Comunicación presentada al III Congreso Edificios Inteligentes:
Autores
- Francisco Conesa Cervantes, Director de Eficiencia Energética, ACCIONA Service
- José Angel Peinador Aguilar, Director de Ingeniería de Eficiencia Energética, ACCIONA Service
Resumen
La monitorización energética en edificios se ha convertido en un estándar en los últimos años y se han desarrollado multitud de herramientas hardware y software para captar, visualizar y analizar datos de consumo de forma remota. El crecimiento exponencial de puntos de medida en edificios supone un enorme reto ya que hasta ahora el análisis es fundamentalmente humano y aumenta en la misma medida la necesidad de personas que deben manejar y tratar dicha información. Hasta que las herramientas actuales no evolucionen, e idealmente el Machine Learning sea una realidad, hay que aplicar un ejercicio de racionalidad en el análisis para que se obtengan cada vez mayores beneficios en eficiencia con el menor esfuerzo. Esta comunicación pretende dar sugerencias y compartir ejemplos de análisis orientado a objetivos tangibles
Introducción
En los últimos años se ha puesto el foco en la optimización energética de los edificios, en su más amplia tipología, por razones evidentes y necesarias de:
- Mejora de competitividad y reducción de costes de las organizaciones
- Protección medioambiental, reducción emisiones y contaminación
- Reducción intensidad y dependencia energética, etc.
A tal efecto se ha producido una considerable actividad en el ámbito político, social y tecnológico que ha desembocado en Directivas Europeas que regulan la mejora de la eficiencia, programas de rehabilitación energética de edificios, integración de renovables en la construcción, normativa sobre Edificios de Energía Casi Nula, implantación de Sistemas de Gestión Energética (ISO 50001), y toda una serie de conceptos Smart que cada vez se aplican en más ámbitos:
Smart Meters Smart Grids Smart Buildings
Smart Homes Smart Energy Smart Cities
Todas estas circunstancias, unidas al hecho de que el coste de la energía se ha visto sacudido por vaivenes en la coyuntura mundial, no solo energética sino geopolítica, hacen que el control del consumo de energía sea cada vez más prioritario y estratégico.
A raíz de ello, en los últimos 10-15 años se han desarrollado una serie de soluciones tecnológicas tanto en hardware como en software que facilitan la captura de información y la toma de decisiones.
Cualquier nuevo edificio o instalación consumidora de energía, suele diseñarse y dotarse con sistemas que permiten disponer de un cierto grado de información sobre el comportamiento energético y hasta de dispositivos para poder actuar y controlar algunos de los principales sistemas. Desde el originario Scada (Supervisory Control and Data Acquisition), pasando por el BMS (Building Management System) y el posterior EBMS (Energy Building Management System). Y en los últimos tiempos la proliferación de los SGEs (Software de Gestión Energética). Con ciertas limitaciones, estas mismas soluciones tecnológicas pueden ser implementadas en edificios ya existentes, aunque el impacto económico suele ser mayor y, por tanto, el alcance suele ser más reducido.
El imparable desarrollo de la tecnología digital y la capacidad de obtener información, medir y transmitir cada vez mayor información a cada vez menor coste, hacen factible la incorporación de dicha tecnología en casi cualquier elemento consumidor de energía. Lo que favorece la disponibilidad de cantidades ingentes de información.
Dilema sobre la capacidad y la responsabilidad del análisis
La siguiente cuestión es ¿qué hacer con tanta información? ¿Cuánta de ella es relevante? ¿Cuáles son los criterios más acertados para mejorar la eficiencia energética?
En mayor o menor medida, todas las tipologías de soluciones combinadas hardware-software incorporan funcionalidades automáticas que nos permiten programar alarmas, enviar mensajes, hacer informes específicos o genéricos para informar al usuario, incluso se pueden programar actuaciones simples como encender o apagar un equipo, o regular la intensidad de su funcionamiento, etc. Este tipo de control está basado en una lógica simple y que ha demostrado ser eficaz y exenta de riesgo en instalaciones consideradas no críticas. Dando un paso más, existen dispositivos que permiten hacer simulación en tiempo real del funcionamiento de un sistema, hacer predicciones complejas utilizando previsiones meteorológicas y aprovechar la inercia térmica de los edificios para anticiparse algunas horas en la toma de decisiones de operación o funcionamiento de la climatización, por ejemplo.
Pero el análisis de la información proporcionada por un SGE puede y debe llegar a ser mucho más profundo y complejo, y hasta ahora no hay en el mercado soluciones comerciales que abarquen todo el potencial de análisis que puede desarrollar un ingeniero experto en sistemas energéticos y en la visualización de curvas de consumo, parámetros de programación, variables, etc.
El concepto de Big Data está favoreciendo el desarrollo de herramientas que permitan la gestión y el análisis inteligente y eficaz de la eficiencia energética. El avance de dichas soluciones dista mucho de ser el adecuado a día de hoy lo que obliga a la interacción de gestores humanos con dichas herramientas para poder extraer el máximo rendimiento a los SGEs.
La línea divisoria que marca el límite de las capacidades de la máquina y las del experto humano se va desplazando cada vez más en favor de la máquina y es previsible que se complete el desarrollo cuando el concepto Machine Learning sea una realidad, o por usar la última terminología el Deep Learning.
Conceptos básicos y nivel de complejidad:
- Inteligencia Artificial Aplicada: la capacidad de la máquina de realizar habilidades humanas básicas en función de una programación.
- Machine Learning (aprendizaje automático): la máquina dispone de algoritmos y reglas y está capacitada para adaptar las reglas y crear otras nuevas, a base de datos sin necesidad de programación adicional.
- Deep Learning (aprendizaje profundo): la máquina realiza una ingente cantidad de análisis y ponderaciones, que se potencian con el aprendizaje acumulado y progresivo para aumentar la precisión de las conclusiones y decisiones.
Aplicado a la monitorización energética, estamos claramente desde hace años en la fase de Inteligencia Artificial, y en algunos aspectos entrando en la fase de Machine Learning
Si tenemos en cuenta que ya hay dispositivos que pueden conducir un vehículo sin la intervención humana, no podemos descartar a medio plazo la viabilidad de SGEs que puedan analizar y gestionar de forma autónoma los edificios y sistemas energéticos.
Mientras ese desarrollo esté aún pendiente, seguimos dependiendo del Experto Humano, que hoy por hoy sigue demostrando que puede llegar a análisis muy detallados y ajustados sin un despliegue de medios técnicos desproporcionados y a un coste razonable.
Ejemplo del potencial de análisis de una máquina y de un humano
En su aplicación a la monitorización y análisis energético de edificios, podríamos distinguir las capacidades entre el experto humano y la máquina como se indica en las tablas siguientes.
A la vista de lo cual, es fácil coincidir en la opinión de que actualmente es adecuado hacer un uso combinado de ambos grupos de cualidades, y en la práctica los SGEs facilitan la labor de los analistas con funcionalidades avanzadas, que le liberan de complejos cálculos y operaciones automáticas, y al mismo tiempo le exigen que haga interpretación de datos, comparativas, análisis cruzados, etc.
Ejemplos prácticos de gestión energética avanzada
A continuación mostraremos algunos casos reales de edificios monitorizados mediante un SGE y gestionados desde un centro de control dotado de expertos en análisis energético.
Hospital Infanta Sofía
Un hospital tiene unos condicionantes energéticos muy particulares debido a los requerimientos de producción permanente de calor, frio, vapor, electricidad, etc., las exigencias de seguridad de suministro, y las estrictas condiciones ambientales a mantener. Todo ello coloca a un hospital como una de las tipologías de edificios más exigentes y demandantes de energía.
El hospital considerado tiene unos 80.000 m2, construido en 2008 y está dotado por lo tanto de instalaciones nuevas y eficientes y de un BMS de última generación.
El BMS es utilizado para el control de todos los sistemas del edificio y su principal objetivo es mantener los niveles y parámetros de funcionamiento y de confort. Controla más de 2.000 variables en los principales equipos que dan servicio al hospital. Tras un análisis detallado de la instalación se seleccionan unas 200 variables para ser supervisadas de forma permanente por los expertos energéticos del Centro de Control de Edificios (CCE) de ACCIONA.
En los gráficos 1 y 2 se muestra la evolución del consumo real y de la línea base tanto para la electricidad como para el gas natural en los últimos cinco años de gestión energética, habiéndose alcanzado ahorros consolidados de un 20% y de un 42% respectivamente, exclusivamente con la monitorización y análisis energético avanzada
Las actuaciones para conseguir el ahorro han consistido en una labor minuciosa de análisis del comportamiento energético de los principales sistemas del hospital: calderas, enfriadoras, producción de vapor, bombas y circuitos hidráulicos, climatizadoras y ventiladores, iluminación, etc.
El resumen de las principales medidas incorporadas refleja la evidencia de que una máquina por sí sola no habría sido capaz de analizar las alternativas, aunque sí ha proporcionado datos e información y ha facilitado el análisis final y la decisión de los expertos y operadores del CCE.
- Cambios en la gestión de la operación de calderas y enfriadoras
- Ajustes en la producción del vapor
- Consumos indebidos, no visibles para el BMS
- Supervisión en tiempo real del impacto en la eficiencia energética de las operaciones del personal de operación y mantenimiento
- Etc.
Edificio Corporativo de Oficinas
Los edificios de oficinas son probablemente la tipología constructiva más común y que cuenta con mayor superficie existente, por lo que el impacto energético y medioambiental es de los más evidentes.
La problemática que ofrece un edificio de oficinas es la enorme variedad de tipología de instalaciones, condiciones de uso, dependencia de los niveles de ocupación, condiciones meteorológicas y parámetros de calidad de ambiente interior, rigor y disciplina en la conducción y operación, etc.
Estos condicionantes complican desde el inicio la propia generación de la línea base, ya que hay que hacer un profundo análisis de variables para llegar a niveles de precisión suficientemente buenos en la modelización del consumo.
En el Gráfico 3 se muestra la enorme diversidad de perfiles de consumo y de líneas base de edificios, todos ellos ubicados en Madrid, y dedicados a uso de oficinas, como muestra de la complejidad de este análisis.
La casuística de actuaciones derivadas del análisis energético en edificios es muy variada, aunque suelen tener un denominador común casi siempre relacionado con el consumo de la climatización, ya que los niveles de ocupación y horarios de funcionamiento tienen una enorme variación a lo largo del tiempo, pero las condiciones de climatización no suelen adaptarse a dicha variación. Cada vez más se dispone en nuevos edificios de sistemas sectorizados, variación de la producción de climatización, sensores de detección de usuarios y adaptación de la producción a la demanda, etc.
Aun así, es el análisis de los expertos energéticos el que consigue detectar mejoras en la gestión, desviaciones en el consumo, optimización de la conducción, recomiendan cambios en las condiciones de ocupación o disposición de puestos de trabajo, etc. En el Gráfico 4 se muestran algunos ejemplos de mejora en la eficiencia energética de edificios basados en esta capacidad de análisis.
Conclusiones
El uso de herramientas cada vez más sofisticadas para la captación, visualización y parametrización del comportamiento de los edificios facilita dicha labor, y permite conseguir resultados cada vez mayores con menor despliegue y coste de recursos humanos. Algunos desarrolladores de softwares y plataformas están comenzando a incorporar funcionalidades y programación que van en la línea de que el SGE, EBMS, etc, puedan tener cierta autonomía de decisión, e incluso un cierto autoaprendizaje.
No obstante, la actividad de monitorización y gestión energética requiere actualmente una alta participación y capacidad de análisis de expertos en sistemas energéticos. Esta intervención es, hoy por hoy, la principal clave del éxito de las empresas gestión energética que ofrecen este servicio a los clientes finales. La diferenciación entre las plataformas que existen en el mercado no son relevantes y no van más allá de algunos beneficios en cuanto a facilidad de uso y visualización, generación de funciones automáticas (alarmas, informes, actuación), especialización en tipologías de edificios (multipunto, grandes edificios centrales, etc.) o la tipología de contrato de uso (coste por licencia, por cliente, por proyecto, Software As a Service), etc.
La principal clave del éxito de un proyecto de monitorización y gestión energética pasa por la capacidad de análisis, experiencia y dedicación del gestor que va a supervisar en tiempo real la evolución del consumo. La viabilidad de que estas funciones acabe realizándolas un sistema inteligente podríamos decir que es indudable, y dependerá de la capacidad de transferir de forma continua el aprendizaje humano a un conjunto de algoritmos y capas de programación que puedan comportarse y reaccionar de forma similar a como lo haría un experto en eficiencia energética. Cuestión de tiempo y coste.
Referencias
Todo el contenido del presente documento, así como las opiniones vertidas y visión de la evolución de la tecnología para estas aplicaciones, está principalmente basada en la experiencia real y acumulada de ACCIONA en multitud de proyectos en curso y ejecutados en los últimos 10 años, así como experiencias en I+D+i
Como empresa de servicios energéticos, una de las principales actividades de ACCIONA es la monitorización y supervisión del comportamiento energético de edificios, habiendo trabajado y profundizado extensamente en el análisis de industrias, almacenes, centros comerciales, hospitales, centros deportivos, edificios corporativos, plataformas logísticas. La experiencia acumulada de más de 7 años en el Centro de Control de Edificios nos ha permitido visualizar la evolución de la tecnología tanto en soluciones de hardware como software, y nuestra actividad diaria de búsqueda de una mayor exigencia en el análisis del comportamiento energético de edificios.