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Etiquetado Energético: Una Alternativa Para la Mejora del Rendimiento Energético de Edificaciones


Francis Vásquez Aza, Colaboración para el IIGE.




Figura 1: Etiquetados de Eficiencia Energética. Calificación Energética de Viviendas y Edificios Fuente: Ministerio de Energía de Chile [1]


A nivel mundial, el campo de la construcción y las edificaciones funcionales en conjunto, son responsables de un tercio del consumo total de energía; asimismo, representan cerca del 15 % de las emisiones directas de dióxido de carbono. A su vez, la demanda energética de este sector continúa en aumento, estimulada por un mayor acceso a la energía, uso de electrodomésticos y un rápido crecimiento de la superficie urbanizada [2]. Para abordar esta problemática de manera global se han desarrollado programas por parte de organizaciones como la ONU (Organización de las Naciones Unidas), con la Agenda 2030 y sus Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS).


Para el año 2020, los sectores residencial y comercial en Ecuador representaron más del 55 % del total de consumo de energía eléctrica, situándose por encima del sector industrial, esta demanda ha aumentado más de un 33 % en los últimos 10 años y, en función de la evidente tendencia, se estima que siga creciendo en un 4 % anual aproximadamente [3].


Con estos antecedentes, desde el 2019 el Gobierno nacional ha puesto en marcha la Ley Orgánica de Eficiencia Energética (LOEE) [4], con el fin de reducir el consumo y mitigar los impactos del cambio climático. Para conseguir estos objetivos generales, la implementación del etiquetado energético en edificaciones es una alternativa prometedora para reducir la demanda energética y lograr un modelo de mejora continua en materia de eficiencia.


Las edificaciones en Ecuador pueden lograr una importante contribución al uso racional de la energía. La comprensión de los factores influyentes en su consumo (como los materiales constructivos, la zona climática donde se encuentran, entre otros) tiene un papel fundamental para establecer metas de reducción energética en la etapa constructiva y en su rehabilitación [5]. A partir de estos factores, se puede generar modelos de comparativa energética, que es un mecanismo para evaluar y mostrar el rendimiento energético individual de una edificación con una referencia. Mediante esta comparativa se puede brindar información a las partes interesadas, motivar las renovaciones energéticas o aplicar medidas para reducir el consumo sin afectar el bienestar de las personas [6], [7].


Los valores de referencia energéticos representan a edificaciones con características similares, los cuales ayudan a determinar si una edificación particular consume más o menos energía [8]. A partir de estos datos de referencia se pueden crear etiquetas midiendo la diferencia de consumo entre una edificación particular y su referencia [1], (ver Figura 1). Esto ayuda a que las demás edificaciones eviten un consumo desmedido, comparándose con una edificación más eficiente de similares características.

Existen varios métodos para aplicar etiquetado energético en edificaciones.

Por un lado, se pueden realizar etiquetados energéticos a partir de datos reales, estos datos generalmente son recopilados por los gobiernos donde se incluyen características constructivas de las edificaciones y de su consumo energético. Un ejemplo de esta metodología es la aplicada por el programa Energy Star en Estados Unidos [9], que es una metodología basada en datos, la cual ya ha sido ampliamente implementada en la mayoría de sus estados desde 1992. Con estos datos se generan modelos estadísticos para predecir el consumo y el etiquetado se lleva a cabo midiendo el desvío del consumo predicho frente al real. Igualmente, se pueden crear puntos de referencia a partir de simulación energética donde se incluyen muchos más factores en relación a los métodos estadísticos.


Los métodos estadísticos requieren la disponibilidad de una base de datos, que consiste en el rendimiento físico y energético de grupos de pares con numerosos edificios existentes [8], sin embargo, recopilar y administrar una serie de datos para muchos edificios podría resultar problemático [10]. Un ejemplo de los resultados obtenidos a partir de este tipo de categorización usando regresión lineal múltiple se puede ver en la Figura 2. Por otra parte, los métodos de simulación son más complejos en su elaboración y requieren de personal con formación más específica, así como de normativa vigente de eficiencia energética en edificaciones; sin embargo, tienen la ventaja de estimar el consumo desagregado, de igual manera, plantear estrategias de mejora en las edificaciones en etapa de diseño.



Figura 2. Puntuación de rendimiento energético y comparación del consumo por metro cuadrado de edificios de oficinas usando datos nacionales de energía en Korea

Fuente: Hye Gi Kim and Sun Sook Kim [8]


En este contexto, con el programa de aplicación de la etiqueta Energy Star en Estados Unidos, se promueve a que las edificaciones “ineficientes”, aquellas que consumen más energía que sus similares, tengan la obligación de aplicar medidas específicas para lograr una etiqueta de mayor eficiencia; para esto, se crea incentivos a aquellas edificaciones que consumen menos del promedio. De acuerdo a Energy Star, cuando los consumidores se acogen a su etiqueta, pueden ahorrar hasta 30 por ciento en sus facturas de electricidad, casi $600 por año, y proteger el medio ambiente para las generaciones futuras.


En países como Chile [1] y México [11] usan la simulación para el etiquetado energético, con la finalidad de mejorar la calidad de vida de sus pobladores, fomentando la construcción de viviendas con mayor confort térmico, disminuyendo los gastos en calefacción, agua caliente sanitaria e iluminación. En Chile, por ejemplo, se establece que las viviendas nuevas que se comercialicen deben contar con la evaluación de la Calificación Energética de Viviendas (CEV), en esta línea, una vivienda que únicamente cumple con la norma térmica, tendrá aproximadamente una calificación E (la menos eficiente), lo que puede ser hasta un 20 % de ahorro; sin embargo, para alcanzar una calificación A+ (evaluación máxima de eficiencia) requiere un ahorro de demanda energética sobre el 85 %. En este sentido, para este tipo de metodología es importante que cada gobierno local o nacional cuente son su normativa de eficiencia energética en cuanto a materiales, equipos, ocupación y climatización, y, a partir de los datos de la normativa vigente, se encontrará los valores referenciales.


En el caso de Ecuador, se ha hecho los esfuerzos para iniciar el programa de etiquetado energético mediante el proyecto “Categorización del consumo eléctrico de edificaciones residenciales del casco urbano de Quito” financiado por la Empresa Eléctrica Quito. Para la propuesta de etiquetado se ha usado datos reales de consumo y de las características de las edificaciones residenciales de la zona urbana de la capital ecuatoriana. A partir de estos datos, se han creado modelos que permiten predecir el consumo por metro cuadrado IUE (kWh/m2) de edificaciones con características residenciales. Dividiendo el valor real de consumo (IUE real) y el valor predicho (IUE predicho) con los modelos estadísticos se encuentra el Índice de Eficiencia Energética (IEE). Un índice de eficiencia más bajo indica que un edificio usa menos energía de lo previsto y, en consecuencia, es más eficiente.



Figura 3: Curva acumulada del índice de eficiencia energética para etiquetado energético

Fuente: EEQ & GAD DMQ [12]


Con los valores del IEE se construye una curva de distribución acumulada (generalmente una distribución gamma). El ajuste de la distribución gamma arrojará los valores de los rangos de eficiencia energética por percentiles, construyéndose así una tabla con puntajes (0 – 100); los percentiles (100 % - 0 %) y los rangos de IEE. Por ejemplo, el percentil 100 % corresponde a un puntaje de 1, lo que indica que esta edificación es la menos eficiente y al contrario un percentil 0 corresponde a un puntaje 100 que indica a la edificación más eficiente. A partir de los rangos de eficiencia por percentiles se ha propuesto un etiquetado en 4 categorías, A (Puntaje 75-100), B (60-74), C (45-59) y D (1-44), con sus correspondiente rangos de IEE (ver Figura 3). Se ha considerado una mayor cantidad de edificaciones de categoría D (menos eficientes) con el objetivo de lograr una mejora continua en su rendimiento.


Implementando el etiquetado, independientemente de la metodología usada por cada país, se puede lograr un ahorro importante (hasta un 30 %) para los usuarios y un ahorro global para los gobiernos en términos económicos. De igual manera, una vez implementado es fácilmente alcanzable un modelo de mejora continua del rendimiento energético de las edificaciones haciendo más estricto los niveles de etiquetado, como en el caso de Nueva York con Energy Star [13].


Referencias Bibliográficas


[1] Ministerio de Energía de Chile, “Etiquetados de Eficiencia Energética. Calificación Energética de Viviendas y Edificios,” 2021. [Online]. Available: https://energia.gob.cl/noticias/nacional/etiquetados-de-eficiencia-energetica-calificacion-energetica-de-viviendas-y-edificios.

[2] International Energy Agency (IEA), “Buildings- A source of enormous untapped efficiency potential,” 2022. [Online]. Available: https://www.iea.org/topics/buildings.

[3] Agencia de regulación y control de energía y recursos naturales no renovables, “Estadística anual y multianual del sector eléctrico ecuatoriano,” Quito, 2020.

[4] Asamblea Nacional República de Ecuador, LEY ORGÁNICA DE EFICIENCIA ENERGÉTICA. Ecuador, 2019, p. 8.

[5] T. Alves, L. Machado, R. G. de Souza, and P. de Wilde, “Assessing the energy saving potential of an existing high-rise office building stock,” Energy Build., vol. 173, pp. 547–561, 2018.

[6] P. Mathew, E. Mills, N. Bourassa, and M. Brook, “Action-oriented Benchmarking: Using the CEUS Database to Benchmark Commercial Buildings in California,” Energy Eng., vol. 105, no. 5, pp. 6–18, Sep. 2008.

[7] S. Wang, C. Yan, and F. Xiao, “Quantitative energy performance assessment methods for existing buildings,” Energy Build., vol. 55, pp. 873–888, 2012.

[8] H. G. Kim and S. S. Kim, “Development of Energy Benchmarks for Office Buildings Using the National Energy Consumption Database,” Energies , vol. 13, no. 4. 2020.

[9] Energy Star, “Energy Star,” 2019. [Online]. Available: www.energystar.gov/buildings.

[10] S. Vaisi, F. Pilla, and S. J. McCormack, “Recommending a thermal energy benchmark based on CIBSE TM46 for typical college buildings and creating monthly energy models,” Energy Build., vol. 176, pp. 296–309, 2018.

[11] Programa Ecocasa, “Registro Unico de Vivienda,” 2022. [Online]. Available: https://portal.ruv.org.mx/.

[12] F. Vásquez, “Reporte de la categorización energética de edificaciones residenciales de la muestra,” Quito, 2021.

[13] A. and Levine, Brannan, Ampry-Samuel, Espinal, Levin, Kallos, Chin, Gibson, Rivera, King and Rosenthal., “LOCAL LAWS OF THE CITY OF NEW YORK FOR THE YEAR 2019,” New York City Gov., pp. 1–9, 2004.





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