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METODOLOGIA DE LA CONSTRUCCION DEL ALGORITMO PARA EVALUAR EFICIENCIA ENERGETICA EN EDIFICIOS APF

METODOLOGIA DE LA CONSTRUCCION DEL ALGORITMO PARA EVALUAR EFICIENCIA ENERGETICA EN EDIFICIOS APF INSTITUTO NACIONAL DE ECOLOGIA Y CAMBIO CLIMATICO Marzo 14, 2013.

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METODOLOGIA DE LA CONSTRUCCION DEL ALGORITMO PARA EVALUAR EFICIENCIA ENERGETICA EN EDIFICIOS APF

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  1. METODOLOGIA DE LA CONSTRUCCION DEL ALGORITMO PARA EVALUAR EFICIENCIA ENERGETICA EN EDIFICIOS APF INSTITUTO NACIONAL DE ECOLOGIA Y CAMBIO CLIMATICO Marzo 14, 2013

  2. El INE ha estado trabajando desde 2010 en el establecimiento de una línea base para la evaluación de la eficiencia energética de los edificios. • En una primera fase (INE y Odon de Buen, 2010 y 2011) • se identificó y seleccionó la metodología de evaluación, • se recopiló información de diferentes actores, y • se diseño una versión preliminar del portal • En la segunda fase (INE, CONUEE y GIZ, 2012) • se reforzó la metodología • se diseño una herramienta más amigable al usuario ANTECEDENTES

  3. BASE DE DATOS SEGUNDA ETAPA 1. La primera base enviada por la CONUEE tenia 660 registros de edificios y bancos de la Administración Publica Federal (APF), los cuales fueron revisados. 2. La revisión fue a cargo de CONUEE, INECC y GIZ. Inicialmente se acuerda retirar 76 registros para una revisión más detallada por la CONUEE. Posteriormente se retiran 29 registros más.

  4. INFORMACION DISPONIBLE EN LA BASE DE DATOS DE EDIFICIOS APF Nombre del inmueble. Dirección. Número de personas que laboran en el mismo. Número de computadoras instaladas. Horario de trabajo. Número de edificios comprendidos en el predio del inmueble. Propiedad del inmueble. (Gobierno Federal/arrendado). Uso genérico del inmueble y uso específico Superficie total del terreno [m2]. Superficie total construida [m2]. Si cuenta o no con equipo central de aire acondicionado. Tarifa(s) eléctrica(s) Cuenta(s) eléctrica(s). Facturación eléctrica en moneda nacional. Consumos de energía eléctrica [kWh]. Demanda Máxima [kW]. Factor de potencia.

  5. ESTADISTICAS DESCRIPTIVAS DE LAS VARIABLES OBTENIDAS DE LA BASE DE DATOS El mínimo de personas y computadoras es cercano a cero.

  6. ANALISIS ECONOMETRICO • 1.- Con 585 registros como base se da inicio al análisis econométrico, usando como referencia la metodología de EnergyStar®. El primer modelo construido fue: 6

  7. 2.- Se construyen diversas variables enfocadas a la realidad de nuestros edificios. Aunque algunas no resultan significativas. • 3.- Se continua refinando la base de datos, mientras que se sigue haciendo el análisis econométrico, usando diferentes modelos con diversos conjuntos de variables independientes. 7

  8. RESULTADOS DEL ANALISIS ECONOMETRICO UTILIZADO POR EL EQUIPO Conuee – INECC - GIZ – GOPA • 4.- Se obtienen varias regresiones con coeficientes significativos, en base a los estadísticos de prueba arrojados por cada regresión. Aunque se detectan tres variables que aparecen significativas en todos los modelos: • Personas, • Computadoras, y • Grados Días Refrigeración. • 5.- Los diferentes modelos obtenidos se comparan contra los resultados que EnergyStar® muestra en su metodología para calificar oficinas y bancos1. En general, los modelos muestran cifras comparables. • 1ENERGY STAR® Performance Ratings Technical Methodology for Office, Bank/Financial Institution, and Courthouse 8

  9. PRIMERA COMPARACION MODELO FINAL 4.- R2 similar. 3.- Variables significativas ENERGY STAR 1.- Signos de las variables parecidos 2.- Algunas variables son similares. 9

  10. SEGUNDA COMPARACION Para cada edificio de la base de datos se calcula su índice de acuerdo a los coeficientes reportado por ENERGY STAR®, usando aquellas variables que se encuentran disponibles en nuestra base de datos, como las personas (wkr), computadoras (pc), GDR (CDD), etc. Una vez calculados los índices, se ordenan de menor a mayor. Se calcula el índice usando cada uno de los modelos obtenidos en el análisis econométrico. Se ordenan de menor a mayor. Se compara la ordenación ENERGY STAR® contra cada uno de nuestros modelos.

  11. RESULTADOS ENERGY STAR® VS MODELO FINAL 11

  12. CONSIDERACIONES ENERGY STAR® VS MODELO FINAL La comparación no es directa sobre los valores absolutos de los índices, pues no son comparables las magnitudes. La comparación se hace en base a la ordenación del índice, es decir de la calificación que cada modelo asignaría. La grafica muestra que un edificio ordenado como eficiente mediante el índice obtenido de ENERGY STAR® es también ordenado eficiente por nuestro modelo. Aunque la calificación de ENERGY STAR® y nuestro modelo puede variar, esta diferencia es de solo algunos puntos. Incluso puntos cercanos a la línea solida significa igual calificación. 12

  13. LOS PRIMEROS 12 EDIFICIOS Con la diferencia entre las posiciones, se calculó la varianza y desviación estándar para cada uno de los modelos construidos, ello sirvió para decidir finalmente cual modelo utilizar. 13

  14. TERCERA COMPARACION SISTEMA DE CALIFICACION Con el modelo final se construyó los rangos para asignar calificación. El tamaño relativo de los rangos entre nuestro modelo y el de ENERGY STAR® son muy parecidos. 14

  15. TERCERA COMPARACION SISTEMA DE CALIFICACION La longitud de los intervalos son muy parecidos, debido a la homogeneidad de los datos de nuestra base que se distribuyen sin algún sesgo. Entre aproximadamente entre .03 y .04 se encuentran las longitudes de los rangos de los dos metodologías 15

  16. ACCIONES HACIA EL FUTURO • Base de datos • Ampliar la base de datos para edificios comerciales que brinden un visión más amplia de la edificación en México • Incluir nuevos tipos de edificaciones • Ampliar el espectro de edificaciones para incorporar edificaciones como lo son hoteles, escuelas y hospitales 16

  17. NECESIDADES DE COOPERACION • Trabajo conjunto • Llevar a cabo acciones que permitan ajustar la metodología desarrollada por el INECC a través de simulaciones con datos de EU, con el fin de asegurar evaluaciones similares y reproducibles. • Intercambio de experiencias • Intercambio de recursos humanos que permitan generar capacidades en el INECC en el desarrollo de benchmarking 17

  18. REFERENCIAS • ENERGY STAR® Performance Ratings Technical Methodology/General_Overview_tech_methodology.pdf • Portfolio Manager Data Collection Worksheet • PM_Data_Collection_Worksheet.doc • ENERGY STAR® Performance Ratings Technical Methodology • Energy Star Metodologia de ratings[1].pdf • Guidelines for Energy Management Overview. • Energy star 1.pdf • ENERGY STAR® Performance Ratings Technical Methodology for Office, Bank/Financial Institution, and Courthouse • office_tech_desc.pdf 18

  19. www.inecc.gob.mx

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