Análise de sistemas de condicionamento de ar

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TCC Engenharia Mecânica 1 (2012) 
 
TCC Engenharia Mecânica 
(DEP/UFV) DEP 
Análise de sistemas de condicionamento de ar por simulação de modelos de 
parâmetros concentrados 
Renata Soares Rametta 
Orientador: Prof. Álvaro M. Bigonha Tibiriçá, Dr. Eng. 
Informações do artigo Resumo 
Apresentado em 17.9.12 Este trabalho tem por objetivo analisar o desempenho de um sistema de condicionamento de ar 
integrado com sistema de ventilação mecânica. Nesses sistemas é possível, em momentos nos 
quais a temperatura exterior é menor que a temperatura interior desejada, resfriar o ambiente a 
ser condicionado utilizando ventilação mecânica ao invés de refrigeração. Para isso é importan-
te que o sistema de controle faça integração entre o sistema de refrigeração e de ventilação 
mecânica, ativando um ou outro de forma a otimizar o uso da energia. Para análise do desem-
penho de um sistema de controle integrado (refrigeração e ventilação mecânica) foi escolhido à 
modelagem de um laboratório de informática localizado em Viçosa-MG. Com dados climáticos 
de Viçosa, foi simulado em quais períodos do ano a ventilação mecânica poderia substituir a re-
frigeração, diminuindo, desta forma, o consumo de energia elétrica. Os resultados obtidos mos-
traram que a integração do sistema de refrigeração com sistema de ventilação mecânica pode 
garantir o conforto térmico do ambiente de forma mais econômica, isto é, reduzindo o consumo 
energético total do sistema. Além disso, observou-se que o tipo de controlador não alterou o 
consumo energético de forma significativa. Este trabalho aponta o potencial de integração entre 
sistemas de refrigeração e ventilação mecânica como forma de aumentar a eficiência energéti-
ca destes sistemas. Foram também analisados o desempenho de controladores PI e ON/OFF 
utilizados para regular o funcionamento do sistema de condicionamento de ar. 
Palavras chave: HVAC, 
Ventilação, Simulação, 
Eficiência Energética, 
Modelagem 
 
1. Introdução 
Estudos recentes mostram que a energia consu-
mida em edifícios representa 40% do total da energia 
consumida no mundo, e mais da metade é consumida 
pelos sistemas de HVAC (Heating, Ventilation, and Air 
Conditioning) (CASTILLA et al, 2011). Neste contexto, 
destaca-se a importância de buscar sistemas de 
HVAC mais eficientes, isto é, que consomem menos 
energia para promover o mesmo nível de conforto. A 
regulação das condições de conforto (conforto térmi-
co, conforto visual e qualidade do ar interior) no interi-
or de ambientes é um problema multidimensional. Re-
quisitos como minimização do consumo de energia e a 
promoção de condições de conforto são, muitas ve-
zes, conflitantes (Dounis, 2001). 
Neste contexto, técnicas de modelagem e simula-
ção são ferramentas úteis para modelagem de siste-
ma de HVAC. Elas possuem, de modo geral, custo 
menor que análises experimentais. Entre as técnicas 
de modelagem destaca-se a modelagem por parâme-
tros concentrados. Nesses modelos as propriedades 
do sistema em questão são consideradas homogê-
neas e concentradas em pontos (nós), isto é, não há 
distribuição espacial de propriedades. Eles são forma-
dos a partir de Equações Diferenciais Ordinárias 
(EDO). Seu uso para analisar o desempenho de sis-
temas de controle para HVAC é corrente na literatura 
(CASTILLA et al, 2011; FREIRE et al, 2008; KOLO-
KOTSA et al, 2001; DOUNIS et al, 2001). 
Dounis (2001) trabalhou com um modelo de sis-
tema de HVAC para regular o conforto térmico em um 
ambiente. A figura 1 mostra o diagrama de blocos dos 
com os modelos utilizados em seu trabalho (clima ex-
terno, de janela, do ambiente, de umidade interna e do 
índice de conforto térmico (PMV)). Um controlador fu-
zzy foi adotado para regular o sistema de HVAC vi-
sando garantir o conforto térmico. Os modelos foram 
simulados para dois meses típicos (janeiro e julho). Os 
resultados mostram que o controlador em questão foi 
capaz de manter o ambiente em condições de confor-
to nas situações simuladas através da ponderação 
das variáveis ambientais que compõe o PMV (tempe-
ratura do ar, umidade relativa, velocidade e temperatu-
ra média radiante). Controladores convencionais fo-
ram utilizados para comparação e obtiveram resulta-
dos inferiores ao controlador fuzzy. 
 
Figura 1 – Simulador. Fonte: Dounis, 2001 
 
Freire et al (2008) propuseram o uso de diferentes 
algoritmos de controle associadas a um sistema 
HVAC. Foram testadas duas estratégias. A primeira 
utiliza algoritmos para regular o conforto térmico. A 
segunda visa minimizar o consumo de energia man-
tendo o conforto térmico em níveis adequados. Foram 
utilizados métodos de controle preditivos. Os resulta-
dos mostraram a viabilidade de utilizar métodos de 
controle que mantenham o conforto dentro de uma fai-
xa admissível e ao mesmo tempo busquem minimizar 
o consumo de energia. 
Castilla et al (2011) também utilizaram sistema de 
controle preditivo visando obter conforto e minimizar o 
consumo de energia. Foi desenvolvido um sistema de 
controle hierárquico com duas camadas. A camada 
superior gera um set point conforto térmico baseado 
no índice de conforto PMV. A camada inferior, através 
de um algoritmo de controle, manipula o atuador para 
obter o setpoint. Nesta camada procura-se ajustar a 
temperatura regulando-se o estado de um fan-coil 
através de um controlador PI. Foi demonstrada a apli-
cabilidade de um sistema de controle hierárquico 
usando apenas uma função de custo envolvendo o 
conforto térmico e economia de energia. 
Kolokotsa et al (2001) analisaram o desempenho 
três controladores fuzzy (fuzzy PD não adaptativo, fu-
zzy PID não adaptativo, fuzzy PD adaptativo) visando 
a satisfação do usuário e uma resposta ótimo, isto é, 
evitando sobressinais e oscilações. Os controladores 
fuzzy foram comparados a um ON-OFF convencional. 
Verificou-se que controladores adaptativos possuíam 
respostas mais estáveis que os demais. Comparando-
se a energia consumida dos adaptativos e os não 
adaptativos não houve diferença significativa. Foi con-
cluído que fuzzy PD adaptativo consome menos ener-
gia que o ON/OFF, para as exigências de conforto 
térmico em que foram considerados. Houve situações 
em que a redução do consumo de energia chegou a 
25-30%. Comparando com o ON-OFF convencional, 
essa redução é dada pela otimização do tempo de 
resposta. 
Kolokotsa et al (2005) apresentam a arquitetura, 
os algoritmos e o desempenho de um sistema de ge-
renciamento de energia de um ambiente interno inte-
grado (IEEMS). O IEEMS foi instalado e testado em 
um prédio da Universidade Técnica de Creta (TUC), 
situado em Creta, Grécia, e no gabinete do secretário 
da Instituição Central de Eficiência Energética da Edu-
cação (CIENE) do Nacional Kapodestrian University of 
Athens (Nkua) situado em Atenas, Grécia. O IEEMS 
consiste em uma interface homem-máquina que coleta 
as preferências de conforto das pessoas, sensores e 
atuadores, controlador lógico programável e um com-
putador. Os sensores são utilizados para avaliação do 
conforto térmico medindo a temperatura interna, umi-
dade relativa, temperatura média radiante, velocidade 
do ar, concentração de CO2 e iluminação. A avaliação 
do conforto térmico é feita usando o PMV. O IEEMS 
desenvolvido em uma arquitetura aberta com um con-
trolador fuzzy, que regula os requisitos de conforto 
térmico, conforto visual e aspectos de qualidade do ar 
interior, busca a redução do consumo de energia. O 
controlador fuzzy foi comparado com um controlador 
ON-OFF. Os resultados encontrados mostraram que o 
controlador fuzzy consegue satisfazer os requisitos de 
conforto interior dando prioridade às técnicas passivas 
para aquecimento, resfriamento e iluminação, minimi-
zando, assim, a energia consumida. 
Neste contexto, o trabalho aqui proposto tem co-
mo objetivo modelar, através de parâmetros concen-
trados, um sistema de ar condicionado integrado com 
um sistema de ventilação mecânica. Busca-se diminuir 
a energia consumida e ao mesmo tempo mantera 
temperatura desejada. Além da integração com venti-
lação mecânica foi implementado no sistema de ar 
condicionado dois controladores, PI e ON/OFF. Foram 
comparados os desempenhos dos dois controladores 
tanto em relação à economia de energia quanto ao 
tempo de resposta. 
Nomenclatura 
 Área da janela do ambiente (m²) 
 Área da parede externa do ambiente (m²) 
 Área da parede uma parede do ambiente (m²) 
 Área da parede uma parede do ambiente (m²) 
 Área da porta do ambiente (m²) 
 Área do teto do ambiente (m²) 
 Calor específico do ar (J/(kg.K)) 
 Carga térmica desejada (W) 
 Carga térmica instantânea (W) 
 Fator solar da janela 
 Fator relacionado com o tipo de lâmpada e reator 
 Fator de utilização da voltagem 
 Radiação solar na parede (W) 
 Radiação solar no teto (W) 
 Número de lâmpadas 
 Potência de referência do ventilador comercial (W) 
 Potência do ventilador (W) 
 Taxa de refrigeração do ar condicionado (W) 
 Calor dissipado por equipamentos (W) 
 Transferência de calor através da janela (W) 
 Calor dissipado por lâmpadas (W) 
 Transferência de calor através da parede externa (W) 
 Calor dissipado pelas pessoas (W) 
 Transferência de calor através das paredes internas (W) 
 Transferência de calor através da porta (W) 
 Vazão volumétrica de referência do ventilador comercial (m³/s) 
 Transferência de calor através do teto (W) 
 Vazão volumétrica do ventilador (W) 
 Resistência à convecção da superfície externa (m²/K) 
 Resistência à convecção da superfície externa do teto (m²/K) 
 Temperatura desejada (ºC) 
 Temperatura externa (ºC) 
 Temp dos ambientes vizinhos ao ambiente estudado (ºC) 
 Temperatura do jato de ar (ºC) 
 Temperatura média do ambiente (ºC) 
 Temperatura do ar atmosférico na saída do 
 ar condicionado (ºC) 
 Transmitância da janela (m²K/W) 
 Transmitância das paredes (m²K/W) 
 Transmitância da porta (m²K/W) 
 Transmitância do teto (m²K/W) 
 Vazão volumétrica do jato (m³/s) 
 Volume do ambiente (m³) 
 Potência total da lâmpada (W) 
 Absortância da parede 
 Absortância do teto 
 Densidade do ar (Kg/m³) 
2. Metodologia 
Este trabalho foi desenvolvido de acordo com as 
seguintes etapas: escolha do ambiente para estudo, 
modelagem do ambiente escolhido, implementação do 
modelo de parâmetros concentrados no Matlab, inser-
ção dos dados climáticos de Viçosa, simulação ape-
nas com sistema de condicionamento de ar, simulação 
com sistema de condicionamento de ar integrado com 
sistema de ventilação mecânica, e análise dos resul-
tados obtidos. 
2.1. Ambiente Estudado 
O ambiente modelado é um laboratório de infor-
mática com dimensões de 4,35 m (comprimento) x 
5,10 m (largura) x 2,80 m (altura), mostrado na figura 
2. O laboratório se situa no Departamento de Enge-
nharia de Produção e Mecânica da Universidade Fe-
deral de Viçosa. O ambiente possui quatro paredes, 
uma janela e uma porta. Uma das paredes, onde se 
encontra a janela, é externa e é orientada para o su-
deste. 
 
Figura 2 - Ambiente de estudo 
2.2. Modelo do ambiente estudado 
Foi construído um modelo matemático para des-
crever o ambiente estudado. Neste modelo, considera-
ram-se as seguintes taxas de transferência de calor 
através das paredes externa e internas, da janela, da 
porta, o calor dissipado por pessoas, por equipamen-
tos e por lâmpadas, e a taxa de refrigeração do ar 
condicionado. Foram desconsideradas as transferên-
cias de calor por infiltração e transporte de umidade. O 
modelo desconsidera atrasos de transporte, isto é, o 
retardo de tempo entre a geração ou transferência de 
calor para o ambiente. Todas as transferências foram 
consideradas instantâneas. O modelo de temperatura 
do ambiente é descrito pela EDO abaixo (equação 1). 
 
 
 
 ̇ ̇ ̇ ̇ ̇ 
 ̇ ̇ ̇ ̇ (1) 
Expandindo cada termo tem-se as seguintes taxas 
de calor através da parede externa (equação 2), 
através das paredes internas (equação 3), através da 
janela (equação 4), através da porta (equação 5), 
através do teto (equação 6), o calor dissipado pelas 
lâmpadas (equação 7) e o calor dissipado pelas 
pessoas e equipamentos, computadores e monitores. 
As tabelas 1 e 3 foram usadas como referências para 
esses casos. 
 (2) 
 ( ) (3) 
 (4) 
 (5) 
 (6) 
 (7) 
Para o fator de utilização da voltagem (Ful) foi 
usado o valor de 1,0. No ambiente estudado é usada 
lâmpada T8 com reator eletrônico, de acordo com a 
ASHRAE, 2005, Fsa é igual a 0,94. As tabelas 2 e 4 
mostram a porcentagem de calor sensível transferido 
na forma radiante pelas pessoas e pelos equipamen-
tos, respectivamente. 
Tabela 1 - Calor dissipado por pessoa na forma sensível e la-
tente em diferentes atividades 
Atividade 
Calor 
Total (W) 
Calor 
Sensível 
(W) 
Calor La-
tente (W) 
Sentado, traba-
lho leve 
115 70 45 
Sentado, traba-
lho moderado 
130 75 55 
Em pé, traba-
lho leve 
130 75 55 
Fonte: ASHRAE, 2005 
Tabela 2 - Porcentagem de calor sensível dissipado que é ra-
diante em diferentes atividades 
Atividade 
% do calor sensível que é 
radiante 
Baixa Velo-
cidade 
Alta Veloci-
dade 
Sentado, trabalho 
leve 
60 27 
Sentado, trabalho 
moderado 
58 38 
Em pé, trabalho leve 58 38 
Fonte: ASHRAE, 2005 
Tabela 3 - Calor dissipado pelos equipamentos 
Equipamento 
Modo 
normal, W 
Modo eco-
nômico, W 
Computador 
Valor médio 55 20 
Valor conservador 65 25 
Valor muito conservador 75 30 
Monitor 
Pequeno (13 a 15 in.) 55 0 
Médio (16 a 18 in.) 70 0 
Grande (19 a 20 in.) 80 0 
Fonte: ASHRAE, 2005 
Tabela 4 - Porcentagem de troca de calor dos equipamentos 
por radiação e por convecção 
Equipamento Radiante Convectiva 
Computador 10 a 15% 80 a 90% 
Monitor 35 a 40% 60 a 65% 
Computador e 
monitor 
20 a 30% 70 a 80% 
Fonte: ASHRAE, 2005 
Organizando a EDO em função das entradas e da 
saída do sistema, tem-se: 
 
 
 
 
 ̇ ̇ ̇ ̇ 
 (8) 
As constantes da equação acima estão mostradas 
nas equações de 8.1 a 8.7: 
 (8.1) 
 ( ) 
 (8.2) 
 ( ) (8.3) 
 (8.4) 
 (8.5) 
 (8.6) 
 (8.7) 
O modelo foi implementado no Matlab/Simulink, 
utilizando a representação por espaço de estados, re-
presentada nas equações 9 e 10, 
 ̇ (9) 
 (10) 
onde A é a matriz do sistema, B é a matriz de entrada, 
C é a matriz de saída, D é a matriz de alimentação e 
x(t), u(t) e y(t) são vetores de estados, entradas e saí-
das, respectivamente. Os vetores e as matrizes estão 
representados nas equações 11 a 17. 
 [ ] (11) 
 [
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
]
 (12) 
 [
 
 
 
] (13) 
 [
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
]
 (14) 
 [ ] (15) 
 
[
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 ]
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 (16) 
 [
 
 
 
] (17) 
As variáveis de saída do modelo eram a tempera-
tura média da sala, a carga térmica instantânea e a 
carga térmica desejada. A carga térmica instantânea é 
calculada a partir da temperatura do ambiente no ins-
tante da simulação. A carga térmica desejadaé utili-
zada para estimar a vazão volumétrica de ventilação 
mecânica, e é calculada a partir da temperatura de 
setpoint. 
Dados como temperatura externa, radiações sola-
res foram inseridos de acordo com a localização do 
ambiente, dia e hora. Dados de transmitâncias, fator 
solar, absortâncias e resistências foram retirados ou 
calculados de acordo com a norma NBR 15220 
(ABNT, 2003). A temperatura de referência (setpoint) 
utilizada para o ambiente foi de 23ºC. 
2.3. Sistema de ar-condicionado 
No sistema de ar-condicionado foram implemen-
tados dois controladores, PI e ON/OFF. O desempe-
nho de cada um foi analisado através do consumo e 
da resposta temporal. O sistema foi limitado a uma 
capacidade de refrigeração igual a 6000 W (valor pró-
ximo ao do condicionador de ar existente no ambien-
te). Para efeito de cálculo do consumo de energia elé-
trica do sistema de refrigeração, foi considerado um 
COP (Coeficiente de Performance) médio de 3,0. O 
controlador PI foi implementado com constantes pro-
porcional e integral igual a 3000 e 150, respectivamen-
te. O controlador ON/OFF funciona desligando e 
ligando o ar condicionado. Desliga quando a 
temperatura do ambiente se torna inferior ao valor 
desejado, e liga quando esta se torna superior ao 
valor desejado. Para que o controlador nao 
ligue/desligue com uma frequencia muita alta, foi apli-
cada uma histerese de 1ºC. 
No sistema de ar condicionado também foi anali-
sada a temperatura do jato de ar que é insuflado pelo 
condicionador de ar. Essa temperatura é importante, 
pois pode causar desconforto para frio em certas regi-
ões do ambiente atravessadas pelo jato de ar. A 
equação 18 mostra o método utilizado para calcular 
essa grandeza. 
 
 
 
 (18) 
A vazão volumétrica foi considerada igual a 1080 
m³/h ou 0,3 m³/s. Nesse sistema foi considerada que 
toda a transferência de calor é sensível, ou seja, foram 
desconsiderados efeitos de umidade. 
2.4. Sistema de ventilação 
Um sistema de ventilação mecânica foi integrado 
ao sistema de condicionamento de ar, visando 
economia de energia. O sistema de ventilação é 
ativado sempre quando é possível resfriar o ambiente 
com ar externo consumindo menos energia que o 
condicionamento de ar. Esses casos são possíveis 
nas situações nas quais a temperaura externa é 
inferior a temperatura desejada. A vazão de ar desse 
sistema foi limitada a 30 e 60 renovações de ar por 
hora (0,5 m³/s e 1 m³/s, respectivamente) para evitar 
escoamentos com velocidades muito altas dentro do 
ambiente. 
A vazão volumétrica necessária para manter a 
temperatura desejada utilizando ventilação mecânica 
foi estimada pela equação 12. 
 
 
 
 (12) 
A potência do ventilador foi calculada a partir das 
leis de semelhança usando um ventilador comercial 
como referência (equação 13). 
 ⁄ 
 (13) 
Admitiu-se que o ventilador seria controlado atra-
vés de inversor de frequência, que permite o controle 
contínuo da rotação do ventilador e, por consequên-
cia, da sua vazão. 
2.5. Consumo Energético 
A partir das potências do ar condicionado e do 
ventilador calculou-se e comparou-se o consumo do 
sistema de ar condicionado e o consumo do sistema 
integrado. 
2.6. Análise de Resultados 
Os desempenhos do sistema de ar condicionado, 
e do sistema integrado (ar condicionado com ventila-
ção mecânica) foram analisados. Calculou-se o con-
sumo energético de cada tática com uso dos controla-
dores PI e ON/OFF. Para comparação dos resultados 
foram selecionados dados climáticos de Viçosa do dia 
15 de cada mês do ano. Variou-se a quantidade de 
pessoas, a quantidade de equipamentos (sempre igual 
ao número de pessoas), e a vazão volumétrica máxi-
ma permitida. Para análise do comportamento dos 
controladores foram plotados gráficos com a resposta 
deles para cada situação. 
3. Resultados 
3.1. Desempenho Energético dos contro-
ladores 
Foram simuladas os dois sistemas variando-se os 
seguintes parâmetros: quantidade de pessoas (1, 5 e 
10 pessoas) e vazão máxima permitida (0,5 e 1 m³/s). 
As tabelas 5 e 6 mostram os resultados encontrados 
para os controladores PI e ON/OFF, respectivamente, 
no dia 15 de cada mês para variações de parâmetros 
mencionadas acima. Nas tabelas, AC significa sistema 
de ar condicionado, SI é o sistema integrado e E é 
economia de energia do sistema integrado quando 
comparado com sistema de ar condicionado 
funcionando isoladamente. 
É possível observar que, em todas as situações, o 
mês de julho é o que há maior economia de energia. 
Em julho tanto as temperaturas externas como a 
radiação solar no teto e na parede externa são 
menores. Com isso, aumenta o potencial de 
resfriamento da sala através do ar externo e diminui, 
em parte, a carga térmica de resfriamento do 
ambiente. Nesta situação, o sistema de ventilação 
pode ser utilizado em grande parte do dia, enquanto o 
sistema de refrigeração pode permanecer desligado. 
A quantidade de pessoas influenciou no consumo 
energético. O calor dissipado pelas pessoas compõe 
parcela relevante da carga térmica do sistema. Vale 
ressaltar que, nas situações simuladas, mesmo para 
uma pessoa no ambiente, o sistema de refrigeração 
necessitou ser acionado pelo menos em parte do dia. 
A diminuição da vazão máxima permitida diminuiu 
a economia energética do sistema integrado. O 
ventilador não conseguiu suprir a carga térmica com a 
vazão volumétrica máxima, então o sistema de 
condicionamento foi acionado, até em casos nos quais 
a temperatura externa é inferior a desejada (23 °C). O 
aumento da vazão máxima permitida pode aumentar a 
economia de energia, pois o sistema de ventilação 
mecânica ficará acionado por mais tempo. No 
entando, a velocidade do ar dentro do ambiente pode 
atingir patamares altos, causando desconforto. 
Não ocorreu economia significativa comparando-
se os controladores PI e ON/OFF. A maior economia 
foi em torno de 2 %, na situação com 1 pessoa e 
vazão máxima permitida de 1m³/s. A menor economia, 
de 0,2 %, para 10 e 5 pessoas a uma vazão máxima 
permitida de 0,5 m³/s. 
 
Tabela 5 - Consumo e economia de energia em joules de cada mês e 
o total do ano para as condições estabelecidas, utilizando controlador PI. 
 Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez Ano 
10 pessoas 
1 m3/s 
AC 17,1 16,2 14,6 13,1 10,9 10,7 10,3 11,9 14,5 15,7 17,0 16,7 14,0 
SI 16,9 15,7 14,5 12,0 7,2 7,2 5,4 9,1 13,3 15,5 16,0 16,4 12,4 
E (%) 1,1 2,8 1,2 8,6 33,7 33,3 47,6 23,7 8,2 1,5 5,4 1,4 11,6 
5 pessoas 
1 m3/s 
AC 12,6 11,7 10,2 8,7 6,4 6,3 5,9 7,5 10,0 11,3 12,5 12,2 9,6 
SI 12,1 11,2 9,9 7,8 3,7 4,1 2,5 5,4 8,9 10,5 11,5 11,6 8,3 
E (%) 4,0 4,7 3,2 10,3 42,2 35,2 57,9 28,4 11,2 6,9 8,1 4,9 14,1 
1 pessoa 
1 m3/s 
AC 9,1 8,2 6,7 5,1 3,0 2,9 2,5 4,0 6,5 7,7 9,0 8,7 6,1 
SI 8,4 7,7 6,3 4,6 1,6 2,0 0,6 2,8 5,6 7,1 8,1 7,9 5,2 
E (%) 7,1 6,3 4,8 10,6 48,7 30,5 77,2 30,2 14,4 7,9 9,5 8,6 14,6 
10 pessoas 
0,5 m3/s 
AC 17,1 16,2 14,6 13,1 10,9 10,7 10,3 11,9 14,5 15,7 17,0 16,7 14,0 
SI 17,1 16,2 14,6 12,7 8,5 8,3 6,7 10,5 14,0 15,7 17,0 16,7 13,2 
E (%) 0,0 0,0 0,0 3,3 22,0 23,0 34,6 11,7 3,0 0,0 0,0 0,0 6,3 
5 pessoas 
0,5 m3/s 
AC 12,6 11,7 10,2 8,7 6,4 6,3 5,9 7,5 10,0 11,3 12,5 12,2 9,6 
SI 12,6 11,6 10,1 8,2 4,7 4,5 3,4 6,2 9,6 11,2 12,2 12,2 8,9 
E (%) 0,0 1,2 0,7 6,0 26,7 27,8 41,5 17,3 4,4 0,7 2,5 0,0 7,6 
1 pessoa 
0,5 m3/s 
AC 9,1 8,2 6,7 5,1 3,0 2,9 2,5 4,0 6,5 7,7 9,0 8,7 6,1 
SI 9,0 8,0 6,5 4,8 1,8 2,1 1,2 2,9 6,1 7,3 8,6 8,6 5,6 
E (%) 1,2 2,7 1,7 7,3 40,1 26,0 50,4 27,4 6,9 5,2 4,7 1,2 8,9 
Notas: AC é o sistema de ar condicionado, SI é o sistema integrado, E é a economia de energia 
 
 
Tabela 6 - Consumo e economia de energia em joules de cada mês e o total do ano para as condições estabelecidas, utilizando contro-
lador ON/OFF. 
 Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez Ano 
10 pessoas 
1 m3/s 
AC 17,2 16,2 14,7 13,1 10,9 10,8 10,3 12,0 14,5 15,8 17,0 16,8 14,1 
SI 16,9 15,7 14,4 11,97,0 7,0 5,2 9,0 13,2 15,5 16,0 16,4 12,4 
E (%) 1,5 3,3 1,7 9,4 35,3 34,7 49,4 24,9 8,9 1,8 6,1 1,9 12,3 
5 pessoas 
1 m3/s 
AC 12,7 11,7 10,2 8,7 6,4 6,3 5,9 7,5 10,1 11,3 12,5 12,3 9,6 
SI 12,0 11,1 9,8 7,7 3,5 3,9 2,1 5,2 8,8 10,3 11,4 11,6 8,1 
E (%) 4,8 5,4 4,0 11,3 46,1 38,0 64,1 30,9 12,4 8,9 9,1 5,5 15,7 
1 pessoa 
1 m3/s 
AC 9,1 8,2 6,6 5,1 3,0 2,8 2,4 4,0 6,5 7,7 9,0 8,7 6,1 
SI 8,3 7,6 6,2 4,5 1,3 1,9 0,2 2,7 5,4 7,0 8,0 7,8 5,1 
E (%) 8,2 7,3 6,1 12,0 55,6 34,3 91,5 33,1 16,5 9,4 10,6 9,9 16,6 
10 pessoas 
0,5 m3/s 
AC 17,2 16,2 14,7 13,1 10,9 10,8 10,3 12,0 14,5 15,8 17,0 16,8 14,1 
SI 17,2 16,2 14,7 12,7 8,4 8,2 6,7 10,5 14,0 15,8 17,0 16,8 13,2 
E (%) 0,0 0,0 0,0 3,7 22,4 23,4 35,2 12,1 3,3 0,0 0,0 0,0 6,5 
5 pessoas 
0,5 m3/s 
AC 12,7 11,7 10,2 8,7 6,4 6,3 5,9 7,5 10,1 11,3 12,5 12,3 9,6 
SI 12,7 11,6 10,1 8,1 4,7 4,5 3,4 6,2 9,6 11,2 12,2 12,3 8,9 
E (%) 0,0 1,4 0,9 6,3 27,1 28,1 42,0 17,9 4,7 0,8 2,7 0,0 7,8 
1 pessoa 
0,5 m3/s 
AC 9,1 8,2 6,6 5,1 3,0 2,8 2,4 4,0 6,5 7,7 9,0 8,7 6,1 
SI 9,0 7,9 6,5 4,7 1,8 2,1 1,2 2,9 6,0 7,3 8,5 8,5 5,5 
E (%) 1,5 2,9 2,0 7,6 41,2 25,8 51,1 28,4 7,3 5,5 5,0 1,6 9,2 
Notas: AC é o sistema de ar condicionado, SI é o sistema integrado, E é a economia de energia
3.2. Respostas dos controladores 
A figura 3 mostra as temperaturas dos 
controladores PI (linha contínua) e ON/OFF (linha 
tracejada), utilizados para controlar o sistema de ar 
condicionado. A temperatura de saida do controlador 
PI sofre um pico no início, pois inicialmente a carga 
térmica no ambiente é alta. O seu tempo de 
acomodação é em torno de 5 min. Para analisar o 
período em que a resposta do controlador ON/OFF 
oscila, observou-se duas situações diferentes. Em 
janeiro, com 10 pessoas no ambiente e uma vazão 
máxima necessária de 1m³/s (figura 4), o período de 
oscilação foi de 54 segundos. Em julho com apenas 1 
pessoa e uma vazão máxima necessária de 1m³/s 
(figura 5), o período de oscilação foi de 395 segundos. 
Nota-se que, quanto maior a carga térmica, menor 
será o período de oscilação, e maior a frenquência. 
 
Figura 3 - Respostas dos controladores PI e ON/OFF, para sistema de condicionamento de ar, 
no mês de janeiro, na situação com 10 pessoas e vazão máxima necessária de 1m³/s 
 
Figura 4 - Respostas dos controladores ON/OFF, para sistema de condicionamento de ar, 
 para mês de janeiro, na situação com 10 pessoas e vazão máxima necessária de 1m³/s 
50 100 150 200 250 300 350 400
22
22.2
22.4
22.6
22.8
23
23.2
23.4
23.6
23.8
24
Instante de tempo (s)
Te
mp
era
tur
a m
édi
a d
a s
ala
 (ºC
)
 
 
PI
ON/OFF
3.02 3.04 3.06 3.08 3.1 3.12 3.14 3.16 3.18 3.2
x 10
4
22
22.2
22.4
22.6
22.8
23
23.2
23.4
23.6
23.8
24
Instante de tempo (s)
Te
mp
era
tur
a m
édi
a d
a s
ala
 (ºC
)
 
Figura 5 - Respostas dos controladores ON/OFF, para sistema de condicionamento de ar, 
no mês de julho, na situação com 1 pessoa e vazão máxima necessária de 1m³/s 
 
A figura 6 mostra uma pequena instabilidade nas 
respostas do controladores do sistema AC. Isso ocorre 
porque o sistema atingiu a capacidade máxima de 
refrigeração (6000 W). Os controladores não 
conseguem manter a temperatura até a carga térmica 
do ambiente dimunia, e o ar condicionado não precise 
utilizar a capacidade máxima. 
 
Figura 6 - Respostas dos controladores PI e ON/OFF, para sistema de condicionamento de ar, no mês de janeiro, na situação com 10 
pessoas e vazão máxima necessária de 0,5 m³/s 
 
3.3. Temperatura do jato de ar 
A temperatura do jato insuflado pelo ar condicio-
nado utilizando o controlador PI é mostrada nas figu-
ras 7 e 8. Nota-se que, no mês de janeiro, com 10 
pessoas, a variação da temperatura é maior, aproxi-
madamente 10 ºC para janeiro e 3 ºC para julho. Isso 
acontece por causa do aumento da taxa de refrigera-
ção. Essa variação pode ser calculada pela diferença 
entre a temperatura máxima e a mínima do jato de ar. 
A tabela 7 mostra os dados de temperatura máxima, 
mínima e média do jato de ar em janeiro e julho para 
10, 5 e 1 pessoas, utilizando o controlador PI. Nota-se 
que, quando a carga térmica aumenta, como em al-
guns momentos em janeiro com 10 pessoas, a tempe-
ratura do jato de ar diminui para um patamar muito in-
ferior ao da temperatura de setpoint. Nesta situação, a 
temperatura atinge um mínimo de 6,41 ºC e a média 
10,05 ºC. 
Na figura 8, é possível observar um vale até a 
temperatura se aproximar da desejada. Nesse interva-
lo a taxa de refrigeração é zero, e a resposta do PI 
demora esse tempo para alcançar a temperatura am-
biente. 
 
Figura 7 - Temperatura de jato do controlador PI, para o sis-
tema de condicionamento de ar, no mês de janeiro, na situa-
ção com 10 pessoas 
 
Figura 8 - Temperatura de jato do controlador PI, para o sis-
tema de condicionamento de ar, no mês de julho, na situação 
com 1 pessoa 
3.02 3.04 3.06 3.08 3.1 3.12 3.14 3.16 3.18 3.2
x 10
4
22
22.5
23
23.5
24
Instante de tempo (s)
Tte
mp
era
tur
a m
édi
a d
a s
ala
(ºC
)
2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000
22
22.5
23
23.5
24
Instante de tempo (s)
Te
mp
era
tur
a m
édi
a d
a s
ala
(ºC
)
 
 
PI
ON/OFF
0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4
x 10
4
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
Instante de tempo (s)
Te
mp
era
tur
a d
o j
ato
 de
 ar
 (º
C)
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4
x 10
4
19.5
20
20.5
21
21.5
22
22.5
23
Te
mp
era
tur
a d
o j
ato
 de
 ar
 (º
C)
Instante de tempo (s)
Tabela 7 - Temperaturas máximas, mínimas e médias do jato de ar, em ºC, para diversas situações, a 1m³/s, para o controlador PI 
Situação Máxima Mínima Média 
Janeiro 
10 pessoas 21,98 6,41 10,06 
5 pessoas 22,29 9,60 14,65 
1 pessoa 22,54 12,25 16,86 
Julho 
10 pessoas 22,57 13,81 16,59 
5 pessoas 22,88 17,12 19,43 
1 pessoa 23,00 19,78 21,31 
 
As figuras 9 e 10 mostram a temperatura do jato 
do controlador ON/OFF do sistema de ar condicionado 
para as mesmas situações descritas anteriormente. 
Observa-se que o delta de temperatura é aproxima-
damente o mesmo, o que é diferente é a frequência de 
oscilação da temperatura do jato, que na simulação de 
janeiro é maior. Na figura 9, nos instantes de tempo de 
4000 s até 12000 s, a temperatura permanece entre 6 
e 7ºC, pois a carga térmica é alta nestes instantes e a 
capacidade de refrigeração máxima do sistema é al-
cançada. Neste caso, o controlador não consegue 
manter a temperatura ambiente e a temperatura de ja-
to modifica-se junto com ela como pode ser verificado 
comparando-se as figuras 6 e 9. Na figura 10, nos 
primeiros 6000 segundos, a temperatura do jato de ar 
sofre pequena variação. Nesse intervalo inicial, a taxa 
de refrigeração é zero, e consequentemente, a tempe-
ratura do jato se iguala à temperatura média da sala. 
 
 
Figura 9 - Temperatura de jato do controlador ON/OFF, para o sistema de condicionamento de ar, 
no mês de janeiro, na situação com 10 pessoas 
 
Figura 10 - Temperatura de jato do controlador ON/OFF, para o sistema de condicionamento de ar, 
no mês de julho, na situação com 1 pessoa 
2000 4000 6000 8000 10000 12000
6
8
10
12
14
16
18
20
22
Instante de tempo (s)
Te
mp
era
tur
a d
o ja
to 
de 
ar 
(ºC
)
1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000 11000
6
8
10
12
14
16
18
20
22
Instante de tempo (s)
Te
mp
era
tur
a d
o ja
to 
de 
ar 
(ºC
)
4. Conclusão 
Este trabalho propôs simular o funcionamento de 
um sistema de ar condicionado, com dois tipos 
diferentes de controladores (PI e ON/OFF), e de um 
sistema que integre o sistema anterior com sistema de 
ventilação mecânica, visando economia de energia. 
As simulações foram executadas para um laboratório 
de informática localizado em Viçosa-MG. Verificou-se 
que os sistemas integrados possuem potencial para 
economia de energia, principalmente nos meses mais 
frios, nos quais o ar exterior fica em temperaturas 
mais baixas. Os resultados apontam o potencial de 
economia energética na integração de sistemas decondicionamento de ar com outros sistemas como de 
ventilação mecânica, de ventilação natural e de 
resfriamento evaporativo. A escolha do controlador 
não intefere de forma signifcativa no consumo de 
energia, entretanto o PI é o mais recomendado, pois a 
temperatura do ambiente e do jato ar oscilam menos, 
o que produz menos desconforto. 
5. Bibliografia 
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TÉCNICAS). NBR15520: Desempenho Térmico 
de Edificações. Rio de Janeiro. 2003 
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KALAITZAKIS, K. ANTONIDAKIS, E. Advanced 
fuzzy logic controllers design and the evaluation 
for buildings’ occupants thermal-visual comfort and 
indoor air quality satisfaction. Energy and 
Buildings, v. 33, p. 531–543, 2001. 
6. Agradecimentos 
Ao DEP/UFV pela disposição de recursos para re-
alização desse trabalho.