Uma equipa de investigação da Universidade do País Basco (EHU) desenvolveu um novo modelo para estimar as necessidades de aquecimento de bairros inteiros e avaliar estratégias de reabilitação. Através de técnicas de aprendizagem automática, esta ferramenta aumenta a precisão na estimativa das necessidades energéticas, ajudando a melhorar a eficiência energética a nível urbano.
A Dra. Milagros Álvarez afirmou: "Desenvolvemos um modelo simples para uma estimativa preliminar das necessidades de aquecimento e para avaliar estratégias de reabilitação que as reduzam. Melhorar a eficiência energética dos edifícios é crucial, e alcançar este objetivo a nível comunitário é um desafio urgente que as cidades enfrentam." Esta investigação foi realizada pelo grupo ENEDI da EHU, especializado em eficiência energética e poupança de energia em edifícios.
Os edifícios urbanos representam cerca de 30% do consumo total de energia a nível global, e na União Europeia mais de 64% do consumo energético destina-se ao aquecimento. De acordo com dados da Comissão Europeia, 75% dos edifícios europeus têm baixa eficiência energética, tornando cada vez mais importante promover a reabilitação energética a nível comunitário. O investigador Jon Terés-Zubiaga acrescentou: "Planear estratégias energéticas municipais começa com uma compreensão rápida e precisa da quantidade de energia que os edifícios necessitam. Está a aumentar o número de estudos que passam da análise de edifícios individuais para o estudo de bairros inteiros, adotando uma abordagem mais abrangente para a redução de emissões."
Esta ferramenta de estimativa das necessidades de aquecimento de bairros é rápida, precisa e fácil de usar por profissionais nas áreas de planeamento energético, construção e gestão urbana. Permite avaliar o impacto de diferentes soluções, como reabilitações passivas, utilização de painéis solares ou substituição de caldeiras. O estudo foi publicado na revista "Energy Conversion and Management: X".
O grupo de investigação ENEDI utilizou técnicas de aprendizagem automática para determinar um indicador da "qualidade energética" dos edifícios. O modelo, baseado em dados públicos como as características dos edifícios, calcula a temperatura base e converte-a num indicador de desempenho energético. Álvarez salientou: "Através de técnicas de aprendizagem automática, é possível aumentar a precisão na estimativa das necessidades energéticas e avaliar eficazmente as estratégias de reabilitação energética de um bairro. O modelo permite tomar decisões informadas e escaláveis, mesmo sem dados detalhados."
A ferramenta já foi aplicada nas áreas de Otxarkoaga e Txurdinaga em Bilbau, Espanha, para avaliar estratégias de reabilitação e analisar indicadores energéticos e económicos, com o objetivo de priorizar intervenções nos edifícios menos eficientes. Atualmente, o modelo é adequado para condições climáticas do sul da Europa, sendo o próximo passo alargar a sua avaliação para aumentar a sua generalidade. O desenvolvimento desta ferramenta de estimativa das necessidades de aquecimento de bairros fornece um apoio prático para o planeamento energético urbano.
Detalhes da publicação: Autor: University of the Basque Country; Título: "Simple tool developed to estimate the heating demand of entire neighborhoods"; Publicado em: "Energy Conversion and Management: X" (2026).
