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Since 2010, there has been an approximate annual increase of 1% in CO2 emissions due to buildings. The reduction of energy consumption and consequently the mitigation of Greenhouse Gases are global goals due to the global issue of climate change. A key step in achieving these goals is to improve the energy performance of buildings, thereby reducing energy consumption and emissions generated by the built environment. In this regard, the present research focuses on identifying and estimating strategies to reduce energy consumption in buildings known as Community Police Units (UPCs) located in the city of Guayaquil, which corresponds to a very hot and humid climate zone. The study consists of statistical analysis of the historical energy performance of 43 buildings sharing the same architectural design. Additionally, the selection of a representative building was made for energy use monitoring and energy simulation. The results revealed a potential saving of 16 000 kWh per year by reducing the control temperature of the air conditioning system by 1°C and adjusting the on/off schedule. This is equivalent to 1 150 USD and 5 metric tons of CO2 emissions.

En el presente estudio se desarrolla una metodología para la unificación de datos eléctricos y catastrales mediante la aplicación combinada de herramientas SIG y SQL. Las principales técnicas de unión espacial utilizadas son: intersección espacial, unión de entidades por atributos y análisis de proximidad. Además, fueron aplicados principalmente algoritmos SQL de comparación y selección de datos. Como caso de estudio se utilizó información catastral y eléctrica de los clientes regulados por la Empresa Eléctrica Quito (EEQ) dentro del casco urbano de Quito. Se logró unificar el 25 % del total de registros. Además, se encontró que la distribución espacial de los datos unificados es homogénea dentro del área de estudio, y es cuantitativamente representativo en la mayor parte de parroquias. Finalmente se comprobaron los resultados mediante una validación en sitio, con lo que se verificó la validez de la metodología planteada. En base a los resultados obtenidos, el procedimiento de unificación expuesto en este estudio, puede ser replicado en otras zonas cuya información presente características similares a los datos manejados y así obtener un insumo importante para la definición de indicadores energéticos para calificación energética, comparativa o categorización de edificaciones.

Las estrategias para promover el uso eficiente de energía y el confort térmico han sido acciones aplicadas mundialmente. Siendo la variación de temperatura un factor preocupante para los gobiernos debido a la influencia por alcanzar las metas energéticas propuestas por los ODS. En este sentido, el comportamiento térmico al interior de una edificación podría estar relacionado a las condiciones externas y se pueden estimar a través de herramientas de simulación energética. Sin embargo, los resultados presentan diferentes niveles de incertidumbre debido a la calidad de datos meteorológicos, las propiedades de los materiales, los patrones de ocupación, así como la complejidad de generar procesos de evaluación térmica. Frente a esto, mediciones experimentales para evaluar el estado real de una edificación y así predecir su comportamiento respecto a la meteorología pueden tener un gran aporte. En este contexto, este estudio desarrolla una metodología para evaluar la incidencia del clima en el comportamiento térmico de una edificación. La evaluación se realiza en una vivienda prototipo experimental localizada en una región ecuatorial monitoreada por aproximadamente un año. Con los datos disponibles, se desarrollaron modelos de regresión lineal validados para estimar el comportamiento de la temperatura interior en función de una o varias variables ambientales. Los resultados del modelo de predicción de la temperatura interna del aire presenta un R2 de 0.41, en el peor de los casos cuando se disponga solo de la temperatura ambiente para la predicción, y un error experimental del 10%. Por lo tanto, esta metodología puede ser replicada en edificaciones de diferentes usos, clima y ajustada a la disponibilidad de datos.