Sequência metodológica para a estimativa da iluminação natural e suas implicações em sistemas de avaliação de desempenho de edificações

Abstract

Este trabalho teve por objetivo propor um método simplificado que integre a aplicação de redes neurais artificiais (RNA) com zoneamento de iluminação natural para a estimativa da redução do consumo energético de edifícios não residenciais em função do aproveitamento da luz natural. Utilizou-se metamodelagem, sendo as redes treinadas com base em resultados obtidos através de simulações computacionais energéticas integradas. Utilizou-se a técnica de amostragem Hipercubo Latino para gerar os dados de entrada, que foram parametrizados com o plug-in Grasshopper e simulados com o plug-in Diva, do programa Rhinoceros. Para a aplicação do método propôs-se uma RNA tendo como parâmetro de saída densidade de potência de iluminação em uso combinada, através de ponderação por área, com um zoneamento de iluminação natural que considera o dinamismo do clima. Discutiu-se a relação entre a sequência proposta, cujos erros foram inferiores a 5%, o RTQ-C e índices mínimos de iluminação natural. Como conclusão geral, pode-se dizer que o método simplificado tem potencial para ser replicado e utilizado dadas sua precisão, velocidade e facilidade de aplicação. Para a aplicação do método em instrumentos de regulação, é importante que os índices mínimos de desempenho luminoso sejam cuidadosamente avaliados devido a seu impacto significativo no consumo energético das edificações.