Multi-objective optimization to balance thermal comfort and energy use in a mining camp located in the Andes Mountains at high altitude

AUTORES

Annelore Dietz, Sergio Vera, W. Bustamante, Gilles Flamant

Abstracto

La industria minera es el mayor consumidor de electricidad de Chile. Los informes de sostenibilidad de las empresas mineras chilenas muestran que el consumo de electricidad de los campamentos mineros es de 350 a 500 kWh / m² por año. A pesar de las condiciones climáticas frías, los campamentos mineros muestran sobrecalentamiento y el 40% de los mineros los encuentra incómodos. El acceso a la energía de los campamentos mineros es difícil porque están ubicados en zonas remotas. Este documento tiene como objetivo optimizar la envolvente del edificio y el sistema HVAC para minimizar el consumo total de energía y eliminar el riesgo de sobrecalentamiento de un campamento minero real ubicado a 4400 m.a.s.l. El campamento minero tiene 30.000 m², está construido con módulos ligeros prefabricados de madera y alberga a 1.700 trabajadores. El consumo de electricidad del caso de referencia es de 330 kWh / m² ∙ año y muestra sobrecalentamiento. La optimización multiobjetivo se implementa para minimizar el consumo eléctrico y evitar el sobrecalentamiento. Se acoplan un algoritmo híbrido de optimización multidimensional (GenOpt), un programa de simulación energética de edificios (EnergyPlus) y varios scripts desarrollados en Pyhthon para optimizar variables discretas y calcular el riesgo de sobrecalentamiento de cada zona térmica. Se optimizan dos casos diferentes en función de los sistemas de calefacción: calentadores eléctricos (Caso I), que es la situación actual; y bombas de calor y vigas refrigeradas con opción de free cooling (Caso II). Este trabajo muestra que un sistema HVAC eficiente (Caso II) es crucial para lograr el confort térmico y minimizar el consumo eléctrico, que alcanza los 112,9 kWh / m² ∙ año, lo que representa una reducción significativa del 66% en comparación con el caso de referencia. El proceso de optimización proporciona no solo el conjunto óptimo de estrategias de eficiencia energética, sino también un conjunto de soluciones factibles cercanas al óptimo que permite la flexibilidad de elegir otras estrategias basadas en las limitaciones económicas, de transporte y de construcción en el sitio.
 
 
 
 
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