La calefacción basada en datos reduce el consumo de energía en los edificios europahoy.news

El calentamiento basado en datos reduce consumo de energía en edificios A medida que los precios se disparan, los administradores de propiedades comerciales deben volverse más inteligentes para controlar el consumo de energía, y la calefacción ofrece muchos ahorros potenciales.

Solo caliente los edificios tanto como sea necesario

El instituto de investigación noruego, SINTEF, está trabajando actualmente con desarrolladores de software Nieve y administradores de fincas DNB Propiedad comercial para descubrir cómo podemos calentar nuestros edificios de manera más inteligente. Como parte de un proyecto llamado Construcción de datosse están desarrollando algoritmos que pueden regular la temperatura en el sistema de distribución de calor de un edificio en función de sus necesidades de calefacción.

Tradicionalmente, la temperatura del agua que se alimenta a los radiadores de calefacción (la llamada temperatura de impulsión) depende de la temperatura exterior. Cuanto más frío hace en el exterior, mayor es la temperatura de impulsión. Dichos sistemas están diseñados para aumentar la eficiencia energética, pero, sin embargo, no tienen en cuenta adecuadamente las necesidades reales de calefacción de los edificios.

“El algoritmo de control que estamos desarrollando en este proyecto tiene en cuenta no solo la temperatura exterior, sino también las previsiones meteorológicas y el uso planificado de los edificios”, dice Åsmund Svinndal, CBDO y responsable de I+D en Kiona. “Nuestro objetivo es suministrar exactamente la energía necesaria para mantener la temperatura ambiente deseada”, dice.

Ahorro de energía desde el día 1

Sobre la base de mediciones detalladas tomadas durante un período de dos años, se ha desarrollado un modelo basado en datos para el control predictivo del sistema de calefacción. El modelo es capaz de predecir la temperatura ambiente que se alcanzará para una temperatura de flujo del radiador determinada.

“Sin embargo, resultó que la variación en los datos era demasiado limitada para poder entrenar el modelo para que funcionara según lo previsto”, dice John Clauss, científico investigador en SINTEF y el Construcción de datos gerente de proyecto.

Por esta razón, se desarrollaron algoritmos que ajustan de forma automática y continua la temperatura del radiador en respuesta a la temperatura ambiente medida. Los algoritmos registran la temperatura ambiente una vez cada 30 minutos como base para determinar si es necesario proporcionar calefacción. Si no se requiere calefacción, se reduce la temperatura en el circuito del radiador. Si la temperatura ambiente desciende y las habitaciones se enfrían demasiado, la temperatura de impulsión vuelve a aumentar. La probabilidad de que se desarrolle un peor confort térmico es baja si la temperatura se controla a intervalos de 30 minutos.

Consumo de energía reducido entre un 10 y un 15 %

El sistema se probó en un edificio de oficinas en el centro de Trondheim el otoño pasado. La energía utilizada para la calefacción se redujo entre un 10 y un 15 por ciento mientras se mantenían las temperaturas ambiente deseadas. Además, la temperatura de los radiadores se ha ido aumentando paulatinamente para evitar que se produzcan picos de energía al aumentar la temperatura de impulsión.

“Los algoritmos han ayudado al sistema a ahorrar energía desde el día 1”, dice Erlend Kaland Simonsen, Director de Desarrollo y Digitalización de Næringsiendom DNB.

El modelo mejorado ahorrará aún más energía

Además de ahorrar energía, los algoritmos implementados generan más datos que, a su vez, pueden usarse para entrenar modelos con el objetivo de predecir las temperaturas futuras de las habitaciones con mayor precisión. Estos modelos se aplicarán en el futuro como parte de un algoritmo de control predictivo que puede anticipar las necesidades de calefacción.

Este algoritmo utiliza nuevos datos para resolver un problema de optimización generado una vez cada hora. A partir de los datos generados por las mediciones realizadas en el edificio, el algoritmo sugiere una temperatura de impulsión que garantizará la temperatura ambiente deseada durante las siguientes 12 horas. Esto contribuirá a un mayor ahorro de energía.

“Nuestra intención es utilizar algoritmos predictivos en varios de nuestros edificios”, dice Simonsen. “Antes del verano de este año, también buscaremos cómo podemos reducir el consumo de energía en nuestro sistema de refrigeración”, dice.

Fuente: Sintef

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