Modelo Gaussiano t-student como método para evaluar el consumo eléctrico en sectores comerciales de acuerdo a la arquitectura bioclimática para alcanzar zonas óptimas de confort

La presente investigación realiza una descripción del efecto del consumo de energía eléctrica en ambientes normales, aprovechando las condiciones bioclimáticas con el objetivo de alcanzar condiciones óptimas de confort. Se propone el modelo Gaussiano T-Student como método para evaluar el consumo eléctrico, estimando la frecuencia de trabajo de aire acondicionado, en condiciones de temperatura, humedad relativa y velocidad del viento desde el 8 de septiembre del 2018 hasta el 8 de septiembre del 2019 de las ciudades Quito y Guayaquil. La idea clave es combinar el conocimiento previo del modelo ASHRAE como método para el análisis de arquitectura bioclimática por ganancias de energía térmicas para luego estimar el efecto de temperatura de sensación interna que produce. Los resultados del consumo eléctrico se obtendrán del sector comercial para satisfacer las necesidades de confort por medio de condiciones óptimas de confort de arquitectura bioclimática y consumo eléctrico en un entorno simulado, aplicables a diferentes escenarios.The present investigation makes a description of the effect of the consumption of electric energy in normal environments, taking advantage of the bioclimatic conditions with the objective of achieving optimal comfort conditions. The Gaussian T-Student model is proposed as a method to evaluate the electrical consumption, estimating the working frequency of air conditioning, in conditions of temperature, relative humidity and wind speed from September 8, 2018 to September 8, 2019 from the cities Quito and Guayaquil. The key idea is to combine prior knowledge of the ASHRAE model as a method for the analysis of bioclimatic architecture by thermal energy gains and then estimate the effect of internal sensation temperature it produces. The results of the electricity consumption will be obtained from the commercial sector to meet the needs of comfort through optimal conditions of comfort of bioclimatic architecture and electrical consumption in a simulated environment, applicable to different scenarios