Influencia de las Condiciones Locales y de los Valores Medidos in situ en la Estimación de la Demanda Energética en Edificios de Construcción Tradicional = Influence of Local Conditions and Values Measured in situ in the Estimation of Energy Demand in Buildings of Traditional Construction
DOI:
https://doi.org/10.20868/ade.2020.4495Palabras clave:
Demanda energética, simulación energética, transmitancia térmica, muros de tapia, Energy demand, energy simulation, thermal transmittance, tapia wallsResumen
Este trabajo tiene como objetivo el estudio del comportamiento higrotérmico y el análisis de la demanda energética de viviendas construidas con muros de gran espesor en el clima Seco-Mediterráneo. Esta fase se acomete tras una campaña anual de monitorización in situ, con el fin de obtener valores reales de las condiciones climáticas locales, el comportamiento de los usuarios y los valores de transmitancia térmica de los muros de tapia de tierra característicos de la arquitectura vernácula de La Mancha. Para conseguirlo, se han ejecutado simulaciones energéticas sobre dos edificios representativos, con tres objetivos: 1) Evaluación de los sistemas constructivos que incluyen muros con alta inercia térmica, en comparación con sistemas más contemporáneos. 2) Comparativa entre el uso de datos teóricos acerca de propiedades de muros y actividad de los usuarios (Catálogo de Elementos Constructivos y perfiles de uso del CTE), y el uso de datos recogidos a través de ensayos de caracterización de los muros y encuestas a los usuarios. 3) Comparativa entre el uso de datos climatológicos estándar (archivos climáticos de zona tipo del CTE), valores medios de datos recogidos por estaciones en pueblos cercanos, y el uso de datos recogidos durante un año a través de una estación meteorológica situada en el mismo pueblo donde se encuentran los edificios estudiados. Los resultados demuestran que: 1) Las simulaciones donde se han usado datos teóricos de transmitancia térmica (U) han provocado un incremento entre 36-55% en la demanda energética de invierno y un incremento entre 9-14% en verano. 2) El uso de información teórica frente al uso de encuestas realizadas a los usuarios puede generar una diferencia de hasta un 80% en las demandas energéticas. 3) Por el contrario, el uso de datos climáticos estándar produce demandas energéticas menores que usando datos recogidos en el mismo pueblo, hasta 74% menor en los meses de invierno y 100% menor en meses de verano.
Abstract
This work has as its objective the study of the hygrothermal behavior and the analysis of the energy demand of houses built with thick walls in the Dry-Mediterranean climate. This phase is undertaken after an annual on-site monitoring campaign, in order to obtain real values of the local climatic conditions, the behavior of the users and the values of thermal transmittance of the earth wall walls characteristic of the vernacular architecture of La Mancha. To achieve this, energy simulations have been carried out on two representative buildings, with three objectives: 1) Evaluation of construction systems that include walls with high thermal inertia, compared to more contemporary systems. 2) Comparison between the use of theoretical data about wall properties and user activity (Constructive Elements Catalog and CTE usage profiles), and the use of data collected through wall characterization tests and surveys to the users. 3) Comparison between the use of standard weather data (climate files of the CTE type zone), average values of data collected by stations in nearby villages, and the use of data collected during a year through a weather station located therein town where the buildings studied are located. The results show that: 1) Simulations where theoretical data of thermal transmittance (U) have been used have caused an increase between 36-55% in winter energy demand and an increase between 9-14% in summer. 2) The use of theoretical information against the use of user surveys can generate a difference of up to 80% in energy demands. 3) On the contrary, the use of standard climatic data produces lower energy demands than using data collected in the same town, up to 74% lower in the winter months and 100% lower in the summer months.
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