La inteligencia artificial como inspiración para la generación y diseño de modelos térmicos de edificios

Abstract

LA INTELIGENCIA ARTIFICAL COMO INSPIRACIÓN PARA LA GENERACIÓN Y DISEÑO DE MODELOS TÉRMICOS DE EDIFICIOS. En la actualidad hay un creciente interés en el desarrollo de estrategias para el control térmico de los edificios, en dichas estrategias intervienen numerosos elementos con capacidad de respuesta. Por esa razón se hace necesario conectar los modelos que pueden desarrollarse en programas de simulación detallado con los datos reales del edificio para poder de esta manera obtener un modelo predictivo de alta fiabilidad que permita optimizar diferentes objetivos relacionados con la eficiencia, el consumo y el confort generados en el edificio. Este modelo predictivo de alta fiabilidad se conoce también como modelo calibrado. Esta tesis desarrolla una metodología novedosa que permite a partir de un reducido número de datos de temperatura interior del edificio, que son correlacionados con un fichero de clima exterior generado durante esos mismos días, obtener unos parámetros de envolvente que permiten componer el citado modelo. Se plantea un nuevo concepto en la búsqueda de la combinación de dichos parámetros, que está basado en una MANN ( redes modulares neuronales, Modular Artificial Neural Network). Estas redes de fácil composición y generación suponen un importante avance y en combinación con un algoritmo evolutivo que localiza los parámetros óptimos dentro de la MANN, permiten avanzar hacia una nueva concepción de los modelos calibrados, que hasta la fecha habían sido considerados complejos y con un importante coste de consecución. Este esquema que ha sido empleado en otras areas del conocimiento tales como la robótica, y que se conoce como Neuroevolución, es ahora aplicado con resultados satisfactorios al sector de la edificación.