Energy Consumption Analysis of Public Buildings in the 27 Brazilian Capitals

Authors

DOI:

https://doi.org/10.46421/encacelacac.v18i1.7229

Keywords:

Consumo de energia. Análise de dados. Prédios públicos.

Abstract

Since the 1990s, methods of comparing energy efficiency between buildings with similar typologies have been used to quantify and qualify energy efficiency through benchmarks. This study used energy consumption data from Federal Police Superintendence buildings in operation 24 hours a day, located in the 27 Brazilian state capitals, with the aim of developing a benchmark for these buildings. Analysis of the 2018 and 2019 data revealed that: 1) the age and building typology impact energy consumption; 2) the climate is a determining factor in consumption, with buildings in warm bioclimatic zones having a higher energy demand due to the need for air conditioning. Further studies are needed to deepen the relationship between the volume of the building envelope, lighting density and the energy consumption of these buildings.

Author Biographies

Belmiro Cardoso de Oliveira, UFMG

Doutorando em Ambiente Construído e Patrimônio Sustentável, Universidade Federal de Minas Gerais

Mestrado em Engenharia de Produção, Universidade Federal de Minas Gerais, Brasil

Graduação em Engenharia Mecânica, Universidade Federal de Minas Gerais, Brasil

Roberta Vieira Gonçalves de Souza, Universidade Federal de Minas Gerais

Doutorado em Engenharia Civil. Universidade Federal de Santa Catarina, UFSC, Brasil.

Mestrado em Engenharia Civil. Universidade Federal de Santa Catarina, UFSC, Brasil.

Graduação em Arquitetura e Urbanismo. Universidade Federal de Minas Gerais, UFMG, Brasil.

Camila Lemes Caputo Vivas, Universidade Federal de Minas Gerais

Graduanda em Arquitetura e Urbanismo.
Universidade Federal de Minas Gerais, UFMG, Brasil.

Jhade Iane Cunha Vimieiro, Universidade Federal de Minas Gerais

Doutorando em Ambiente Construído e Patrimônio Sustentável, Universidade Federal de
Minas Gerais, Belo Horizonte, MG, Brasil,

Pedro Henrique Figueiredo Oliveira, Universidade Federal de São Carlos

Graduando em Estatística, Universidade Federal de São Carlos

References

AHMAD, T.; HUANXIN, C.; YABIN, G.; JIANGYU, W. A comprehensive overview on the data driven and large scale-based approaches for forecasting of building energy demand: A review. Energy and Buildings, v. 165, p. 301-320, 2018. DOI:https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2018.01.017

ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE NORMAS TÉCNICAS. ABNT NBR 15220: Zoneamento bioclimático brasileiro e diretrizes construtivas para habitações unifamiliares de interesse social. Rio de Janeiro, 2005.

BRASIL. Regulamento Técnico da Qualidade para Eficiência Energética de Edifícios Comerciais, de Serviços e Públicos – RTQ-C. Ministério do Desenvolvimento, Indústria e Comércio Exterior. Instituto Nacional de Metrologia, Normalização e Qualidade Industrial (INMETRO). Portaria n° 372, de 17 de setembro de 2010.

BRASIL: Medidas adotadas pelo Governo Federal evitaram racionamento e apagão. GOV 2021. Disponível em https://www.gov.br/pt-br/noticias/energia-minerais-e-combustiveis/2021/11/medidas-adotadas-pelo-governo-federal-evitaram-racionamento-e-apagao.

BRASIL: Decreto estabelece medidas para redução do consumo de energia em prédios públicos. GOV 2021. Disponível em https://www.gov.br/mme/pt-br/assuntos/noticias/decreto-estabelece-medidas-para-reducao-do-consumo-de-energia-em-predios-publicos

BRASIL, EMPRESA DE PESQUISA ENERGÉTICA, EPE Consumo Mensal de Energia Elétrica por Classe. 02, fevereiro, 2021. Disponível em: <https://www.epe.gov.br/pt/publicacoes-dados-abertos/publicacoes/consumo-de-energia-eletrica>. Acesso em: 01/12/2021.

CHEN, Y.; YANG, Z.; SUN, Y. Building energy efficiency: From individual buildings to districts and communities. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 101, 322-332, 2019. DOI: https://doi.org/10.1016/j.esr.2022.101013.

CHUNG, W.; HUI, Y. V.; LAM, Y. M. Benchmark Benchmarking the energy efficiency of commercial buildings, Applied Energy, Volume 83, Issue 1, Pages 1-14, 2006. DOI: 10.1016/j.apenergy.2004.11.003

CUI, Y.; YAN, D.; HONG, T.; MA, J. Temporal and spatial characteristics of urban human activities and their impact on building energy use: A review. Energy, 133, 1133-1147, 2017. DOI: https://doi.org/10.1016/j.energy.2017.04.053

ENTERIA, N.; YOSHINO, H.; MOCHIDA, A. Review of the advances in open-cycle absorption air-conditioning systems. Renewable and Sustainable Energy Reviews, v. 28, p. 265-289, 2013. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rser.2013.07.012

FEDERSPIEL, C.; ZHANG, Q.; ARENS, E. Model-based benchmark benchmarking with application to laboratory buildings, Energy and Buildings, Volume 34, Issue 3, 2002, Pages 203-214, ISSN 0378-7788, DOI: https://doi.org/10.1016/S0378-7788(01)00092-5

HONG, T.; TAYLOR-LANGE, S.; D’OCA, S.; YAN, D.; CORGNATI, S. P. Advances in research and applications of energy-related occupant behavior in buildings. Energy and Buildings, v. 116. 2016. DOI: https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2015.11.052

LI, Z.; HAN, Y.; XU, P. Methods for benchmarking building energy consumption against its past or intended performance: An overview, Applied Energy, Volume 124, 2014. DOI: https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2014.03.020.

LIU, H.; ZHAO, L.; ZHANG, X. Integration of physical and data-driven approaches for building energy benchmark benchmarking. Energy, 223, 120073, 2001.

KIM, J.; PARK, S.; KIM, S. Energy consumption analysis and prediction model using smart building energy management system. Journal of Cleaner Production, 2020, 258, 120803.

MATSON, N. E; PIETTE, M. A. Review of California and National Methods for Energy Performance Benchmarking of Commercial Buildings. Technical Report, United States: N. p., 2005. Web. DOI: https://doi.org/10.2172/887197

ROCHA, A. C. G. Eficientização energética em prédios públicos: Um desafio aos gestores municipais frente aos requisitos de governança e sustentabilidade. Fundação Getúlio Vargas. Escola de Administração Pública de São Paulo. São Paulo 2012. Disponível em: < https://repositorio.fgv.br/server/api/core/bitstreams/a9f566b1-56b2-49c2-8003-28fa340b19a9/content>. Acesso em agosto de 2024.

SHAO, W.; ZHANG, Y.; LI, M. A review of machine learning and statistical models for energy forecasting. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 135, 110116, (2021). DOI: http://doi.org/10.11591/ijeecs.v37.i3.pp1874-1886.

STENSJÖ, I. P.; FERREIRA, C. C.; LOURA, R. M. Classificação e agrupamento das cidades brasileiras em graus-dia de aquecimento e resfriamento: 1960 a 2013. Urbe. Revista Brasileira de Gestão Urbana, v. 9, p. 286-300, 2017. DOI: https://doi.org/10.1590/2175-3369.009.SUPL1.AO03

TARDIOLI, Giovanni; FILHO, Ricardo; BERNAUD, Pierre; NTIMOS, Dimitrios. An Innovative Modelling Approach Based on Building Physics and Machine Learning for the Prediction of Indoor Thermal Comfort in an Office Building. Buildings, v. 12, n. 4, p. 475, 12 abr. 2022. DOI: https://doi.org/10.3390/buildings12040475

VELOSO, A. C. O.; SOUZA, R. V. G.; SANTOS, Felipe Nunes dos. Energy benchmarking for office building towers in mild temperate climate. Energy and Buildings, Volume 222, 2020. DOI: https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2020.110059.

Published

2025-08-16

How to Cite

CARDOSO DE OLIVEIRA, Belmiro; SOUZA, Roberta Vieira Gonçalves de; VIVAS, Camila Lemes Caputo; VIMIEIRO, Jhade Iane Cunha; OLIVEIRA, Pedro Henrique Figueiredo. Energy Consumption Analysis of Public Buildings in the 27 Brazilian Capitals. In: ENCONTRO NACIONAL DE CONFORTO NO AMBIENTE CONSTRUÍDO, 18., 2025. Anais [...]. [S. l.], 2025. DOI: 10.46421/encacelacac.v18i1.7229. Disponível em: https://eventos.antac.org.br/index.php/encac/article/view/7229. Acesso em: 3 may. 2026.

Issue

Section

5. Eficiência Energética