A avaliação global dos efeitos do aproveitamento da luz natural no desempenho energético de edificações é complexa devido ao seu impacto duplo: i) no sistema de iluminação artificial e ii) no de condicionamento de ar. Devem-se computar a diminuição do uso do sistema de iluminação artificial e do calor gerado por esse sistema ao longo do ano, bem como os ganhos térmicos da radiação luminosa. Assim, a simulação computacional surge como uma alternativa para modelar estes efeitos. Aintegração entre programas de simulação termo-energética e programas de simulação de iluminação natural faz-se necessária, visto que os métodos de cálculo de iluminação natural incorporados por programas de simulação termo-energética até o momentoapresentam limitações quanto à modelagem do fenômeno (DIDONÉ, 2009; RAMOS e GHISI, 2010; VERSAGE, MELO e LAMBERTS, 2010).

O método do raio traçado, utilizado por programas com base no Radiance(REINHART; WALKENHORST, 2001) oferece vantagens na modelagem do desempenho físico dos raios de luz e seus efeitos de acordo com as propriedades espectrais dos materiais para qualquer complexidade geométrica (DIDONÉ, 2009; RAMOS e GHISI, 2010; VERSAGE, MELO e LAMBERTS, 2010). A desvantagem desse método é o tempo de simulação. A integração entre o programa de simulação termo-energética EnergyPlus (CRAWLEY, 2001) e o Daysim-Radiance (REINHART, 2010) de iluminação natural é a combinação mais difundida em pesquisas da área, devido à consistência dos programas. O plug-in Diva-for-Rhino (JAKUBIEC; REINHART, 2011) possibilita esta integração obtendo os dados de padrão de uso do sistema de iluminação artificial através do Daysim-Radiance e transferindo o resultado para o EnergyPlus fornecer o consumo total através da simulação termo-energética. Entretanto, a simulação de grande quantidade de modelos paramétricos utilizando os dois programas é um processo complicado e demorado, requerendo a aplicação de ferramentas de simulações paramétricas para viabilizar este tipo de estudo.

Os recentes avanços na ciência da computação e as exigências de desempenhodas edificações impulsionaram o desenvolvimento de métodos de simulação onde se adota uma abordagem integrada de sistemas generativos, processos de parametrização e otimização. A introdução de algoritmos de parametrização, aliados a ferramentas computacionais no processo projetual, permite a rápida exploração de grandes quantidades de alternativas, aumentando as possibilidades de investigação de diferentes variáveis, para avaliações de diversos fenômenos relacionados a iluminação natural e eficiência energética.

Devido ao caráter repetitivo dos procedimentos, estes métodos são geralmente automatizados por programação computacional. Dentre as ferramentas disponíveis,destaca-se o plug-in Grasshopper (RUTTEN, 2011), do programa de modelagem tridimensional Rhinoceros (MCNEEL, 2014), que permite a geração de modelos paramétricos. As simulações de disponibilidade de luz natural e cargas internas são realizadas no plug-in Diva-for-Rhino (JAKUBIEC; REINHART, 2011) do mesmo programa.

Diante do exposto, o objetivo deste trabalho é desenvolver um processo de parametrização para viabilizar a simulação de diferentes amostragens, considerando as principais variáveis-chave de iluminação natural e consumo energético.

O método adotado utiliza o plug-in Grasshopper para a elaboração de um algoritmo de parametrização que permita a visualização das variações nos modelos bem como posterior análise dos resultados numéricos. O método de proposição da ferramenta consistiu em quatro etapas: 1) Definição das variáveis; 2) Leitura dos dados de entrada; 3) Concepção do algoritmo no Grassshopper; 4) Leitura dos resultados.

A primeira etapa do método foi a definição das variáveis-chave da iluminação natural sob o enfoque da sua influência no consumo energético. Para tal, considerou-se a sua influência no sistema de iluminação artificial e no balanço térmico da edificação. Foram definidas 11 variáveis, com o objetivo de englobar a maior gama de variáveis-chave de iluminação natural com impacto no consumo energético. Foram consideradas, variáveis relacionadas à descrição do edifício, como geometria e refletância das superfícies; ao contexto da edificação, tais como localidade e obstrução do entorno e variáveis do desempenho do edifício, utilizadas para avaliá-lo. Estas, quando combinadas, resultam em aproximadamente 6 milhões de modelos paramétricos. Como a simulação de todos estes modelos é quase impraticável, foi utilizado um processo de amostragem aleatória, que possibilita a redução significativa no número de modelos a serem simulados, amostrando os casos mais representativos, denominada Hipercubo Latino.

A amostra representativa do conjunto de combinações dos parâmetros chave para iluminação natural foi definida em 200 casos. Para o processo de amostragem foi utilizado o programa Matlab. Como resultado, o programa Matlab gera planilhas com os parâmetros de cada caso amostrado, utilizadas como dado de entrada para o Grasshopper. Dessa forma, toda a modelagem é pré-preparada, para a geração do algoritmo de parametrização. O algoritmo desenvolvido no Grasshopper interpreta os dados obtidos das planilhas, transformando os valores das variaveis em dois modelos tridimensionais similares, porém distintos na forma de modelagem. Um dos modelos é utilizado para simulação de iluminação natural, enquanto o outro é utilizado para análise de consumo energético. As simulações de disponibilidade de luz natural e cargas internas são realizadas no plug-in DIVA, que integra simulações.

Os resultados das amostragens foram exportados em arquivo de valores separados por vírgulas para serem reconhecidos pelo algoritmo do Grasshopper. Cada linha do arquivo corresponde a um modelo e como todas as variáveis da população foram previamente programadas no algoritmo do Grasshopper, que é capaz de oferecer resultados à todas as combinações.

Este algoritmo foi estruturado em cinco grupos conforme às funções a serem exercidas: leitura de dados de entrada, descrição da edificação, simulação de iluminação natural, simulação termo-energética e saídas (desempenho do ambiente). Os resultados tanto da simulação de iluminação natural quanto termo-energética são tratados e gravados em planilha eletrônica (Excel) através dos componentes do TT Tollbox para Grasshopper para posterior análise.

O algoritmo foi programado para oferecer como dados de saída de avaliação do desempenho da iluminação natural: Autonomia da luz natural espacial para 50% e 30% das horas do ano; três faixas de Iluminâncias úteis para esses mesmos percentuais de horas de atendimento; Autonomia da Luz Natural Contínua espacial para os mesmos percentuais; Fator de Luz diurna Espacial.   Quanto à energia foram utilizados como dados de saída o Consumo Energético Total; o Consumo para Aquecimento; Resfriamento; Iluminação; Equipamentos; Ganhos Térmicos Diretos; Difusos; referentes a Equipamentos; Iluminação e Pessoas; Energia Elétrica Primária; Emissões de Carbono atribuídas ao consumo de Energia em Geral e à Energia Elétrica e Densidade de Potência em Uso.

A parametrização dos modelos através do algoritmo proposto, apesar de complexa devido ao grande número de variáveis, depois de concluída, consiste em uma potente ferramenta. Especialmente, porque permite a simulação de qualquer combinação amostrada entre as mais de 6 milhões de combinações possíveis entre oconjunto base de variáveis incluindo a visualização dos modelos.

Como principal resultado, aponta-se a criação de uma ferramenta que possibilita análises de desempenho de vários parâmetros que podem ser alterados simultaneamente, permitindo a geração de uma base de dados para a avaliação do fenômeno da luz natural e eficiência energética, bem como a otimização de parâmetros construtivos pela utilização de algoritmos genéticos (Galapagos). Em adição, a base de dados obtida pode ser utilizada para modelagem estatística dos fenômenos físicos envolvidos através de regressão linear e/ou não linear multivariada , como as Redes Neurais Artificiais, por exemplo.

Com o algoritmo de parametrização reduziu-se o tempo da preparação dos modelos de simulação, descartando a necessidade modelar todas as combinações degeometria e demais variáveis. Da mesma forma, ganhou-se tempo na integração entre simulações de iluminação natural e térmica, uma vez que o processo de endereçamento do arquivo do padrão de uso do sistema de iluminação artificial gerado pelo Daylim (lighting control Schedule) ocorreu automaticamente. O processo de preparação dos 200 casos, que através procedimento usual levaria em torno de 40 horas para ser realizado, pôde ser realizado pelo algoritmo em cerca de 10 minutos. Além disso, a possibilidade de visualização dos modelos no Rhinoceros aumentou a compreensão da geometria dosmodelos amostrados enquanto a realização das inúmeras simulações sequencialmente em batch evitou eventuais falhas humanas por desatenção do usuário.

Concluiu-se assim que a utilização de algoritmos de parametrização para modelar as principais variáveis-chave de iluminação natural e simular o seu desempenho pode ser uma ferramenta eficiente e importante para o auxílio do projetista durante o processo projetual, visto que a ferramenta viabilizou a avaliação de diversas configurações arquitetônicas  em menor tempo e com maior facilidade de aplicação do que a simulação tradicional.