Aplicação de um modelo de aprendizado de máquina em estudo de eficiência energética de edificações: foco para sistemas construtivos leves
DOI:
https://doi.org/10.5433/1679-0375.2022v43n1p75Palavras-chave:
Árvore de classificação e regressão, Simulação computacional, Consumo energéticoResumo
A utilização de técnicas de aprendizado de máquina em estudos de desempenho termoenergético de edificações surge como uma alternativa aos métodos convencionais, que demandam uma maior complexidade de dados. Esta pesquisa tem por objetivo aplicar uma técnica de aprendizado de máquina em estudo de eficiência energética de uma edificação executada em sistema construtivo leve. Sendo assim, foi feita a implementação de um algoritmo referente a um modelo otimizado de árvore de classificação e regressão (CART) para aplicação em um conjunto de dados. Tal conjunto contempla 2048 simulações paramétricas de uma habitação em sistema construtivo leve para o clima da cidade de São Paulo, cujos indicadores de saída são a carga térmica anual de aquecimento e a carga térmica anual de refrigeração. A partir da divisão dos dados em conjuntos de treinamento e teste e da aplicação de técnicas de Grid Search e k-fold Cross Validation para otimização de hiperparâmetros, foram obtidos resultados médios de 1,11\% de erro para cargas de aquecimento e 1,52\% de erro para a predição de cargas de refrigeração. Posteriormente, foi feita uma análise de sensibilidade revelando a propriedade de transmitância térmica das paredes como parâmetro de maior influência na predição de carga de aquecimento e a condição de contato do solo com o piso como parâmetro de maior influência na predição de carga de refrigeração. Por fim, foram geradas as árvores de decisão para análise visual de estratégias que podem ser adotadas para a obtenção de melhores níveis de desempenho termoenergético. Obteve-se assim, um diagnóstico de eficiência energética mais simplificado na interpretação de seus resultados, favorecendo maior difusão da tecnologia em sistemas leves.Downloads
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