Algorithm for multi-objective evolutionary analysis in thermoenergetic simulations

Authors

DOI:

https://doi.org/10.11606/gtp.v16i1.164048

Keywords:

optimization, computational simulation, Multi-objective analysis, dwelling

Abstract

Electricity consumption and low thermal comfort in social interest housing (SIH) in southern Brazil are directly related with the low investment to define the materials that make up the envelopes. Through computer simulation, it is possible to evaluate different configurations of a SIH using algorithmic solutions, such as the evolutionary multi-objective, which test different combinations to improve the performance of two or more objective conditions. Aiming at reducing the electricity use intensity and thermal discomfort, this work proposes the presentation of two multiobjective evolutionary algorithms to change the values ​​to be assigned for thermal transmittance of the external walls, the floor and the roof, as well as the solar orientation and the solar absorptions of the outer walls and the roof, with different pre-established values limits. From the analysis of the results obtained in the 10-generation simulation using the EnergyPlus software for the city of Pelotas-RS for each of the algorithms, it was observed that in the best case a thermal comfort level for the occupied hours above 79% was identified. As well as an energy use intensity (EUI) of less than 32 kWh/(m².year). In addition to these results, the discussion presents alternatives for defining the thermoenergetic simulation strategies of large input sets.

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Author Biographies

  • Rodrigo Karini Leitzke, Federal University of Pelotas

    Mestrando no Programa de Pós-graduação em Arquitetura e Urbanismo (PROGRAU/UFPel), é Bacharel em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Pelotas, atuou durante três anos como bolsista de iniciação científica (CNPq) no Laboratório de Conforto e Eficiência Energética (LABCEE). Atualmente, colabora nos grupos de pesquisa Qualidade do Lugar e Paisagem da UFRJ e Tecnologia e gestão do ambiente construído da UFPel, em trabalhos com a temática do conforto térmico, eficiência energética e soluções computacionais para parametrizar e automatizar o processo de simulação termoenergética a partir do uso de ferramentas de Inteligência Artificia

  • Thalita dos Santos Maciel, Federal University of Pelotas

    Arquiteta e Urbanista pela Universidade Federal de Pelotas (2018). Mestranda em Conforto e Sustentabilidade do Ambiente Construído pelo Programa de Pós Graduação em Arquitetura e Urbanismo (PROGRAU/UFPEL). Atuou durante dois anos como bolsista de iniciação científica pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul (FAPERGS) no Laboratório de Conforto e Eficiência Energética (LABCEE). Atualmente é colaboradora nos grupos de pesquisa Tecnologia e Gestão do Ambiente Construído (UFPEL) e Qualidade do Lugar e Paisagem (UFRJ). Possui experiência em Simulações Computacionais de Conforto e Eficiência Energética.

  • Fernanda Maria Doors Dembinski, Federal University of Pelotas

    Graduada em Arquitetura e Urbanismo pela Universidade Federal da Fronteira Sul, Campus Erechim /RS. Mestranda no PROGRAU.

  • Isabela Bulbolz Prestes, Federal University of Pelotas

    Arquiteta e Urbanista graduada pela Universidade Federal de Pelotas. De 2014 a 2015, atuou como bolsista no LABCEE (Laboratório de Conforto e Eficiência Energética - UFPEL). Entre setembro de 2015 a julho de 2016 foi bolsista no exterior pelo programa Ciências sem Fronteiras/ CAPES, no Politécnico de Milão, na Itália. Em 2017 participou da pesquisa Place-Making with Older People: Towards Age Friendly Communities

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Published

2020-12-28

Issue

Vol. 16 No. 1 (2021): Janeiro a Março de 2021

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Papers

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Copyright (c) 2020 Rodrigo Karini Leitzke, Eduardo Grala da Cunha, Thalita dos Santos Maciel, Fernanda Maria Doors Dembinski, Garbiela Bulbolz Prestes

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How to Cite

LEITZKE, Rodrigo Karini; CUNHA, Eduardo Grala da; MACIEL, Thalita dos Santos; DEMBINSKI, Fernanda Maria Doors; PRESTES, Isabela Bulbolz. Algorithm for multi-objective evolutionary analysis in thermoenergetic simulations. Gestão & Tecnologia de Projetos (Design Management and Technology), São Carlos, v. 16, n. 1, p. 24–42, 2020. DOI: 10.11606/gtp.v16i1.164048. Disponível em: https://revistas.usp.br/gestaodeprojetos/article/view/164048. Acesso em: 21 mar. 2026.