Comunicación presentada al II Congreso Edificios Inteligentes:
Autores
- Jose Manuel Olaizola, Gestor de Proyecto, Tecnalia Research & Innovation
- Borja Tellado, Investigador, Tecnalia Research & Innovation
- Amaia Castelruiz, Investigadora, Tecnalia Research & Innovation
Resumen:
TECNALIA ha desarrollado una solución de gestión automatizada que opera de forma continuada las instalaciones energéticas del edificio asegurando el mínimo consumo atendiendo a las exigencias de confort demandadas en tiempo real. La herramienta se basa en un modelo matemático del comportamiento del edificio, tanto instalaciones térmicas como características arquitectónicas y de uso previsto (BIM), previsión meteorológica local e información de la ocupación del edificio para el dimensionamiento de demanda real de los usuarios. En definitiva, se establece una actuación, basada en análisis predictivos, sobre las instalaciones mediante la simulación del comportamiento del edificio atendiendo a la información que, en tiempo real, influye sobre la demanda de confort. El sistema es aplicable a todo tipo de edificios.
Introducción
En 2010 Tecnalia toma la decisión de crear un equipo enfocado en la eficiencia energética y sostenibilidad urbana compuesto por arquitectos, urbanistas, gestores energéticos y expertos en tecnologías de la información. La solución desarrollada ha sido resultado de la experiencia adquirida y el conocimiento compartido por los miembros de este equipo multidisciplinar.
La solución se denomina BIE (Building Inteligent Energy), se trata de un sistema inteligente de monitorización y actuación automatizada de edificios que toma como referencia el modelo del edificio, la previsión meteorológica, el uso del edificio y las condiciones de confort interior seleccionadas. En ningún caso se trata de un BMS (Building Management System), sino de un sistema superior que toma las decisiones de actuación y los transmite al BMS.
Plataforma BIE
Actualmente, los parámetros de las instalaciones energéticas son modificados basándose en la experiencia del personal de mantenimiento, en ocasiones fundadas en criterios subjetivos o parciales, obviando las demandas específicas de los usuarios.
La plataforma BIE permite:
- Ajuste contínuo de los parámetros de operación al régimen de mínimo consumo.
- Operación automática y remota.
- Criterios objetivos de operación particularizados para el edificio, sus instalaciones y requisitos de confort específicos.
- La tecnología desarrollada por TECNALIA se basa en:
- Modelo matemático del comportamiento del edificio, tanto instalaciones térmicas como características arquitectónicas y de uso previsto. (Modelado del Edificio)
- Previsión meteorológica local.
- Información de la ocupación del edificio para el dimensionamiento de demanda real de los usuarios.
En definitiva, se establece una actuación, basada en análisis predictivos, sobre las instalaciones mediante la simulación del comportamiento del edificio atendiendo a la información que, en tiempo real, influye sobre la demanda de confort.
Modelado del edificio
La integración de herramientas de diseño de edificio en la fase de operación de los mismos ha sido un tema recurrente durante años. Pero la potencia de cálculo necesaria para hacer correr las simulaciones y la información necesaria para desarrollar un modelo fiable del edificio han sido algunos de los obstáculos a resolver, hasta ahora. El desarrollo de nuevas soluciones tecnológicas más potentes y la necesidad de optimizar los procesos de negocio de la industria constructiva han creado el escenario adecuado para el desarrollo de este tipo de soluciones. De esta forma la normalización de los modelos BIM de edificio ha propiciado un escenario adecuado para el desarrollo de este tipo de plataformas.
El cálculo de la demanda energética de un edificio puede ser abordado desde diferentes puntos de vista, desde modelos sencillos basados en la continua monitorización del edificio a complejos modelos basados en datos estadísticos (EN15251, 2007), (S.P. Corgnati et. al, 2006), (ANSI/ASHRAE 55-1992, 1992).
La solución BIE contempla tres niveles de modelado diferentes del edificio dependiendo de la información de diseño del edificio y las opciones de control disponibles. La piedra angular en los tres niveles es la optimización de la demanda térmica del edificio.
Modelo Básico: principalmente se trata de la geometría del edificio, nivel de aislamiento de la envolvente y el uso del edificio. En este caso el sistema no cubrirá la optimización del sistema de producción energética.
Modelo Completo: Además de los conceptos del modelo básico se incluye el modelado del HVAC. Se incluye en el modelo el equipo de generación y distribución de agua caliente y fría (o de aire), así como los circuitos de iluminación. Los resultados de optimización incluyen los puntos de ajuste de los equipos de climatización y los periodos de operación del mismo.
Modelo Avanzado: Se considera toda la complejidad del sistema de HVAC en el modelo.
Integración del modelo de Edificio
La solución BIE se basa en plataformas abiertas y en protocolos de comunicación soportados por la W3C.
El modelo del edificio se basa en gbXML (Green Building XML) y oBIX (Open Building Information eXchange) lo cual se proporciona flexibilidad y escalabilidad a la plataforma BIE. Tanto gbXML como oBIX se basan en modelos de información XML.
gbXML proporciona una perfecta integración entre las plataformas CAD de modelado (ej. Revit) y el software de simulación (ej. Radiance). gbXML junto con IFC (Industrial Foundation Class) son las dos infraestructuras de información prevalentes en la AEC (Architecture, Engineering and Construcction) industry (Pohi, J., and Rep, I. 1988).
En el siguiente gráfico se muestra el flujo de datos de la solución:
Mientras gbXML es utilizado durante la fase de tratamiento del modelo del edificio, oBIX es usado para el intercambio de información entre la plataforma BIE y la capa de comunicación con los dispositivos del edificio.
Sistema Inteligente de Toma de decisión
El sistema de toma de decisión se basa en un simulador de comportamiento del edificio y un optimizador energético del mismo. Una vez tomada la decisión de actuación esta es enviada de forma automática a los diferentes actuadores del edificio mediante los sistemas de comunicaciones.
Simulador del edificio
Como motor de simulación se adopta EnergyPlus (Nelson et. al, 2010). El objetivo de la simulación es minimizar el consumo energético de la calefacción y refrigeración alcanzado los requisitos de confort de los usuarios.
El proceso de optimización está dividido en dos fases:
- Optimización de la demanda térmica y de iluminación, basado en una serie de escenarios preconfigurados a fin de seleccionar aquel que menos energía consume.
- Optimización de la generación térmica, basado en el cálculo de los puntos de operación (temperatura de generación y distribución) para el sistema de HVAC a fin de alcanzar los niveles de confort establecidos.
Optimizador Energético
El objetivo del módulo es optimizar la activación de los dispositivos bajo su control de forma que se minimice el uso de energía proveniente de la red, o en otras palabras, maximizar el autoconsumo, manteniendo las condiciones de confort consideradas para los diferentes escenarios que se configuren.
De forma resumida las funcionalidades del módulo de optimización son:
- Estimación de consumos previstos para las siguientes 24h.
- Planificación de cargas y recursos de generación local para maximizar la generación local.
- Seguimiento del conjunto de planificaciones generadas para detectar desviaciones y lanzar una replanificación si fuera preciso.
- Ofrecer, identificar, acciones que vayan en pro del ahorro energético sin reducir las condiciones de confort y enviar las notificaciones pertinentes.
El módulo de optimización se compone de cuatro subsistemas.
- Sub-sistema de predicciones y planificador (HEFS)
- Sub-sistema de supervisión de tiempo real (HRTEM)
- Sub-sistema de análisis consumos (HEPA)
- Sub-sistema de comunicaciones (CM)
Sistema de comunicaciones
Su objetivo es comunicar con los sensores y actuadores que existan en el edificio. Se ha diseñado como un elemento autónomo que permite la inclusión de nuevos protocolos de comunicación de forma transparente a la plataforma.
El módulo de comunicaciones soporta los siguientes paradigmas de comunicación:
- Publish-Subscribe: Comunicación basada en eventos que lanzados desde emisores o “dispatchers” y son captados por receptores anónimos o “sinks”.
- Request-Reply: Comunicación basada en arquitecturas Cliente-Servidor en las que un nodo comienza la comunicación y espera una respuesta.
El módulo de comunicaciones soporta por defecto los siguientes protocolos: KNX, ModBus, 6LowPan.
Caso de uso: Mondragon Unibertsitatea
La solución se instalado en el Edificio 11 de Mondragon Unibertsitatea en el norte de España. Es un edificio de nueva construcción equipado con laboratorios, salas de talleres, áreas de estudio, clases y servicios para 200 estudiantes.
En cuanto a los equipos de aire acondicionado incluye una caldera, una enfriadora apoyada por un intercambiador de calor, y tres unidades primarias de tratamiento de aire.
Desde el punto de vista de las políticas de gestión las principales limitaciones son:
- Para todas las áreas del edificio se fija la temperatura de confort para períodos de invierno y verano.
- Las ventanas no son operables y los dispositivos de sombreado externo son fijos en algunas de las fachadas.
Como no existía un modelo BIM del edificio fue necesario realizar el mismo, para lo cual se analizó la memoria constructiva del edificio y se generó un modelo completo del edificio.
La implantación de BIE en Mondragon Unibertsitatea, en adelante MU, se ha integrado en un BMS existente. BIE no sustituye en ningún caso las funcionalidades del BMS pero optimiza sus puntos de ajuste. El intercambio de datos entre el BMS y plataforma BIE se realiza utilizando dos estándares de comunicación:
- BACnet, para manejar los sistemas HVAC.
- OPC, para manejar la iluminación de la red de control.
El sistema entró en funcionamiento en Enero de 2014, actuando sobre la consigna de la enfriadora y el calentador del edificio.
El proceso de optimización ha reducido considerablemente la temperatura de operación de la caldera. De esta forma durante el año 2014 se observó que la demanda térmica de calefacción se redujo enormemente desde mediados de marzo, lo cual permitió disminuir la temperatura del agua caliente desde los 60º sin riesgo para el confort de los usuarios. A partir de mediados de Abril la demanda de calefacción fue prácticamente despreciable con lo que el sistema apagó la caldera.
Para la potencia de refrigeración se muestra el comportamiento opuesto.
El set-point estándar establecido por el facility manager estaba entre 7ºC y 9ºC. El sistema de optimización se activó en el mes de febrero 2014, y el set-point se trasladó a 13ºC-15ºC durante los meses de marzo / abril, mayo / junio y en los meses posteriores se asignó a 10ºC. Hay que destacar cómo a finales de junio y principios de Julio el set-point vuelve a subir debido a la falta de actividad del edificio (menos estudiantes, y únicamente trabajo de oficina), y por tanto menos potencia de refrigeración necesaria.
El impacto en el ahorro de energía debido a los procesos de optimización se resume en las siguientes figuras, donde se puede apreciar el consumo medio de la calefacción y la enfriadora con el sistema de optimización activado y sin él.
Cabe destacar la perfecta integración con el BMS existente en el edificio, lo cual ha permitido que no exista la necesidad de reacondicionamiento de los datos u obra alguna, lo cual ayuda a la adopción de la plataforma.
Además, la flexibilidad de BIE permite extender la investigación a otros ámbitos relacionados. Por ejemplo, la predicción de demandas y consumos energéticos en edificios por periodos horarios conlleva de forma lógica a la aparición de conceptos como la complementariedad de demandas y con ello gestión multi-edificio, es decir, la gestión a escala urbana. En este contexto BIE esta alienado con iniciativas que tienen como objetivo crear una herramienta de gestión urbana abierta como es el caso de OPTIMUS. OPTIMUS es un asistente de gestión energética urbana con ventanas de operación de una semana.
Referencias
- EN15251: 2007, Indoor Environmental Input Parameters for Design and Assessment of Energy Performance of Buildings Addressing Indoor Air Quality, Thermal Environment, Lighting and Acoustics.
- ANSI/ASHRAE 55-1992, 1992, Thermal environmental Conditions for Human Occupancy, American Society of Heating, Refrigerating and Air-conditioning Engineers, Atlanta, GA.
- Nelson Fumo, Pedro Mago, Rogelio Luck, 2010, Methodology to estimate building energy consumption using EnergyPlus Benchmark Models, Energy and Building
- Pohi, J., and Rep, I. 1988. An integrated intelligent CAD environment. Proceedings, 4th International Conference on Systems Research, Informatics and Cybernetics, Baden-Baden, Germany
- S.P. Corgnati, E. Fabrizio, M. Filippi, 2006, Costs and comfort: mutual relation between comfort conditions and energy demand in office buildings, in: AICARR International Conference AICARR 2006 HVAC&R: Technology, Rules and Market, Milan.