Fecha Diciembre, 2010 No. 001 Tema: Desarrollo Sustentable y Economa Verde

Direccin General de Investigacin en Poltica y Economa AmbientalEvaluacin de la Sustentabilidad Ambiental en la Construccin y Administracin de Edificios en Mxico*Ing. Odn de Buen RodrguezDo c u m e n t od eTr a b a j o* El presente documento de trabajo muestra resultados de investigacin realizada para el Instituto Nacional de Ecologa sobre la certificacin de la sustentabilidad de edificaciones en Mxico. El contenido de este documento, as como sus conclusiones no reflejan necesariamente la opinin del Instituto o alguna otra dependencia del Gobierno Federal Mexicano.Instituto Nacional de EcologaAPLICACIN DE LA METODOLOGA DEL SISTEMA ENERGY STAR PARAMXICO

Como se refiri anteriormente, el sistema de evaluacin de edificios de Energy Star evala el desempeo de los edificios a partir de una base de datos de edificios de referencia o lnea base de consumo energtico de las edificaciones representativas de una actividad que se desarrolle en el inmueble.

A continuacin se hace un breve resumen de los pasos que se siguen en Energy Star y se describen las consideraciones y pasos que se ha hecho para su aplicacin en Mxico

LA BASE DE DATOS DE REFERENCIAEPA requiere que el sistema se apoye en un conjunto estadsticamente robusto de datos por lo que la muestra debe ser una muestra representativa de los edificios en el pas y debe reunir y verificar datos reales de energa al nivel del edificio y debe incluir informacin sobre aspectos operacionales clave (Energy Star, 2010d).

Energy StarPara el caso de Estados Unidos, la base que se utiliza es la que integra y publica el Department of Energy (DOE) a partir de encuestas de consumo de energa en un amplio conjunto de edificios. Estas encuestas recogen informacin sobre edificios comerciales de los Estados Unidos, sus caractersticas de construccin, su consumo de energa y sus costos. La base de datos resultante de dichas encuestas, comprende actualmente 4,859 edificios (DOE, 2010).

MxicoEn Mxico no existen bases de datos de edificios comerciales similares a la informacin que maneja el sistema Energy Star. Estas dificultades han sido reportadas en algunos estudios sobre este sector en Mxico (CCA, 2008)(de Buen, 2008).

La nica base de datos que puede ser utilizada para el anlisis es la de la Comisin Nacional para el Uso Eficiente de la Energa (CONUEE, antes CONAE), que la integra como parte de los programas orientados al uso eficiente de la energa en inmuebles ocupados por dependencias y entidades de la Administracin Pblica Federal. Esta informacin ha sido recopilada por ms de 10 aos y parte de los trabajos realizados en la CONUE desde la segunda mitad de los aos noventa (CONAE, 1999)

La informacin requerida por el programa incluye la energa consumida y el rea ocupada, de manera que se puede establecer un ndice de intensidad energtica que sirve como parmetro para determinar si se requieren llevar a cabo ciertas acciones definidas por el programa (CONAE, 2001). En este sentido, para finales de 2009, se tenan registrados 1,782edificaciones de distintos tipos en 671 inmuebles, con un rea total construida cercana a los 6 millones de metros cuadrados y un consumo total de 473 GWh (CONUEE, 2010).27 Instituto Nacional de Ecologa

Finalmente, se sugiere ponerse en contacto con cmaras y asociaciones de organizaciones y empresas que operan fundamentalmente en edificios, como lo son escuelas, hospitales, hoteles, tiendas departamentales, tiendas de autoservicio y restaurantes con el fin de iniciar una colaboracin conjunta para la sustentabilidad de edificios.2 Instituto Nacional de Ecologa

Uno de los primeros pasos en el anlisis de regresin es la aplicacin de filtros de datos a la informacin sobre edificios. Los filtros se aplican para definir el grupo de edificios pares para la comparacin de calificacin y superar las limitaciones tcnicas en los datos. A continuacin se describen los filtros para el caso de la informacin manejada por Energy Star, as como para el caso de Mxico

Energy Star.La EPA aplica alguno o todos de los siguientes cuatro filtros:

Tipo de edificio.En primer lugar, se aplica un filtro para seleccionar slo los edificios con la misma operacin bsica (por ejemplo, la oficina) para el anlisis.Filtros de Programa de EPA. En segundo lugar, algunos filtros bsicos del programa se aplican para definir al grupo de edificios pares para la evaluacin.Por ejemplo, la EPA requiere que los edificios deben operar al menos 30 horas a la semana. Este filtro bsico es un umbral para la operacin a tiempo completo y es un requisito para la obtencin de una calificacin y la aplicacin de la etiqueta Energy StarFiltros para limitar datos. En tercer lugar, puede ser necesario aplicar uno o ms filtros para los datos debido a las limitaciones en la manera en que se inform. Por ejemplo, en los datos de la base de datos de edificios, no se informa de la cantidad de agua refrigerada que se consume. Por lo tanto, los edificios con un consumo de agua helada se excluyen, porque el requerimiento trmico asociado con el agua fra no se puede evaluar.Filtro analtico. Por ltimo, una vez que comienza el anlisis de regresin, pueden ser necesarios filtros de anlisis adicionales para eliminar los puntos de datos atpicos. En este caso, algunos puntos atpicos puede tener un comportamiento diferente que no se puede evaluar con precisin con el resto de los datos. Por ejemplo, en el anlisis de los edificios de oficinas EPA encontr que los edificios de oficinas pequeas (es decir, menos de 5.000 m2) no se comportan del mismo modo que los edificios de oficinas ms grandes, y por lo tanto, la EPA excluye a estos edificios del conjunto de datos.

MxicoDado que la base de datos de1,782 edificaciones se desagrega solamente en 671 inmuebles, el nmero considerado fue este ltimo. De este conjunto slo 502 pasaron los filtros utilizados por Energy Star que se mencionan a continuacin:

El edificio debe tener el mismo uso (en este caso oficinas).El edificio debe operar por lo menos durante 30 horas por semana y 10 meses al ao.Que el edificio sea menor a 100,000 metros cuadrados7Que tenga una computadora por persona.7 Para la utilizacin de ste filtro se verific que la muestra usada en el pas refiriera que ms del 95% de los datos estuvieran en el rango de 0 a100,000 metros cuadrados.29 Instituto Nacional de Ecologa

LA VARIABLE DEPENDIENTELa variable dependiente es la principal unidad de anlisis. Es el trmino que aparece en el lado izquierdo de las ecuaciones de regresin.Energy Star.La variable dependiente que trabaja el sistema Energy Star es la intensidad de uso de energa por metro cuadrado de superficie construida. Esto es igual al consumo total de energa dividido por la superficie total construida.

MxicoPara este caso, se hizo tanto el anlisis con la variable independiente descrita por el sistema Energy Star como con una variable dependiente adicional: el consumo total de energa, esto es, sin dividirlo entre la superficie construida.

LAS VARIABLES INDEPENDIENTESLas variables independientes son las que aparecen en el lado derecho de la ecuacin de regresin y se utilizan para explicar la variable dependiente, en este caso la intensidad en el uso de energa. Las variables independientes son seleccionadas y analizadas con el fin de cumplir con los criterios de normalizacin para la operacin del edificio.

Energy Star.Con base en un anlisis estadstico, la EPA defini seis caractersticas como claves, esto es las variables explicativas que se pueden utilizar para llegar a la media esperada de la variable dependiente en oficinas:

Superficie construidaNmero de computadoras personales por cada 100 metros cuadrados8Horas de operacin semanalesNmero de empleados por cada 100 metros cuadradosGrados da de calefaccin (HDD por sus singlas en ingls) por el porcentaje de calefaccin utilizadoGrados da de refrigeracin (CDD por sus siglas en ingls) por el porcentaje de enfriamiento utilizado.

MxicoPara el caso que nos ocupa, el anlisis se realiz con las variables independientes establecidas como claves por Energy Star.8 La base de datos no contena informacin referente a nmero de computadoras, por lo que se utiliz el indicador de 13 computadoras personales por cada 100 empleados de Gil-Garca et al, (2008).30 Fuente: Elaboracin propiaAnalizando mediante regresiones lineales, el consumo de energa elctrica como variable dependiente y revisando con cada una de las variables independientes, se obtuvieron los resultados que se describen a continuacin (Ver Memoria de Clculo en ANEXO H).

CONSUMO DE ENERGA ELCTRICAConsumo de energa elctrica vs superficie construidaLa regresin lineal considerando consumo de energa elctrica como variable dependiente y superficie construida como variable independiente, muestra que tienen un coeficiente de correlacin de 0.79 que indica una asociacin positiva fuerte9 entre dichas variables.

En seguida se obtuvo el coeficiente de determinacin, que ofrece la proporcin de la variacin total en la variable dependiente que se explica por la variacin en la variable independiente. Para este caso particular el coeficiente de determinacin fue de 0.6251 y como este coeficiente es una proporcin o un porcentaje, es posible decir que el 62.5% de la variacin en el consumo de energa elctrica se puede explicar por la variacin en la superficie construida.

Un coeficiente de determinacin como el obtenido (0.62) nos muestra entonces que un aumento o disminucin del rea construida causa un cambio en el consumo de energa elctrica.9 El coeficiente de correlacin describe la fuerza de relacin entre dos conjuntos de variables. Se designa con la letra r y puede adoptar valores de -1.00 a 1.00. Un coeficiente fuerte, considerado una correlacin perfecta sera -1.00 o bien 1.00, el signo ofrece el sentido lineal: positivo o negativo. Si las variables no tienen relacin alguna la r sera cero, por lo tanto un coeficiente cercano a cero indica que la relacin linean es muy dbil y un valor cercano a -1.00 o a 1.00 es que tiene una relacin lineal fuerte.55%16% 20% Instituto Nacional de Ecologa

Figura 3. Nmero de oficinas segn superficie construida (m2)2% 2%1%1%3% 0-5,0005001-10,00010,001-15,00015,001-20,00020,001-30,00030,001-50,00050,001-100,000>100,00132 Instituto Nacional de Ecologa

Consumo de energa elctrica vs nmero de empleadosDebido a que la base de datos de la CONUEE no tiene informacin referente a nmero de empleados ni al de computadoras, se aplic un indicador de 0.92 personas por cada 15 m2 (Escobedo, 2005). Sin embargo, debido a que las variables nmero de empleados y superficie construida tienen un coeficiente de correlacin perfecto (de 1) con el rea ocupada, el anlisis de correlacin y de coeficiente de determinacin expresan lo mismo que en el anlisis de superficie construida.

Consumo de energa elctrica vs nmero de computadoras personalesAl igual que para la variable anterior, no se cuenta con informacin referente a nmero de computadoras, por lo que se emple el indicador de 13 computadoras personales por cada 100 empleados (Gil Garca et al., 2008). Dado que, como se anota arriba, ste ltimo valor se obtuvo en funcin de la superficie construida, las variables nmero de computadoras y superficie construida tiene un coeficiente de correlacin perfecto, y de ello el anlisis de correlacin y del coeficiente de determinacin resultan igual al anlisis de superficie construida.

Consumo de energa elctrica vs horas de operacin a la semanaLa regresin lineal considerando consumo de energa elctrica como variable dependiente y horas de operacin por semana, como variable independiente, muestra que tienen un coeficiente de correlacin de 0.11 que indica una asociacin positiva pero muy dbil entre dichas variables.

El coeficiente de determinacin obtenido fue de 0.012; esto quiere decir que el 1.2% de la variacin en el consumo de energa elctrica se puede reflejar por la variacin en el nmero de horas de operacin del edificio a la semana.

Consumo de energa elctrica vs Grados da de refrigeracin (CDD por sus siglas en ingls) multiplicada por el porcentaje de enfriamientoLa regresin lineal considerando consumo de energa elctrica como variable dependiente y Grados Da de Refrigeracin multiplicada por el porcentaje de enfriamiento como variable independiente, muestra que tienen un coeficiente de correlacin de 0.155 que indica una asociacin positiva muy dbil entre dichas variables.

El coeficiente de determinacin que result fue de 0.002, esto es, el 0.2% de la variacin en el consumo de energa elctrica puede explicarse por la variacin de los grados da de refrigeracin y el porcentaje de enfriamiento

Se hace notar que los resultados expresan que los edificios de oficina en el pas, particularmente los que se encuentran ubicados en el Distrito Federal usan el aire acondicionado por la temperatura que el edificio tiene en el interior (y que se debe al tipo de construccin que tiene) y que se relaciona poco, con la temperatura exterior.

Cabe sealar que, analizando mediante regresiones lineales el indicador: consumo de energa elctrica entre superficie construida (kWh/m2) como variable dependiente y revisando con cada una de las variables independientes, result que con ninguna de las variables estudiadas se tena un coeficiente de determinacin mayor al 0.1%.

Igualmente, tomando la intensidad de uso de energa (kWh/m2) como variable dependiente y transformando cada una de las variables independientes como lo sugiere Energy Star, tampoco se33 Instituto Nacional de Ecologa

obtuvo mayor correlacin ni determinacin en las variables que las obtenidas con consumo de energa como variable dependiente.10

CONCLUSIONES AL ANLISIS DE VARIABLES INDEPENDIENTES APLICADAS POR ENERGY STAR.

Del anlisis de las variables dependientes e independientes para el desarrollo de una metodologa de certificacin de la sustentabilidad energtica y de reduccin de emisiones como la aplicada por Energy Star para edificios no residencial en Mxico, se obtuvieron como conclusiones los siguientes puntos:

Los coeficientes de correlacin y determinacin tomando como variable dependiente solamente consumo de energa son ms fuertes y significantes que los expresados por el indicador kWh/m2Se decidi no utilizar las variables independientesNmero de empleados y Nmero de computadoras personales por no contar con la informacin en la base de datos y tomando en cuenta que haciendo el anlisis mediante indicadores basados en otra variable independiente Superficie construida no aportaban mayor relevancia que sta ltima en el anlisis.Las sugerencias de transformacin de variables para darles mayor relacin y significancia ofrecidas por Energy Star no surten el mismo efecto en las variables trabajadas en la base de datos disponible en Mxico, esto es: no es necesario aplicar la transformacin de logaritmo natural en las variables Superficie construida ni en Horas operacin a la semana ya que ofrece resultados parecidos o menores a las variables sin transformacin.La regresin final es una regresin de mnimos cuadrados ordinarios ponderados por los datos filtrados a un conjunto de 502 observaciones. La variable dependiente es el consumo de energa. Cada variable independiente se centra en relacin con el valor medio y se presenta en la Tabla 8. El modelo final se presenta en la Tabla 9. Casi todas las variables del modelo son significativas a un nivel de confianza del 95%, como lo demuestran los niveles de significancia11.

El modelo tiene una R2 con valor de 0.6566 lo que indica que este modelo explica el 65.7% de la varianza en el consumo de energa en los edificios tipo oficinas. Este es un resultado muy bueno para un modelo energtico basado en modelos estadsticos.

Tabla 8. Estadsticas descriptivas de las variables utilizadas en el modelo de regresin finalVariableDescripcinMediaMnimoMximoConsumoConsumo de energa en kWh facturado550,469129,707,000SuperficieMetros cuadrados de superficie construida6,9151,00093,200Grados das de RefrigeracinNmero de das con unatemperatura mayor a los 18oC en una localidad12 durante un ao706,044010 Estadsticamente las variables tanto la dependiente como las independientes pueden ser transformadas para lograr una mayor correlacin entre ellas y un coeficiente de determinacin con ofrezca una explicacin ms clara de su significancia entre ellas.11 Un nivel de significancia p menor de 0.05 indica un nivel de confianza del 95%)12 (2010) Energa, Tecnologa y Educacin S.C. Zonas Trmicas para la Aplicacin de la NMX-C-460-ONNCEE-2009 AEAEEE.34 Instituto Nacional de EcologaMETODOLOGA DE EVALUACIN DE DESEMPEO ENERGTICO PARA UN EDIFICIO HABILITADO COMO OFICINAEn esta seccin presentamos el anlisis de regresin aplicado a espacios utilizados para oficina general. Se analiza bsicamente los consumos de energa de acuerdo al porcentaje de la poblacin que hace uso de estos edificios. Asimismo se muestra un ejemplo demostrativo de la evaluacin a travs de la utilizacin de una hoja de Excel que presenta los resultados de desempeo energtico.

EL MODELO.

Del modelo descrito en la seccin anterior se obtiene una prediccin del consumo de energa con las limitaciones de funcionamiento que se describieron con anterioridad.

Algunos edificios utilizan ms energa que lo predicho por la ecuacin de regresin, mientras que otros utilizan mucho menos. El dato real de cada observacin se divide entre su dato predicho para calcular la relacin:

Relacin de consumo = Consumo real / Consumo predicho

Una relacin de consumo inferior indica que un edificio utiliza menos energa que la prevista y por consiguiente, hace un buen uso de la energa. Una relacin de eficiencia ms alta indicara lo contrario.

Las relaciones de consumo se ordenan de menor a mayor y el porcentaje acumulado de datos en cada relacin se calcula utilizando el peso de la observacin individual.36 Instituto Nacional de Ecologa

captulo final presenta la metodologa de evaluacin de desempeo energtico para un edificio habilitado como oficina.

Al final se presentan las conclusiones y recomendaciones que se desprenden de los captulos anteriores con respecto a la metodologa propuesta de evaluacin de la sustentabilidad, as como algunas sugerencias para continuar con la investigacin.9 Instituto Nacional de EcologaPlantas de tratamiento de agua.LEEDEdificios comerciales nuevos y existentesInstitucionales, yResidencialesEnerga, agua, residuos, reasverdes, localidad, ambiente interiorDiseo, Construccin,Operacin y RemodelacinNASINANALBCDe todotipoEnerga, agua, residuos, reas verdes, localidad,ambiente interior y belleza e inspiracin para los ocupantesDiseo, Construccin, OperacinNASINANAGBC-EspaaResidencial y OficinasDiseo,Construccin, OperacinNASINANA24 Fuente: Elaboracin propia con datos de USGBC (2010a), USGBC (2009), USGBC (2010b), GBCe, (2010a) y Energy Star(2010a).

Con respecto a los datos requeridos por cada sistema, resalta la necesidad de tener datos sobre la localizacin del edificio para los sistemas LEED, LBC y GBCe lo cual se percibe como un inconveniente para su aplicacin en el pas (Tabla 4).

Se hace notar que la base de referencia para comparar informacin sobre intensidad de consumo de energa para todos los sistemas es, fundamentalmente, el sistema de Energy Star.

Tabla 4. Datos que requieren sistemas de de certificacin de edificiosSISTEMACONSUMOS DE ENERGAY/O AGUADATOS DE OPERACINCARACTERSTICAS FSICAS DELEDIFICIOCARACTERSTICAS DE LALOCALIZACINCRITERIOS1234Energy StarSS, solicita datos defacturacinSNOSINASISILEEDS, ya que esta evaluacin la hace con elprogramaEnergy StarSSSSINASINOLBCS (1)SSSSINASINOGBC-EspaaSSSiSiSINASISI(1) Aunque requiere de que el 100% energa provenga de fuentes renovables. Para el agua propone la recuperacin de aguas pluviales y el tratamiento en situ.Fuente: Elaboracin propia con datos de [3], USGBC (2009), USGBC, (2010b), GBCe (2010a) y Energy Star (2010a)

Los requisitos de cada sistema se muestran en la Tabla 5, donde se muestra que la nica diferencia entre los cuatro sistemas es que la evaluacin de la conformidad del LEDD, LBC y GBCe deben ser llevadas a cabo por profesionistas acreditados por esas mismas organizaciones, mientras que para Energy Star se solicita una acreditacin menos restrictiva.

Tabla5. Requisitos desistemas de certificacin de edificiosSISTEMABASES DE DATOSPROFESIONISTAS ACREDITADOS PARAEVALUACIN DE LA CONFORMIDADHERRAMIENTAS EN INTERNETNORMAS TCNICAS1234Energy StarS (1)Ingeniero ProfesionalSNoSINASISIInstituto Nacional de EcologaLEEDS (1)Profesional que posea la credencial LEEDcorrespondiente al tipo de edificio que desee verificarSSSINASINOLBCS (1)Gerente de certificacinDisponible en lnea paramiembros del International Living Building InstituteNo especificaSINASINOGBC-EspaaS (2)EvaluadoracreditadoVERDE Disponibleen lnea para miembros del GBC-EspaaSSINASINO25 Se requiere Energy Star para procesamientoSe basa en LEED y ste requiere de Energy Star para procesamiento de estos datosFuente: Elaboracin propia con datos de USGBC (2010a), USGBC (2009), USGBC (2010b), GBCe, (2010a) y Energy Star, (2010a)

La comparacin de la documentacin y el procesamiento de cada sistema (Tabla 6) sealan que Energy Star es el sistema que requiere de una descripcin ms sencilla del edificio (bsicamente datos de rea, de ocupacin y de demanda y consumo energticos).

Tabla 6. Documentacin/ procesamiento requeridos en sistemas de certificacin de edificiosSISTEMACARACTERSTIC AS FSICAS DEL EDIFICIOCUMPLIMIENTO DE NORMASSIMULACIONES1234Energy StarSencilloNo aplicaNo aplicaSISINASILEEDComplejoMediana dificultad para documentacinDe mediana dificultad para documentacin.De alta dificultadpara procesamientoNOSINASILBCComplejoNo aplicaNo especificaNOSINASIGBC-EspaaComplejoMediana dificultad para documentacinNo especificaNOSINASIFuente: Elaboracin propia con datos de USGBC (2009), USGBC (2010b), GBCe (2010a) y Energy Star (2010a)Los resultados de todos los sistemas analizados son muy parecidos, pero resalta el mtodo paradefinir los impactos en emisiones de CO2, que para todos los sistemas es, fundamentalmente, el sistema Energy Star (Tabla 7).

Tabla 7. Presentacin de resultados de sistemas de certificacin de edificiosSISTEMACALIFICACINREDUCCIN DE CONSUMO/EMISIONES1234Energy StarCertificado de Eficiencia EnergticaDebe reportarseNASISISILEEDCertificado con distincin por niveles de puntuacinDebe reportarse, ya que esta evaluacin proviene de Energy StarNASISISILBCCertificadoDebe reportarse, ya que esta evaluacin proviene de LEED y por ende de Energy StarNASISISIInstituto Nacional de EcologaGBC-EspaaCertificado con distincin por niveles de puntuacinNo especificaNASISISI26 Fuente: Elaboracin propia con datos de USGBC (2010a), USGBC (2009), USGBC (2010b), GBCe (2010a) y Energy Star(2010a)

Del anlisis anterior se recomienda ir adelante con el trabajo de asimilacin y/o adaptacin del sistema Energy Star por las siguientes razones:

La metodologa de Energy Star permite la comparacin de consumos de energa. Lo cual permitira estimar emisiones de gas de efecto invernadero.

Es el sistema que requiere de la descripcin ms sencilla del edificio (bsicamente datos de rea, de ocupacin y de demanda y consumo energticos) y no requiere (a diferencia de los otros sistemas) de datos sobre aspectos relativos a las condiciones de la localizacin de los edificios.

Para los sistemas LEED, LBC y GBCe, la evaluacin tiene que ser llevada a cabo por profesionistas acreditados por esas organizaciones, mientras que para Energy Star se requiere una acreditacin menos restrictiva.Instituto Nacional de Ecologa

Los datos de grados da de calefaccin y refrigeracin se obtuvieron de la base de datos que maneja la Asociacin de Empresas para el Ahorro de Energa en Edificacin (AEAEE) (AEAEE, 2006).

Se hizo un anlisis bsico de cada una de las variables descritas para los 502 datos de oficina en de acuerdo a tres modelos:31 Usando el consumo de energa como variable dependiente,Usando el consumo de energa dividido por la superficie construida como variable dependiente, yUsando el consumo de energa dividido por la superficie construida como variable dependiente pero con las transformaciones de las variables independientes que sugiere Energy Star.De manera general se obtuvo que de las 502 oficinas, el 91% de ellas tienen una superficie construida menor a 15,000 metros cuadrados (Figura 3).Instituto Nacional de Ecologamultiplicado por el porcentaje de enfriamiento utilizado en el edificioHorasOperHoras de operacin semanales40.65603035 Fuente: Elaboracin propiaTabla 9. Resultados finales del modelo de regresinVariable dependienteConsumo de energa facturado (kWh)Nmero de observaciones en el anlisis502Valor de R2 del modelo0.6566Modelo F319.61Importancia del modelo (p-nivel)0.0000VariableCoeficientesError EstndarValor tImportancia (p- nivel)Constante-588,517152,562-3.860.0000Superficie82.42.7430.060.0000GradosdaRef86.413.66.370.0000HorasOper8908.73,642.72.450.015Fuente: Elaboracin propiaInstituto Nacional de Ecologa

Datos operativos

Superficie total construida en m2 = 2,784Horas de operacin semanal del edificio = 36Grados das de Refrigeracin = 1,465

Paso 2. El programa calcula el consumo predicho por el sistema.Paso 3. El programa calcula la relacin de consumo de energa Relacin de consumo de energa = 797,600 / 88,174 = 9.0458

Paso 4. La calculadora responde, tambin la calificacin de desempeo energtico, para este caso,

Calificacin de desempeo energtico: 65

Para obtener una calificacin de buen desempeo energtico, la calificacin debe ser mayor a 75.Paso 5. El programa tambin emite una respuesta a las emisiones de CO2 provenientes del consumo de electricidad real13, que para este caso es:Emisiones de CO2 = 421,133 KgCO2

En la Fig. 5 se muestra la pantalla del programa en Excel con los datos y los resultados.

Figura 5. Pantalla de resultados del programa de la Metodologa de Desempeo Energtico.Fuente: Elaboracin propia13 El clculo de emisiones est basado en el promedio de emisiones para la generacin elctrica emitido por CFE en 2009 de 0.528 KgCO2 por kWh consumidos.38 Instituto Nacional de Ecologa

Es importante mencionar que el algoritmo obtenido slo determina un 60% del consumo de energa en un edificio.39 Instituto Nacional de Ecologa

Nmero de computadoras personales por cada 100 metros cuadrados14Horas de operacin semanalesNmero de empleados por cada 100 metros cuadrados

Llevar a cabo una encuesta nacional de edificios comerciales. En este sentido sera importante considerar las siguientes variables:Tipo de edificiosClimaCaractersticas de la envolvente, en particular los materiales que la componen, y su exposicin a la luz solar y a la temperatura exterior (colindancias).Tipo de tecnologa, en particular la correspondiente a iluminacin y a aire acondicionado.

Revisar informacin relativa a edificios comerciales ubicados en Mxico de organismos internacionales. Especficamente, se recomienda consultar con EPA en relacin a las bases de datos que manejan y la posibilidad de que stas incluyan edificios ubicados en Mxico.

Asimismo, se considera til realizar los trabajos de manera conjunta con la Comisin Federal de Electricidad (CFE), la Secretara de Energa (SENER) y el Fideicomiso para el Ahorro de Energa Elctrica (FIDE) para aprovechar su inters, informacin y sus propias necesidades de anlisis.

Finalmente, se sugiere ponerse en contacto con cmaras y asociaciones de organizaciones y empresas que operan fundamentalmente en edificios, como lo son escuelas, hospitales, hoteles, tiendas departamentales, tiendas de autoservicio y restaurantes con el fin de iniciar una colaboracin conjunta para la sustentabilidad de edificios.14 La base de datos no contena informacin referente a nmero de computadoras, por lo que se utiliz el indicador de 13 computadoras personales por cada 100 empleados de Gil Garca et al. (2008).41 Instituto Nacional de Ecologa

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el diseo del cuestionario,las pruebas preliminares del cuestionario,la formacin de supervisores y entrevistadores,la realizacin de entrevistas,la minimizacin de falta de respuesta yel tratamiento de los datos.

Para el tratamiento de datos y la obtencin de las tablas de consumo de uso final de la energa que servirn de comparacin para el sistema Energy Star, existen cuatro pasos bsicos de valoracin de datos:

Regresiones de consumo mensual en grados-da para establecer la temperatura de referencia para los modelos de ingeniera.Ingeniera de modelado para el uso final de la energaRegresiones de corte transversal para calibrar las estimaciones y dar cuenta de los usos de energa adicional, yLa conciliacin de las estimaciones de uso final de la energa para el consumo total de la energa del edificio encuestado.

Los detalles de la valuacin varan segn la fuente de energa se muestran en la Tabla A1..46 Instituto Nacional de Ecologa

Tabla A1. Resumen de los pasos para estimar el consumo final de energa por fuente.47 PasosElectricidadGas NaturalCombustleoDistrito de calorLas regresiones mensualesMediante datos de1.500 edificiosMediante datos de 1.000edificiosSi los datos mensuales no estn disponibles, utilizar los resultados de gas naturalIngeniera de ModelosEspecificado para todos los usos finalesEspecificado para todos los usos finales , excepto la calefaccin secundaria , la cocina , y " otros "usosEspecificado para todos los usos finales pertinentesRegresiones de corte transversalNo se realizaRealizadoNo se realizaReconciliacin y prorrateoResultados de las regresiones mensuales utiliza para ajustar la calefaccin y la refrigeracin , a continuacin, prorrateadoProrrateada para que coincida con el consumo total de energa del edificioTomado de: http://www.eia.doe.gov/emeu/cbecs/tech_end_use.htmlInstituto Nacional de Ecologa

ANEXO B. HOJA DE CLCULO PARA INGRESAR DATOS A Energy Star PORTFOLIO MANAGER (EPA, 2010f).

Esta hoja de clculo fue diseada para ayudar a propietarios y administradores a reunir datos para establecer un punto de referencia en edificios utilizando el Portfolio Manager de Energy Star de la EPA.

La informacin en esta hoja de clculo ser utilizada para establecer el perfil del edificio en el Portfolio Manager, la cual es de importancia fundamental para calcular los puntos de referencia de las mediciones clave, tales como, la intensidad de energa y sus costos, uso del agua y emisiones de carbono.

Todos los tipos de edificios pueden ingresarse en el Portfolio Manager y obtener los puntos de referencia de energa y agua, as como una comparacin del desempeo del edificio y un edificio promedio de tipo similar.

Algunos edificios recibirn un nivel de evaluacin Energy Star.

El nivel Energy Star es un punto de referencia que indica que tan eficientemente se utiliza la energa en el edificio con una escala de 0 a 100. Un ndice de 50 indica que el desempeo promedio en energa comparado con edificios similares, mientras que un ndice de 75 o mayor indica un buen desempeo, y significa que el edificio puede ser candidato a obtener la etiqueta Energy Star

Para recibir una valoracin del programa Energy Star, la superficie total del edificio debe ser el 50% o ms, de uno de los siguientes tipos de uso: banco/institucin financiera, corte, centro de datos, hospital, hotel, templo, escuela, oficina mdica, residencia, tienda, supermercado, almacn (refrigerados y no refrigerados) y planta de tratamiento de agua

Utilice esta hoja de clculo para reunir los datos para todos los tipos de espacios aplicables a su instalacin.

Datos requeridos para el punto de referencia Energy Star

Nombre de usuario y contrasea del Portfolio ManagerDomicilio del edificio, ao de construccin, e informacin de contactoLa superficie total del edificio y caractersticas fundamentales de operacin de cada tipo de uso.Utilice esta hoja de clculo para reunir la informacin antes de acceder al Portfolio Manager12 facturas mensuales consecutivas de todos los tipos de combustibles utilizados en el edificio.

Informacin general del edificio:

Nombre de la instalacinAo de construccinDomicilio del edificioCiudad, Estado, Cdigo Postal48 Instituto Nacional de Ecologa

Tabla B1. Ejemplo de formato de registro para el programa Energy Star: el caso de un Consultorio Mdico (Energy Star, 2010e).General Office 1:Required: Gross floor area (SF) Weekly operating hours # of workers on main shift # of personal computers Percent of floor area that is air conditioned (>=50%, =50%, =