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Desarrollan un sistema inteligente que reduce un 20% el consumo de energía en edificios no residenciales

Sistema Ahorro energía

Investigadores del Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Granada han desarrollado un sistema de control automático para equipos de aire acondicionado que permite reducir en más de un 20% la energía requerida para climatizar grandes edificios no residenciales. El trabajo de investigación, que se ha desarrollado en colaboración con universidades, empresas y centros de investigación de 8 países tendrá su aplicación práctica en un software que podría estar disponible en un plazo aproximado de dos años.

Los gastos de operación de un edificio, una vez finalizada su construcción, suponen un 80% del total de su coste. Alrededor de la mitad de estos gastos se deben al consumo de energía de los equipos de aire acondicionado e iluminación, en cuya producción además se genera el 90% del CO2 emitido durante toda la vida útil del edificio. Los edificios, y en particular aquellos dedicados a usos no residenciales (oficinas, hoteles, grandes locales comerciales, centros logísticos, etc.), incorporan numerosas medidas arquitectónicas destinadas a reducir el consumo de energía. Sin embargo, para aprovechar este potencial es necesario optimizar la gestión del equipamiento, ajustando su utilización a los requisitos de los ocupantes.

Energy IN TIME

Eso es precisamente lo que estudia el proyecto Energy IN TIME, financiado por el 7º Programa Marco de la Unión Europea. Los investigadores proponen una ingeniosa solución al problema de la generación de planes operacionales (las secuencia de instrucciones de control que se aplican durante un día a los equipamientos de aire acondicionado): utilizando un modelo de simulación configurado para reproducir el comportamiento del edificio al día siguiente (con predicciones de ocupación, meteorología y otras variables), es capaz de evaluar el consumo energético y las temperaturas interiores que resultarían de la aplicación de múltiples planes y, de ese modo, seleccionar aquel que minimiza el gasto y, a la vez, consigue un ambiente agradable para los ocupantes.
El proyecto, iniciado en octubre de 2013 y con una duración de 4 años, ha contado con la participación de 13 entidades de 8 países diferentes, incluyendo, además de la Universidad de Granada, centros de investigación –como Cork Institute of Technology (CIT), Centre Scientifique et Technique du Batiment (CSTB) y Centro de Investigación de Recursos y Consumos Energéticos (CIRCE)– y a empresas del ámbito de la gestión de energía (Acciona, Caverion), el equipamiento industrial (United Technologies Research Center) y la simulación (Integrated Environmental Solutions).

En concreto, el equipo de la Universidad de Granada, formado por miembros del Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, se ha encargado de desarrollar un sistema inteligente que permite determinar qué planes son más prometedores de entre los millones de alternativas posibles, de forma que solo son simulados aquellos potencialmente eficientes y efectivos.

La profesora María José Martín Bautista, investigadora principal del equipo, ha asegurado que “el algoritmo empleado combina conocimiento especializado y procesamiento masivo de datos, comportándose como lo harían cientos de expertos pensando en paralelo, proponiendo soluciones, incluso opciones potencialmente desconocidas”. El sistema ha sido testeado en diferentes condiciones en cuatro edificios reales: el aeropuerto de Faro (Portugal), un centro empresarial en Helsinki (Finlandia), un hotel en Levi (Finlandia) y un edificio de oficinas en Bucarest (Rumanía). Juan Gómez Romero, investigador del Plan Propio de la Universidad de Granada y coordinador del equipo técnico, ha destacado que “los resultados obtenidos en las pruebas reales han demostrado un ahorro respecto a la operación habitual por encima del 15% en muchos casos, llegando a superar el 25% en Helsinki”. Además de generar los planes diarios, el sistema almacena todos los datos históricos de los sensores de los edificios, lo cual “ya nos está permitiendo implementar nuevas técnicas de Big Data y Aprendizaje Automático para conocer y predecir mejor su comportamiento”, ha añadido la profesora Martín Bautista.

Actualmente, ya se han iniciado actividades destinadas a la explotación comercial de esta innovadora tecnología que, como adelantábamos, podría estar en el mercado dentro de dos años.