Plataforma iterativa para predição do desempenho energético de habitações em sistemas construtivos leves
DOI:
https://doi.org/10.46421/entac.v20i1.5783Palavras-chave:
Aprendizagem de máquina, Árvore de decisões, Simulações computacionais, Eficiência energética, Habitação de interesse socialResumo
O objetivo do estudo foi desenvolver uma ferramenta de decisões projetuais que visa dar suporte ao projetista quanto ao desempenho energético da envoltória de habitações de interesse social em sistema leve. Para isso, foi aplicado um método de árvore de decisão em um treinamento de um conjunto de dados que contempla 2048 simulações de uma habitação em sistema construtivo leve, para o clima de São Paulo, Brasil. Com base no treinamento dos dados por meio de um algoritmo fornecido pela biblioteca Scikit-Learn e usando a linguagem de programação Python, pode-se realizar a predição do consumo de energia para diferentes combinações de envoltória de habitações em sistema construtivo leve. Posteriormente, por meio da técnica de benchmarking foi definida uma escala de consumo que visa classificar a habitação em três níveis de desempenho sendo: eficiente; típica; ou ineficiente. Por fim, foi desenvolvida uma interface iterativa para análise de desempenho energético de habitações em sistemas leves permitindo ao projetista identificar quais as combinações de parâmetros construtivos resultam em menores valores de consumo de energia e maiores níveis de eficiência energética.
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