Ocupação humana no estabelecimento de fluxos energéticos em edifícios

Nos últimos tempos, a preocupação ambiental, passou a ser um tema recorrente na sociedade. A consciência coletiva da limitação do planeta em recursos naturais tem mostrado a necessidade de alterar os comportamentos no sentido de reduzir desperdícios, e conseguir objetivos do dia-a-dia de forma mais eficiente e menos penalizadora do já frágil equilíbrio ecológico. Os consumos energéticos, e especificamente os consumos em edifícios, contribuem de forma significativa para o desequilíbrio ambiental pelo que, cada vez mais, se assiste a um aumento da preocupação com a eficiência energética em edifícios e a consciência dos benefícios que daí podem resultar. A eficiência energética está intimamente relacionada com o não desperdício de energia. Para que não haja desperdício de energia é necessário saber onde essa energia é consumida bem como os fatores que influenciam o consumo. Há já algum tempo que se fazem estudos cujo principal objetivo é prever o consumo de energia num edifício, através da análise de um conjunto de variáveis, normalmente meteorológicas. Mais recentemente começam a surgir novos estudos nesta área, que consideram outro tipo de variáveis, nomeadamente variáveis relacionadas com o comportamento humano, que devidamente tratadas podem modelizar esse mesmo comportamento. Conseguir prever o consumo de um edifício de uma forma mais rigorosa tendo em consideração, não só fatores construtivos ou meteorológicos, mas também fatores resultantes de comportamentos das pessoas, será uma ferramenta preciosa em termos de projeto ou de exploração dos edifícios. Até que ponto a variável humana é importante na previsão de consumos energéticos? É a esta pergunta que a presente dissertação tenta responder. Para tal apresenta um método de estudo, que utiliza redes neuronais, dividido em etapas. Primeiramente é necessário conhecer as variáveis existentes num edifício de estudo, selecionar quais as que são pertinentes na previsão dos consumos e porquê. Em seguida é preciso prever a energia consumida através da análise das variáveis.