Avslag på søknad om uføretrygd og videre klientforløp

Nesta secção é feita uma análise de diferentes abordagens para a modelização do balanço energético de edifícios, desenvolvidas com base em fatores relacionados com o próprio edifí- cio, os seus utilizadores, os equipamentos de produção e consumo de energia, e os diferentes contextos em que o edifício se enquadra.

Em termos de enquadramento em diferentes tipos de contexto, seja o contexto meteorológico ou socioeconómico, existem indicadores que podem ser correlacionados, conjuntamente, para a modelização do consumo elétrico, seja o consumo total do sistema edifício, ou parcelas de consumo de vários subsistemas (por exemplo, sistemas de climatização).

A relevância do contexto socioeconómico e meteorológico é analisado em [52], onde é propos- to um modelo de consumo de um edifício residencial, sendo considerados macro-indicadores como a renda, o preço da eletricidade per capita, a média de temperatura e o tempo de luz so- lar. Como micro-indicador foi considerada a temperatura do ar exterior média, que se correlaci- ona com o consumo de energia do sistema AVAC edifício.

As condições climatéricas também podem ser correlacionadas com a utilização de eletrodo- mésticos específicos, como visto em [53] onde são analisados os padrões de utilização e o consumo de energia das diferentes categorias de aparelhos, assim como os índices de confor- to térmico. Neste caso são combinados perfis de utilização de dispositivos com um contexto meteorológico, um contexto temporal e com o conforto percecionado pelos utilizadores do edi-

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fício. É o caso do estudo realizado em [54], onde é analisada a previsão de cargas específicas a curto prazo, a partir da modelização e da utilização de cargas em função de indicadores co- mo a temperatura e a hora do dia, utilizando redes neuronais. Neste estudo é feita a correlação das condições climatéricas, das condições de conforto e dos horários, com variações na utili- zação de cargas elétricas, a fim de prever picos de carga e médias de carga diárias. Em [55] é estudado um algoritmo para determinar dias da semana com perfis de consumo semelhantes. O algoritmo determina padrões de consumo de energia, tais como consumos e picos de con- sumo diários, a partir da monitorização de consumos ao longo do tempo, com o objetivo de apoiar a deteção de consumos anormais e estratégias de controlo e supervisão de consumos por recurso a métodos de previsão. Em [56] é analisada a influência das condições climatéricas e das tarifas contratadas pelos consumidores (contexto socioeconómico) na flutuação da pro- cura e da oferta energéticas, de forma a minimizar custos do lado do distribuidor de energia. Para tal foi desenvolvido um modelo conceptual qualitativo com base numa abordagem de Sys- tem Dynamics.

Verifica-se que o contexto geotérmico também tem um impacto no consumo elétrico do edifício, como visto em [57], onde é desenvolvido um modelo 3D com o objetivo de prever desempe- nhos futuros do reservatório geotérmico. Em [58][48] é analisada a modelização de bombas de calor em contextos geotérmicos, com base em caudais e temperaturas do reservatório. Destes estudos concluiu-se que uma gestão dinâmica do sistema de climatização pode conduzir a me- lhorias significativas no consumo energético. Em [59] foi desenvolvido um sistema inspirado biologicamente para analisar o comportamento da temperatura do subsolo onde se encontra instalado um permutador de calor. Para modelizar este comportamento não linear foi desenvol- vido um modelo baseado na combinação de técnicas de regressão inteligente, a partir de redes neuronais artificiais. Dos estudos referidos, verifica-se que existem vários indicadores ao nível de contexto, que podem ser correlacionados com o consumo de energia do edifício e, desta forma, utilizados na formulação de modelos para este efeito.

O comportamento dos ocupantes do edifício tem uma influência muito particular sobre o con- sumo de energia. Existem vários estudos e metodologias para a modelização do impacto da ocupação no consumo total de energia dos edifícios. Em [60] foi realizado um estudo sobre o consumo de energia e sobre a sua relação com os respetivos ocupantes de edifícios (seus comportamentos e padrões de atividade). Neste estudo, através da realização de uma correla- ção entre os padrões de ocupação e os horários de funcionamento dos aparelhos elétricos es- pecíficos, foi possível identificar que a ocupação influencia o consumo de energia de forma significativa, mas que esta influência varia consoante o contexto climatérico em que o edifício se encontra. Em [61] são estudados os fatores relacionados com o comportamento dos ocu- pantes e com o próprio edifício, que afetam o consumo de energia anual, como a climatização e o índice de conforto PMV. Através de uma análise de sensibilidade concluiu-se que a ativida-

15 adotada uma abordagem inversa cujo objetivo é modelizar a ocupação do edifício com base em perfis de consumo do edifício e em indicadores que influenciem estes perfis de consumo, tais como, as condições climatéricas, as características do edifício e a utilização de equipamen- tos do edifício. Ao encontrar e estudar padrões de ocupação relacionados com estes indicado- res e agrupando edifícios com características estruturais e operacionais semelhantes, os auto- res são capazes de analisar o comportamento dos ocupantes pelo processo de eliminação dos demais indicadores.

A capacidade de armazenamento térmico dos materiais utilizados na construção do edifício é um fator determinante para as necessidades energéticas do edifício ao nível do conforto térmi- co. Neste sentido, em [63] foram estudados os efeitos do aumento da capacidade de armaze- namento térmico destes materiais. Para tal, foi desenvolvido um modelo em Matlab para relaci- onar o consumo energético de um edifício em função de variáveis como energia térmica inci- dente, temperatura exterior, capacidade e condutividade térmicas. O estudo demonstrou que estas variáveis de entrada podem alterar de forma significativa o perfil de consumo elétrico.