| Resumo: | Os District Heating Systems (DHS) são amplamente utilizados em países ao norte da Europa, entretanto, em países em desenvolvimento esta tecnologia é ainda inovadora, notadamente para atender a demanda de água quente em habitações de interesse social. O escopo desse trabalho é motivado pelo aumento significativo do número de aquecedores solares instalados pelo poder público nos últimos anos em conjuntos habitacionais de população de baixa renda no Brasil e pelos desafios técnicos inerentes à implantação destes sistemas a partir do desenvolvimento de novos modelos de sustentabilidade da tecnologia. Inicialmente, realizou-se um levantamento de tipologias típicas de conjuntos habitacionais adotadas no Estado de Minas Gerais /Brasil para residências com área construída da ordem de 40m², 4 moradores e renda familiar de até 3 salários mínimos. Para o estabelecimento dos critérios mínimos a serem adotados na seleção do modelo de otimização, como por exemplo, minimização da recirculação requerida, do consumo de energia no bombeamento, do diâmetro dastubulações no circuito secundário e das perdas térmicas na rede de distribuição, desenvolveram-se rotinas computacionais que permitem a geração de uma matriz de resultados com a consolidação dos ganhos e a identificação das vantagens e desvantagens de cada configuração encontrada. A versão final do programa, desenvolvida nos softwares EES (Engineering Equation Solver) e Borland C++ Builder®, é fundamentada nas equações de energia, quantidade de movimento econservação de massa e tem por objetivos: Otimizar o imensionamento dos diâmetros das tubulações de alimentação e retorno (sub-ramais, ramais e prumadas de alimentação) garantindo desta forma o menor custo possível de instalação; Determinar as perdas de cargas e térmicas em cada trecho da rede prevendo a necessidade instalação de bombas hidráulicas de recirculação. Para a simulação inicial, modelou-se um DHS composto por 3 blocos, sendo o 1º e o 2º blocos compostos por quatro casas cada um e o 3º bloco com três casas. O método de otimização adotado é uma adaptação do Método do Gradiente juntamente com o Método Genético. Os resultados encontrados após a otimização mostram uma redução nos custos globais do sistema em torno de 19,6% em relação ao modelo não otimizado.
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