCC_Termo.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg5412https://repositorio.uel.br/bitstreams/f9947a2b-119e-4b42-a9c1-24bf94e35fa5/download135e88f1fdecc5ca796c29d973912fb0MD57123456789/178922025-04-17 11:22:59.417open.accessoai:repositorio.uel.br:123456789/17892https://repositorio.uel.brBiblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.bibliotecadigital.uel.br/PUBhttp://www.bibliotecadigital.uel.br/OAI/oai2.phpbcuel@uel.br||opendoar:2025-04-17T14:22:59Repositório Institucional da UEL - Universidade Estadual de Londrina (UEL)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