Comunicación presentada al I Congreso Edificios Inteligentes:
Autores
- Marcel Macarulla, Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)
- Lara Pérez Dueñas, GNARUM
Resumen
La mejora de la eficiencia energética en el sector de la construcción es un reto. La gestión de edificios permite la implementación de distintas estrategias para mejorar su eficiencia energética. En este contexto, el proyecto europeo ENCOURAGE tiene como objetivo el desarrollo de un sistema inteligente de tecnologías integradas que permita la optimización directa de la energía utilizada y producida en los edificios, constituidos como microrredes, además de una participación activa en las futuras Smart-Grids. La mejora de la eficiencia energética en este proyecto se pretende conseguir mediante tres estrategias complementarias: mediante sistemas de monitorización en tiempo real, desarrollando un sistema de supervisión y control, y mediante un sistema de negociación energética.
La presente comunicación se centra en el módulo de inteligencia de negocios que permite analizar fácilmente la gran cantidad de datos capturados por el sistema ENCOURAGE transformando una serie de datos brutos inexplotables en conocimiento entendible de un solo vistazo. Como consecuencia de esta transformación y análisis inteligentes, se obtienen indicadores clave de desempeño (KPIs) y métricas mediante cuadros de mando dinámicos e informes que puede utilizar fácilmente el gestor para tomar decisiones de alto nivel. De esta manera, el gestor energético del edificio puede detectar qué zonas del edificio son susceptibles de ser mejoradas energéticamente o detectar en qué zonas se pueden aplicar algoritmos de control. También se describen estos algoritmos que se implementarán en la plataforma y que deben permitir conseguir reducir el consumo energético del edificio. Se mostrará el caso práctico en un demostrador concreto: El edificio TR5 del Campus de Terrassa de la Universidad Politécnica de Catalunya. Para dicho demostrador se presentan los sistemas de control instalados, los algoritmos de control que pueden ser implementados, los potenciales ahorros de la implementación de cada algoritmo y los ahorros comprobados mediante la prueba piloto de los algoritmos que han podido ser testados hasta el momento.
Introducción
El Consejo Europeo en marzo del 2007 enfatizó la necesidad de incrementar la eficiencia energética en la Unión Europea para conseguir una reducción del 20% de la energía consumida en el 2020. El consumo de los edificios en Europa representa el 40% del consumo energético de toda la Unión Europea, y se prevé un aumento de este porcentaje. En este contexto, existe la necesidad de llevar a cabo estrategias para lograr ahorros de energía y de emisiones de gases de efecto invernadero en el sector de la construcción.
La eficiencia energética en la edificación se puede abordar desde el punto puramente comportamental de los usuarios o desde la puesta en marcha de sistemas de control que permitan una automatización total de la gestión energética sin que el usuario tenga que preocuparse por estar al tanto de su consumo eléctrico. Combinar ambas posturas es un reto que favorecerá la eficiencia energética global.
En cualquier caso, la monitorización se considera, cada vez más, un aspecto clave en la gestión energética de un edificio, ya que permite al gestor detectar y prever problemas en la eficiencia del edificio, además de poder valorar los resultados obtenidos. No obstante, la gran multitud de sistemas de hardware, protocolos de comunicación, etc. pone de manifiesto que la interoperabilidad entre sistemas es aún un reto. Otro reto es la gestión de los datos: un edificio, en particular si se opta por una monitorización en tiempo real, genera gran cantidad de datos que deben ser tratados, analizados y mostrados a los gestores del edificio de manera sencilla para que éstos puedan utilizar dicha información para gestionar el edificio de forma más eficiente. Por otro lado, ese gran volumen de datos no debe mermar la velocidad de un sistema informatizado de gestión energética, para lo cual es vital una arquitectura bien diseñada.
Otra estrategia interesante para alcanzar un mayor nivel de eficiencia es la planificación del edificio a distintos niveles. Una buena planificación pasa por la predicción del consumo energético y de la producción renovable del edificio (lo que permite asimismo diferir en el tiempo consumos mediante sistemas de almacenamiento o la inclusión del vehículo eléctrico), teniendo en cuenta los niveles de ocupación, todo ello sin mermar el nivel de confort.
Por otro lado, dentro del contexto de las Smart Grids, se debe considerar la situación en la que se encuentra el edificio. De esta manera, adquiere importancia el concepto de microrred y de distrito. La inclusión de este concepto puede permitir aumentar las estrategias para mejorar la eficiencia energética de edificios interconectados.
El proyecto descrito en este paper trata de abordar todos estos retos mediante una plataforma integral.
Proyecto ENCOURAGE
El proyecto ENCOURAGE (Embedded iNtelligent COntrols for bUildings with Renewable generAtion and storaGE) tiene como objetivo el desarrollo de un sistema inteligente de tecnologías integradas para optimizar el uso de energía en edificios, permitiendo la participación activa en las Smart-Grids.
El proyecto se inició en junio de 2011 y tendrá una duración de 36 meses. La inversión total del proyecto es de 6,37 millones de euros y está financiado parcialmente por el programa ARTEMIS de la Comisión Europea, los gobiernos nacionales (en España el Ministerio de Industria Turismo y Comercio), y las propias empresas participantes. El proyecto está integrado por 11 socios distribuidos entre España, Portugal, Italia, Irlanda y Dinamarca.
El concepto ENCOURAGE
El proyecto ENCOURAGE se centra en tres áreas complementarias:
Por un lado, el desarrollo de un sistema de monitorización basado en las últimas tecnologías de medición (tecnologías no intrusivas, monitorización virtual, etc.). Un Middleware basado en eventos debe dar apoyo al control avanzado de la monitorización y diagnóstico de posibles problemas derivados en la microrred. Se realiza una supervisión sistemática de esta monitorización para confirmar si se están cumpliendo los objetivos de eficiencia energética, y si éstos se sostienen en el tiempo.
Por otro lado, el desarrollo del sistema de supervisión y control de consumos permite el control de los distintos subsistemas (luz, climatización, generación de energía renovable, etc.), y la coordinación de los distintos dispositivos de estos subsistemas. El sistema controlará el consumo energético llegando a un compromiso entre confort de los ocupantes, costes energéticos e impactos ambientales, considerando los hábitos de las personas, las condiciones meteorológicas, las características de los dispositivos, la generación local de energía y la capacidad de almacenaje, así como las condiciones de mercado.
Finalmente, el desarrollo de una Gateway inteligente con funcionalidades de negociación energética debe permitir el intercambio de energía entre edificios, en particular para garantizar el uso de la electricidad producida localmente, incluyendo un módulo de Inteligencia de Negocios que permita un análisis global.
La optimización energética se efectúa a nivel de dispositivo mediante la supervisión, monitorización, control y diagnosis de los aparatos; a nivel de edificio (o célula) mediante la coordinación entre los consumos locales, la generación y los sistemas de almacenaje y a nivel de distrito (o macrocélula) posibilitando el intercambio de energía entre edificios y con la red de distribución.
El sistema propuesto se lleva a la práctica mediante tres demostradores que incluyen tanto edificios residenciales como no residenciales: un conjunto de casas familiares con producción fotovoltaica en Aalborg (Dinamarca); el Campus universitario de la Universidad Politécnica de Cataluña (UPC) en Terrassa (España) y un edificio de laboratorios de nanotecnología (NEST) en Pisa (Italia).
Arquitectura
La figura 1 muestra una representación esquemática de la arquitectura de la plataforma ENCOURAGE, situada en la nube.
La arquitectura del sistema ENCOURAGE es modular, de esta manera se facilita la escalabilidad del sistema, de forma que se pueden implementar todos o solo parte de los módulos desarrollados.
El Middleware es el procesador de eventos que obtiene los datos de la red de monitorización del edificio e intercambia información con el resto de módulos. La infraestructura de mensajería es la columna vertebral del sistema y conecta todos los elementos de la arquitectura haciendo circular la información entre productores de eventos, consumidores de eventos, y otros agentes. Está basado en eventos publish/subscribe con gestión de colas para mayor velocidad.
A este middleware se conecta la red (física) de dispositivos de monitorización mediante una Gateway que traduce los datos en un protocolo estándar de comunicación. También se conecta el resto de módulos como el Supervisory Control que realiza el control a tiempo real del sistema, o los de Energy Brokerage y Business Intelligence (que se detallan más adelante).
Análisis de Eficiencia energética: Business Intelligence
La herramienta de Business Intelligence o Inteligencia de Negocio se dirige principalmente al gestor energético de los edificios, y permite convertir una serie de datos brutos inexplotables en conocimiento entendible de un solo vistazo. Tras organizar, transformar y analizar los datos de forma inteligente, se obtienen indicadores clave de desempeño (KPIs) y métricas mediante cuadros de mando dinámicos e informes que puede utilizar fácilmente el gestor para tomar decisiones de alto nivel.
Se ha optado por la plataforma de código abierto Pentaho que provee una herramienta integral para almacenamiento de datos, extracción, transformación y carga (ETL) de los datos, minería de datos, análisis y dashboards interactivos a los que accederá el usuario.
A diferencia del control en tiempo real que llevan a cabo otros módulos de la plataforma ENCOURAGE, aquí se analizan los datos agregados en distintas granularidades temporales o espaciales, por categorías, y a través de distintas métricas y KPIs. Los datos se cargan diariamente desde el Middleware a la Base de Datos BI. Estos son algunos de los principales KPIs que se analizan mediante los cuadros de mando ENCOURAGE:
Ahorro energético, uno de los KPIs clave en cualquier proyecto de eficiencia energética.
El ahorro energético se define frente a una línea base, es decir, un ciclo completo de consumo. En principio se elige como línea base los 12 meses anteriores a la implantación de la Plataforma de Gestión Energética ENCOURAGE (año 2012). A efectos de comparación mensual, no obstante, se podrá utilizar el mismo mes del año base (abril 2012 frente a abril 2013, por ejemplo). Para que los consumos de ambos periodos sean comparables y tener en cuenta las variaciones climáticas entre los dos periodos (un invierno más frío que otro, por ejemplo) es necesario introducir un factor de corrección basado en la temperatura, resultando en la fórmula siguiente:
energy savings = (baseline consumption-reporting period consumption) × (∑DD baseline)/(∑DD reporting) (1)
Donde DD son los grados día, definidos según la fórmula (2).
Este ahorro se traduce también en términos económicos y de CO2.
- Consumo normalizado: por ocupante, por m2, por grados día, y también la evaluación de qué parte del consumo sería realmente optimizable de forma automática o de forma manual (directamente por el usuario).
- Porcentaje de autoconsumo, es decir qué parte del consumo está cubierta por la producción renovable local.
- Porcentaje de consumo renovable, incluyendo aquí el porcentaje de energía renovable comercializado por la distribuidora además de la producción local.
- Stand-by, es decir la energía que se consume cuando el edificio, espacio o equipo no está en uso. Puede definirse como la media de las tres horas con menos consumo de cada día.
- Balance económico, teniendo en cuenta los costes derivados del consumo de electricidad (facturas de la distribuidora), y los ingresos debidos a la venta de electricidad renovable a la red (generalmente a precio de una tarifa fijada por el Gobierno).
- Payback de la instalación renovable.
- Desvíos entre las predicciones energéticas y las medidas reales.
- Cantidad de eventos generados en el sistema.
La granularidad de estos KPIs e indicadores es variable: se presentan resultados con granularidad mínima de una hora (excepto para algunos KPIs más globales como el del ahorro, que solo pueden analizarse a nivel de mes o año), realizándose agregaciones diarias, mensuales o anuales. También se pueden conocer los resultados a nivel de la macrocélula entera, de la célula, habitación o incluso de aparato de consumo o con agregaciones de categorías, siempre de forma inteligente.
Las imágenes siguientes muestran el primer prototipo del dashboards. Los dashboards estan dividido en 4 apartados: información general, información de eficiencia energética, información económica, información de confort.
Sistemas de control
Descripción del demostrador
El demostrador seleccionado es un edificio universitario donde se imparten clases, se realiza investigación y se realizan tareas de gestión académica. El edificio consta de 3 plantas, con una superficie construida total de 11.589,48 m2. El edificio dispone de 5 tipos de aula: aulas, auditorios, despachos, laboratorios y aulas de ordenadores. Debido a las limitaciones presupuestarias se ha instalado el sistema de monitorización y control únicamente en un aula de ordenadores, un despacho y un aula. Se ha desestimado monitorizar y controlar los auditorios y los laboratorios debido a su bajo impacto en el consumo del edificio y sus peculiaridades.
Elementos instalados
En cada espacio se han instalado elementos de control (contactores) y monitorización de líneas eléctricas (analizadores de red monofásicos) y consumos individuales (smartplugs); sondas inalámbricas de temperatura, humedad, e iluminación; y finalmente sensores de presencia inalámbricos.
La distribución del material se ha realizado de la siguiente manera. Para el aula de ordenadores se ha monitorizado cada línea eléctrica de ordenadores con un analizador de red, además se ha incluido un contactor que permite interrumpir el paso de corriente en cada línea. En total hay 11 líneas de ordenadores con 3 ordenadores por línea. También se ha monitorizado la línea de luces con el mismo sistema. Un Gateway se encarga de leer los distintos analizadores de red y de aplicar los algoritmos de control del sistema ENCOURAGE. También se han instalado 2 sondas inalámbricas que leen datos de humedad, temperatura y luz; y 1 sensor de presencia en la entrada de la estancia.
Para el aula se ha han monitorizado y automatizado las dos líneas eléctricas de luz y la línea de potencia, con el mismo sistema que el aula de ordenadores. También se han instalado 2 sondas inalámbricas que leen datos de humedad, temperatura y luz; y 1 sensor de presencia en la entrada de la estancia.
Por lo que respecta al despacho se ha monitorizado y automatizado la línea de potencia y la línea de luces con el mismo sistema de los espacios anteriores. También se han instalado 2 sondas inalámbricas que leen datos de humedad, temperatura y luz; 1 sensor de presencia en la entrada de la estancia; 15 smartpugs. Cada consumo final se monitoriza y controla individualmente mediante un smartplug, de esta manera se pueden analizar el consumo de cada ordenador, impresora, etc. y se pueden activar o desactivar evitando el consumo de standby.
Algoritmos de control
Se han desarrollado 2 algoritmos de control para el demostrador. El primero tiene por objetivo eliminar el consumo en standby de las salas, cortando el consumo eléctrico de la sala en los momentos que las salas no se usan. En el caso de las salas de ordenadores y las aulas se corta el suministro eléctrico de 10 a 8 los días laborables y las 24 horas los días festivos, y los días que no hay clases lectivas (Enero, Junio, Julio, Agosto y días festivos). En el caso del despacho el control horario tan solo se aplica los días laborables de 10 a 8 y las 24 horas los días festivos, y los días que la universidad está cerrada (Agosto y días festivos).
El segundo algoritmo consiste en una optimización de la ocupación del aula de ordenadores. El objetivo es abrir las hileras de ordenadores conforme se van llenando las primeras cerca de las ventanas para obligar a que la gente no tenga que abrir las luces. Con esta medida también se consigue reducir el consumo en stanby de la sala. A partir de las 7 de la tarde el algoritmo realiza el proceso inverso, se van cerrando las líneas de ordenadores de cerca la ventana conforme baja la ocupación de la sala. De esta manera se consigue igualar las horas de funcionamiento de todos los equipos, ya que a partir de las 7 de la tarde los estudiantes siempre deberán encender las luces por lo tanto es indistinto que hilera de ordenadores utilicen ya que no hay luz natural.
Se establecieron 3 periodos de testo de 9 días, empezando todos los periodos en lunes y con una ocupación igual. En el primer periodo se estableció la línea base. Durante los dos siguientes periodos se testearon los algoritmos anteriormente presentados.
Resultados de la implementación
El consumo de la sala de ordenadores cuando la sala está fuera de uso o está vacía es de 0,5 kWh. Este consumo se produce de 10 de la noche a 8 de la mañana durante los días laborables, los fines de semana y los días en los que la universidad está cerrada. Durante el periodo de testeo del algoritmo 1 el consumo fue de 910 kWh menos que el periodo en el que se estableció el consumo base (3.420,91 kWh). Esto implica una reducción del 26%. Estimando los ahorros para el resto del año se estableció unos ahorros potenciales del 35%. El ahorro es superior ya que se tuvieron en cuenta los periodos en los que la universidad está cerrada, y el test se hizo durante un periodo lectivo de la universidad. El impacto de este algoritmo en el consumo total del edificio se estima que produce una reducción del 1,02% del consumo de todo el edificio. Aplicando esta medida en todas las aulas de ordenadores se puede conseguir un ahorro energético de todo el edificio de un 6%.
Actualmente se están acabando las mediciones del segundo algoritmo para el aula de ordenadores. Por este motivo no se disponen de datos para determinar el impacto de la aplicación del segundo algoritmo, pero se estima que la medida podría provocar un ahorro adicional del 10-15% del consumo de la sala de ordenadores.
Para el aula y para el despacho no se disponen de datos derivados de la aplicación de los algoritmos, tan solo se disponen de los datos de monitorización. Con estos datos se puede estimar el impacto de los algoritmos en las salas. Por lo que respecta al aula, el consumo en standby es 0 ya que no hay dispositivos conectados que tengan un consumo en standby. Por lo tanto el impacto del algoritmo 1 será nulo. La aplicación del algoritmo 2 en el aula es difícil de estimar, ya que no se dispone de datos para hacer ninguna estimación. Para el despacho solo se plantea la implementación del algoritmo 1, el algoritmo 2 no tiene sentido en dicho espacio. En los despachos, el consumo en standby es de unos 50 Wh (0,752 Wh por día), y el consumo total de la sala es de 5,83 kWh por día. Así pues el impacto de la medida implicará una reducción del consumo eléctrico de la sala del 11,42%. Extrapolando al conjunto del edificio, si se implantara dicha medida en todos los despachos del edificio se conseguiría una reducción del consumo eléctrico de un 2-3%.
Con estos resultados el gestor energético es capaz de evaluar la viabilidad de la implementación del sistema en cada sala. Así por ejemplo, si se implanta el sistema en todas las salas de ordenadores puede conseguir una reducción del 6% del consumo del edificio. Por otro lado no tiene sentido invertir en controlar las aulas con los algoritmos propuestos ya que la reducción del consumo sería nula. Finalmente, la implementación del sistema en los despachos permitiría ahorrar un 11,42% de energía en los despachos, es decir un 2-3% de la energía que consume el edificio.
Cada tipo de espacio puede requerir un nivel de actuación distinto en función de las condiciones de uso, y de los consumos de dicho espacio. En este sentido cada espacio requiere un nivel de instalación de equipos de monitorización y control distintos debido a las potenciales acciones de ahorro. Por este motivo el desarrollo de casos piloto en salas tipo, en los edificios en los que hay muchas salas de características similares, puede ayudar a determinar estrategias de reducción de la energía con un coste económico de inversión bajo.
Actualmente se está trabajando en otros algoritmos de control más complejos que permitan optimizar el consumo energético de las distintas salas, y se está terminando la toma de datos para evaluar el impacto de los algoritmos propuestos. Se pretende usar otras zonas del edificio para llevar a cabo pruebas piloto, como pasillos, laboratorios y auditorios. Durante el congreso se espera poder presentar los nuevos espacios pilotos y los nuevos algoritmos testeados.