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A partir de 2003, as edificações passaram a fazer parte do programa, com a instituição do Procel Edifica
(Programa Nacional de Conservação de Energia em Edificações), incentivando a conservação de
energia e o uso racional dos recursos naturais (ventilação, iluminação natural, água, etc.), reduzindo os
desperdícios e os impactos sobre o meio ambiente, mas foi a partir de 2009 que as edificações
passaram a poder receber a sua classificação por meio da ENCE. Naquele ano, foi lançado o RTQ-C
(Requisitos Técnicos da Qualidade para o Nível de Eficiência Energética de Edifícios Comerciais, de
Serviços e Públicos) (BRASIL, 2013), e em 2010 foi lançado o RTQ-R (Regulamento Técnico da
Qualidade para o Nível de Eficiência Energética de Edificações Residenciais) (BRASIL, 2012).
Para as edificações, a etiquetagem ainda é um processo voluntário, com exceção dos edifícios
públicos federais, novos ou em processo de
retrofit
(BRASIL, 2014), mas é de se esperar que, com
o tempo, a ENCE venha a se tornar um fator preponderante no valor venal de um imóvel. Essa
expectativa torna-se mais relevante quando se considera que o tempo de vida útil de uma edificação
gira em torno de 50 anos e se estima a economia financeira que o consumo eficiente vai gerar no
decorrer desse tempo de uso.
A classificação das edificações também é feita segundo os cinco níveis expressos pelas letras de “A” a
“E”, exibidas na ENCE (Figura 1 e Figura 2), e é por meio dessa classificação que os consumidores
passam conhecer o desempenho energético do imóvel que estejam adquirindo. Porém, a partir de
pesquisas desenvolvidas pelos autores
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, pôde ser constatado que a informação da classificação do
nível de eficiência, expressa em variáveis tradicionais de conjuntos
Crisp
(TANAKA, 1996), pode induzir
o consumidor a percepções equivocadas sobre o real desempenho energético da edificação, já que
resultado pode estar em uma determinada faixa de classificação, porém muito próximo de outra faixa
consecutiva. Entendem os autores que a informação da classificação poderia ser mais bem expressa se
fossem utilizadas variáveis de conjuntos
Fuzzy
(ROSS, 2004), por admitirem uma melhor aproximação
do resultado real, sem promover a
estanqueidade entre os diversos níveis de
classificação. Segundo Bauchspiess (2008),
tanto a lógica
Fuzzy
quanto as redes neurais
artificiais são “aproximadores universais”,
que permitem incluir a imprecisão na
resolução de uma função.
Não exatamente na expressão dos
resultados, mas nos procedimentos
metodológicos para a sua obtenção, Neto e
Fiorelli (2008) e Melo
et al.
(2013) sugerem
que o uso das redes neurais podem ajudar
a produzir resultados mais precisos na
avaliação da eficiência energética nas
edificações. E utilizando a lógica
Fuzzy
propriamente dita, mas não no Brasil, há
autores que propõem a sua inclusão nos
sistemas locais de avaliação de eficiência
energética nas edificações. Na Turquia, Kabak
et al.
(2014) propuseram utilizar a lógica
Fuzzy
para
estabelecer o peso de cada um dos critérios de avaliação adotados no seu sistema. Já na índia,
Bansal
et al.
(2014) desenvolveram uma metodologia de avaliação mais flexível de pontuação para o
sistema local, considerando a lógica F
uzzy
na atribuição de pesos e pontuações dos trinta e quatro
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Brasileiro; Morgado; Torres, (2014); Brasileiro
et al
., (2015); Rosa
et al.
, (2016).
Figura 2.
ENCE
de
Edificações
Residenciais
Fonte: Brasil (2013a)
Figura 1.
ENCE
de
Edificações
Comerciais
Fonte: Brasil (2013a)