Como as Novas Tecnologias "Inteligentes" de Controle de Temperatura Reduzem o Consumo de Energia nas Residências por Eszter Körtvélyesi Sumário executivo Dependendo da localização física de uma residência, o aquecimento representa até 80% do consumo total de energia. Fatores como isolação, janelas e materiais de construção impactam no quanto de energia é desperdiçado. O comportamento dos moradores da residência também é um fator que contribui para o consumo. Este documento analisa simulações em residências na França e na Dinamarca que demonstram como as abordagens de aquecimento por zonas podem gerar uma economia de até 30%.
Introdução O segmento residencial na Europa é responsável por 40% do consumo total de energia no continente. Desse total, até 70-80% do consumo é dedicado ao aquecimento das residências. O resultado é que os proprietários estão reconhecendo a necessidade de melhorar a efi ciência e controlar os gastos com energia. A maior parte dos proprietários de residências e apartamentos não se dá conta de que os gastos com energia podem ser reduzidos sem exigir um investimento alto. Atualmente estão disponíveis novas tecnologias inteligentes, com preço acessível e que são mais efi cazes no gerenciamento e controle do consumo doméstico de energia. Diversos fatores infl uenciam o consumo doméstico de energia. A maioria dos consumidores está ciente de que a classe de isolamento e o tipo das janelas são fatores importantes na demanda de aquecimento das casas. Entre as causas menos conhecidas do desperdício de energia estão a imprecisão do sistema de aquecimento, que acarreta erros nos pontos de ajuste da temperatura selecionados, bem como o dimensionamento correto da capacidade do sistema de aquecimento. O comportamento do usuário individual e a metodologia adotada para regular a temperatura em locais diferentes também têm um impacto signifi cativo. Algumas das novas práticas para redução do consumo doméstico de energia envolvem sistemas de informação que regulam os aquecedores quando os ambientes não estão ocupados, ou que aplicam parâmetros específi cos em cada ambiente isoladamente, para garantir o conforto, ao mesmo tempo economizando energia. Esse tipo de tecnologia se enquadra em uma categoria mais ampla do que se conhece como Sistemas de Gerenciamento de Energia Doméstica (ver Figura 1). Figura 1 Os sistemas de gerenciamento doméstico do consumo de energia podem ser utilizados para monitorar as temperaturas em diferentes zonas e a energia consumida no aquecimento (amostra da Schneider Electric Wiser Screen). Este documento contém dados gerados por meio de uma série de simulações em edifi cações, aplicadas a vários tipos de residências na Europa, com diferentes índices de consumo de energia. Os resultados deste estudo demonstram que os sistemas de gerenciamento de energia podem gerar uma economia de até 30%, reduzindo assim o valor das contas de energia, por meio de práticas de gerenciamento ativo da temperatura (por exemplo: controle doméstico programado). Histórico Desde os anos 1970, diversas organizações conduziram inúmeros estudos sobre a gestão da energia doméstica. Esses estudos determinaram que os resultados são altamente diferenciados, conforme os seguintes fatores: país, zona climática e tarifas de energia. A medição primitiva, com base nas leituras de termostatos programáveis, forneceu parte dos dados iniciais. Entretanto, avanços recentes da tecnologia agora tornaram possível a coleta de dados muito mais relevantes e precisos, que podem infl uenciar mais amplamente o controle energético doméstico. Schneider Electric White Paper Revisão 0 Página 2
Para os fi ns do estudo da Schneider Electric (cujos resultados estão apresentados em diversas tabelas posteriormente neste documento), foi utilizada uma ferramenta validada de engenharia de construção denominada IDA Indoor Climate and Environment (IDA ICE). Uma casa que abriga apenas uma família, com área de 150 m 2 foi construída no simulador, com propriedades construtivas conforme as normas de construção em vigor na Europa. A planta baixa foi extraída de uma construção existente na Dinamarca, onde o consumo anual de energia para aquecimento doméstico é conhecido. Os dados medidos foram utilizados para verifi car se os resultados da simulação se aproximavam dos dados da medição real. A ferramenta gera resultados para o ano inteiro e leva em conta os parâmetros do conjunto da construção, informações meteorológicas e sistemas de controle. Os dados projetados para as casas francesas são baseados na simulação utilizando o mesmo modelo, porém incorporando diferentes propriedades dos materiais de construção, que refl etem as classes europeias de energia para construção na França, bem como a localização e o perfi l meteorológico diferentes. As tabelas a seguir resumem os dados coletados com a simulação, pois dizem respeito ao desempenho de efi ciência e ilustram uma série de categorias de residências (A, B, C, D, E, F, e G). Essas categorias diversas são defi nidas conforme segue: Imóveis das categorias A e B, construção recente (2105), tecnologia de última geração Imóveis da categoria C, construídos por volta de 2010 Imóveis da categoria D, tipicamente construídos por volta de 1990 Imóveis das categorias E, F, G, tipicamente construídos por volta de 1970 ou antes As características destas diferentes categorias de energia foram extraídas dos códigos de regulamentação de construções de cada país e os valores utilizados estão descritos nas Tabelas 1 e 2 a seguir. Tabela 1 Características da simulação de residências na Dinamarca. Dinamarca Ano de construção Isolamento das paredes Isolamento das janelas Taxas de infiltração 2015 2010 1990 1970 0,08 0,106 0,36 1,7 0,7 1,5 2,3 3,2 0,3 0,4 0,45 0,5 Schneider Electric White Paper Revisão 0 Página 3
Tabela 2 Características da simulação de residências na França. França Ano de construção Isolamento das paredes Isolamento das janelas Taxas de infiltração 2015 2010 1990 1970 0,21 0,4 0,52 2,4 1,1 2,2 2,6 3,8 0,8 1,3 2 2 Durante o processo de simulação, os pontos de temperatura ajustados foram programados separadamente para cada ambiente e seguiram cronogramas que refl etiam os padrões de ocupação dos moradores. O ponto de temperatura ajustado foi defi nido em 22 C (72 F) quando o ambiente foi considerado ocupado e 17 C (63 F) com a sala desocupada, levando em conta os níveis médios de conforto dos moradores. Como linha de base para medição e comparação, uma temperatura de conforto (constante) 22 C (72 F) foi estabelecida como ponto de referência para todo o imóvel, na época em que o aquecimento é necessário. As tabelas a seguir representam os resultados da simulação de imóveis situados na Dinamarca (Tabela 3) e na França (Tabelas 4, 5 e 6). Como parte dos dados apresentados nessas tabelas, são aplicadas as seguintes descrições: A categoria Redução noturna implica um período de 7 horas de redução de temperatura até 17 C (63 F) durante a noite, Redução dia e noite implica 7 horas adicionais de redução durante o dia, quando não há moradores em casa (com base no pressuposto de que os moradores saem de casa para trabalhar). Controle por zona implica o controle ambiente a ambiente, onde diferentes níveis de temperatura são ajustados conforme a presença de moradores na zona específi ca (cada zona equivalendo a um ambiente específi co). Por exemplo, se a sala de estar for utilizada apenas à noite e não pela manhã ou mais tarde, o nível de temperatura é mantido em 17 C (63 F) até as 17:00 h, quando os moradores chegam em casa e tendem a ocupar a sala de estar. Nessa ocasião, o ponto de ajuste da temperatura muda automaticamente para 22 C (72 F). Os resultados nas Tabelas 3, 4, 5 e 6 estão em kwh/m 2 /ano e a economia percentual anual é comparada à linha de base. Schneider Electric White Paper Revisão 0 Página 4
Observações e resultados: Dinamarca Tabela 3 Consumo de aquecimento com diferentes estratégias de controle, bem como a economia em diferentes categorias de classe de energia (exemplo de Copenhagen). Linha de base Redução noturna Copenhagen, Dinamarca, Zona Climática Doméstica (2015) (2010) (1990) (1970) 44 64 109 259 Economia 0 % 0 % 0 % 0 % 44 63 106 223 Economia 1 % 2 % 3 % 14 % Redução dia e noite Controle por zona 41 58 99 209 Economia 6 % 9 % 10 % 19 % 38 53 91 186 Economia 13 % 17 % 17 % 28 % Observação em relação a residências de categorias diferentes Nos imóveis das categorias E, F, e G, mesmo os breves períodos de redução do termostato demonstram potencial de economia signifi cativo (p. ex., 14% somente nas 7 horas de redução noturna). Nos imóveis das categorias C e D com períodos de redução mais longos, o potencial de economia aumenta para 17% de energia de aquecimento, se aplicado o controle por zona. Nos imóveis das categorias A e B, com longos períodos de redução, a economia potencial aumenta para 13% da energia de aquecimento, com o controle por zona. A programação exerce uma infl uência maior nas casas caracterizadas por baixo isolamento e sistemas de aquecimento de maior capacidade. Observações e resultados: França As Tabelas 4, 5 e 6 a seguir refl etem os resultados dos testes em zonas climáticas da França (Nancy, Nice e Bordeaux). O mesmo método e a mesma estratégia de controle utilizados nas simulações na Dinamarca foram utilizados na França. Entretanto, os códigos prediais, as classifi cações de energia, as zonas climáticas e as propriedades dos materiais de construção foram personalizados para atender às condições de mercado na França. As tabelas demonstram o consumo para aquecimento em diferentes tipos de edifi cações com índices energéticos diversos na França (3 zonas climáticas). O consumo na linha de base, seguido das diferentes estratégias de controle, como a redução noturna e o controle por zona, foram comparados. Os resultados são descritos em kwh/m 2 /ano e economia percentual anual comparados à linha de base. Schneider Electric White Paper Revisão 0 Página 5
Tabela 4 Exemplo de resultados da simulação em Nancy, França. Linha de base Redução noturna Nancy, França: residências em zonas de clima continental (2015) (2010) (1990) (1970) 44 70 97,5 261 Economia 0 % 0 % 0 % 0 % 43 69 95,3 246,4 Economia 2 % 2 % 2 % 2 % Controle por zona 39 60 81 194 Economia 11 % 14 % 17 % 26 % Tabela 5 Exemplo de resultados da simulação em Bordeaux, França. Linha de base Redução noturna Bordeaux, França: residências em zonas de clima oceânico (2015) (2010) (1990) (1970) 42,2 67,5 92,6 250 Economia 0 % 0 % 0 % 0 % 41,7 66,4 91,7 230 Economia 1 % 2 % 1 % 8 % Controle por zona 38 58,4 79 191 Economia 10 % 17 % 19 % 24 % Schneider Electric White Paper Revisão 0 Página 6
Tabela 6 Exemplo de resultados da simulação em Nice, França. Linha de base Redução noturna Nice, França: residências em zonas de clima mediterrâneo (2015) (2010) (1990) (1970) 26,7 40 55 152 Economia 0 % 0 % 0 % 0 % 26,5 39 54 137 Economia 1 % 1 % 2 % 9 % Controle por zona 25,4 36 47 108 Economia 5 % 10 % 15 % 29 % Os dados coletados nessas simulações em residências francesas sugerem que as maiores economias obtidas nas três zonas climáticas ocorreram invariavelmente com a aplicação do controle por zona em casas com classes de energia E, F, ou G. Para as categorias de energia E, F e G, também houve ganho de efi ciência obtido com períodos de redução mais curtos (redução noturna) com economia potencial de 6% a 9% entre as zonas climáticas. Os resultados também mostram a infl uência da zona climática na economia, com os climas mais frios exigindo mais aquecimento. Uma residência típica em Nice, localizada na zona climática mediterrânea, consumiu muito menos energia com aquecimento do que as residências em Bordeaux ou Nancy. Schneider Electric White Paper Revisão 0 Página 7
Conclusão Uma economia signifi cativa de energia nas residências é possível se forem adotados esquemas de controle de temperatura programados. A economia total varia conforme a localização (clima) e as propriedades do pacote de construção (classe de energia), bem como as características do sistema de aquecimento. O comportamento do usuário, que varia de pessoa para pessoa, também tem um papel importante. A implantação de sistemas de gerenciamento de energia para administrar o aquecimento programado parece ter maior impacto sobre a redução das contas de energia residenciais. A programação variável da temperatura deverá ser implementada e levar em conta as fontes de energia e a efi ciência, tanto dos sistemas de aquecimento, quando dos sistemas de resfriamento. Os benefícios máximos são observados quando o controle ambiente a ambiente é utilizado (controle por zona). Além disso, os imóveis caracterizados por constantes de curta duração (o tempo necessário para que o material de construção específi co se ajuste entre a temperatura inicial e a fi nal) têm maior potencial de economia do que uma edifi cação com constantes de longa duração (cujas variações de temperatura são lentas). Uma constante de longa duração implica períodos de pré-aquecimento (desta forma aumentando consumo de energia). Sobre a autora Eszter Körtvélyesi é engenheira de projetos de marketing no departamento de residências conectadas da Schneider Electric. Tem mestrado pela universidade técnica da Dinamarca, com especialização em serviços de construção e engenharia de energia. Ela é uma experiente usuária de ferramentas de simulação de construção e muito familiarizada com projetos de efi ciência energética em sistemas de climatização. Sua especialização técnica abrange aquecimento, ventilação, iluminação, tubulação e termodinâmica. 2015 Schneider Electric. Todos os direitos reservados Schneider Electric White Paper Revisão 0 Página 8