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Título: BUILDINGS ENERGY EFFICIENCY–BUILDING OPTIMIZATION USING GENETIC ALGORITHMS
Autor: LUCIANA MONTICELLI DE MELO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  MARCO AURELIO CAVALCANTI PACHECO - ADVISOR
Nº do Conteudo: 31949
Catalogação:  09/11/2017 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=31949@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=31949@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.31949

Resumo:
The continuous rising on energy consumption is a concerning issue, especially regarding the use of air conditioning systems and artificial lighting. In modern buildings, architectural designs are neglecting the factors that provide environmental comfort in a natural way. Based on concepts of sustainable architecture, this work proposes and models a system that optimizes the parameters of a building that influence the consumption of electricity, the costs with the building itself, and the emission of pollutants by these buildings. For this purpose a genetic algorithm model is proposed, which works together with an energy simulation program called EnergyPlus, both comprising the evolutionary model developed in this work. This model is able to optimize parameters like: dimensions of windows and ceiling height; orientation of a building; air conditioning; location of trees around a building; etc. The evolutionary model has its efficiency tested in case studies - buildings originally designed by a designer -, and the following specifications provided by the designer have been changed by the evolutionary model: wall thickness, ceiling height, windows width, building orientation, location of elements that perform shading function (trees), the use (or not) of sun blockers. These factors influence the building s heat comfort and therefore the energy consumption of air conditioning systems and artificial lighting which, in turn, influence the parameters that are meant to be optimized. The results show that the optimizations made by the evolutionary model were effective, minimizing the energy consumption for air conditioning systems and artificial light in comparison with the results obtained with the original buildings provided by the designer.

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