[en] The existent building stock is one of the most energy intensive sectors, accounting for approximately a third of the worldwide energy use. The analysis of a cities' built park requires the application of data mining in order to group buildings with homogenous properties thus creating architecture typologies. In the field of energy efficiency, clustering techniques have been used for evaluating the energy performance of an entire built stock by relying on reference buildings. These are real-life or theoretical edifices which characteristics are representative of the whole sample, and whose results can be generalized without incurring in significant errors.This study analyses the educational built-park in order to establish a creation process based in statistical techniques for theoretical reference buildings in the cities of Barcelona-Spain and Quito-Ecuador. The overall aim is to generate archetype buildings for detailed energy analysis including their passive thermal behaviour and resilience to climate change. This study is part of a wider research on envelope rehabilitation of school's buildings through algorithm-based energy simulations for optimal passive treatment of their individual surfaces. Starting from the entire built-park of the cities it was possible to obtain the sample relevant characteristics and make a primary classification based on construction period and gross floor area. Clustering techniques were then used to subdivide the samples into subsets of similar buildings regarding their geometrical and thermal barrier properties. Finally, the mathematical calculation of the centroids of each subset of buildings were used to create the theoretical reference buildings.The sample was limited to public schools in urban consolidated areas due to ease of access to information either on public domain or provided by the local Educational Departments. The primary classification was done following the methodology of the European TABULA project using 2-axis matrixes relating the construction period to the gross floor area (categories) and, allocating each school centre to a specific category. Information on the thermo-physical properties of the buildings was collected in standardized factsheets relying on information from cadastre, technical drawings and, GIS data. Considering the "passive architecture" focus of the research, the variables selected are: compactness, ground floor area, external wall area, average U-value of walls, average U-value of roofs and, number of floors. The statistical clustering method used was K-means in combination with a hierarchical technique as to subdivide the sample into non overlapping clusters by associating similar buildings together. The result of the clustering is a mathematical calculation of its centroids otherwise understood as the most representative values for each of the data variables. These values were used to create the reference building virtual models.In both cases of Barcelona and Quito, the cluster analysis yielded significant results for two clusters showing that there are substantial differences in the thermal behaviour of their school built-park and that, retrofit interventions must be tailored specifically for each typology. The results in the case of Quito are: A) Disperse, 1-storey schools with pitch roofs and metal-cladding and; B) Compact, 2-storey schools with flat concrete slabs. In the case of Barcelona, the results are: A) Semi-compact, 1 up to 2-storey schools with large footprints and reticular slabs and; B) Compact, over 3-storey schools with relative small footprints and unidirectional slabs with ceramic interjoists. At present, the buildings are being modelled using dynamic simulation software as to assess their energy performance. The virtual models include the previous mentioned data on the thermo-physical properties of the buildings and, the occupation and operation patterns collected from the closest representative real-life school centre. These schools are also being monitored during a 3-month period on their thermal behaviour while in passive operation. The project results will be the foundation to move forward in the energy efficiency of these cities educational architecture and their future refurbishment.

[es] La edificación es uno de los sectores con mayor consumo energético mundial, representando aproximadamente un tercio del consumo global de energía. El análisis del inventario edilicio de una ciudad requiere la aplicación de técnicas estadísticas para agrupar edificios con características homogéneas creando así tipologías arquitectónicas. En temas de eficiencia energética se ha utilizado el análisis de conglomerados para evaluar el rendimiento energético del total de un parque edificado usando edificios referenciales. Estos son edificios reales o teóricos cuyas características son representativas de toda la muestra y cuyos resultados pueden generalizarse sin incurrir en errores significativos.Este estudio analiza el inventario total de escuelas existentes y establece un proceso de creación de edificios referenciales teóricos -basado en técnicas estadísticas- para las ciudades de Barcelona-España y Quito-Ecuador. El objetivo general es generar edificios arquetípicos para un análisis energético detallado, incluyendo su comportamiento térmico pasivo y su resiliencia al cambio climático. Este estudio es parte de una investigación más amplia sobre la rehabilitación de la envolvente arquitectónica a través de simulaciones energéticas usando algoritmos para un tratamiento pasivo óptimo de sus superficies individuales. Partiendo del análisis del parque edilicio de las ciudades fue posible obtener las características relevantes de la muestra y hacer una clasificación primaria basada en el año de construcción y el área bruta del edificio. El análisis de conglomerado se usó para dividir las muestras en subconjuntos de edificios similares con respecto a sus características geométricas y de comportamiento térmico. Finalmente, el cálculo matemático de los centros de cada subconjunto se utilizó para crear los edificios referenciales teóricos.La muestra estuvo limitada a escuelas públicas en áreas urbanas consolidadas debido a la facilidad de acceso a la información, ya sea de dominio público o proporcionada por los departamentos educativos locales. La clasificación primaria se realizó siguiendo la metodología del proyecto europeo TABULA generando matrices bidimensionales entre el período de construcción y área total del edificio y, asignando cada centro escolar a una categoría específica. Se crearon fichas técnicas de cada edificación detallando sus características termo-físicas recopiladas de información catastral, planos, sistemas GIS y visitas de campo. Teniendo en cuenta el enfoque pasivo de esta investigación, las variables de caracterización son: compacidad, área en planta baja, área externa de paredes, valor U promedio de las paredes, valor U promedio de los techos y número de pisos. El método de conglomerados utilizado fue K-medias en combinación con una técnica jerárquica para subdividir la muestra en grupos no superpuestos mediante la asociación de edificios similares. El resultado del conglomerado es un cálculo matemático de sus centros expresados como los valores más representativos para cada una de las variables de datos.Tanto en Barcelona como en Quito, el análisis de conglomerados arrojó resultados significativos para dos subgrupos demostrando que existen diferencias sustanciales en el comportamiento térmico de sus escuelas y, que los proyectos de rehabilitación deben adaptarse específicamente a cada tipología. Los resultados para Quito son: A) escuelas dispersas de 1 piso con techos inclinados y cubiertas metálicas y; B) Escuelas compactas de 2 plantas con losas planas de hormigón. Para Barcelona, los resultados son: A) Escuelas semi-compactas de 1 a 2 plantas con grandes huellas y losas reticulares de hormigón y; B) Escuelas compactas, de más de 3 pisos y losas planas unidireccionales con entrevigado cerámico. Al momento, los edificios están siendo modelados en softwares especializados para evaluar su rendimiento energético. Los modelos virtuales incluyen los datos mencionados anteriormente sobre las características termo-físicas además de patrones de ocupación y operación recopilados de las escuelas reales más próximas a los centros estadísticos de sus subgrupos. Estas escuelas también están siendo monitoreadas durante un período de 3 meses para analizar su comportamiento térmico en operación pasiva. Los resultados del proyecto serán la base para avanzar en la eficiencia energética de la arquitectura educativa de estas ciudades y su futura renovación.