Los gastos de operaci\u00f3n de un edificio, una vez finalizada su construcci\u00f3n, suponen un 80% del total de su coste. Alrededor de la mitad de estos gastos se deben al consumo de energ\u00eda de los equipos de aire acondicionado e iluminaci\u00f3n, en cuya producci\u00f3n adem\u00e1s se genera el 90% del CO2 emitido durante toda la vida \u00fatil del edificio.<\/p>\n
Los edificios, y en particular aquellos dedicados a usos no residenciales (oficinas, hoteles, aeropuertos, etc.), incorporan numerosas medidas arquitect\u00f3nicas destinadas a reducir el consumo de energ\u00eda. Sin embargo, para aprovechar este potencial es necesario optimizar la gesti\u00f3n del equipamiento, ajustando su utilizaci\u00f3n a los requisitos de los ocupantes.<\/p>\n
El plan operacional del edificio es la secuencia de instrucciones de control que se aplican durante un d\u00eda al equipamiento de aire acondicionado. Esta configuraci\u00f3n es administrada de forma remota por los operadores del edificio desde la consola del sistema de gesti\u00f3n de energ\u00eda. Normalmente, los operadores programan un plan con una antelaci\u00f3n de varios d\u00edas, de acuerdo a su propia experiencia, al uso esperado del edificio y a las predicciones meteorol\u00f3gicas.<\/p>\n
Esta labor consume mucho tiempo, por lo que los operadores no pueden valorar diferentes alternativas, y resulta ineficaz, pues al final se suelen aplicar planes parecidos durante toda la temporada. As\u00ed, no es infrecuente que el plan resulte inadecuado, provocando temperaturas demasiado altas o demasiado bajas en el interior del edificio y, en consecuencia, falta de confort y consumo excesivo de energ\u00eda.<\/p>\n
El proyecto Energy IN TIME, financiado por el 7\u00ba Programa Marco de la Uni\u00f3n Europea, propone una ingeniosa soluci\u00f3n al problema de la generaci\u00f3n de planes operacionales: utilizando un modelo de simulaci\u00f3n configurado para reproducir el comportamiento del edificio al d\u00eda siguiente (con predicciones de ocupaci\u00f3n, meteorolog\u00eda, etc.), eval\u00faa el consumo energ\u00e9tico y las temperaturas interiores que resultar\u00edan de la aplicaci\u00f3n de m\u00faltiples planes, y selecciona aquel que minimiza el gasto y, a la vez, consigue un ambiente agradable para los ocupantes.<\/p>\n
El proyecto, iniciado en octubre de 2013 y con una duraci\u00f3n de 4 a\u00f1os, ha contado con la participaci\u00f3n de 13 entidades de 8 pa\u00edses diferentes, incluyendo, adem\u00e1s de la Universidad de Granada, centros de investigaci\u00f3n \u2013como Cork Institute of Technology (CIT), Centre Scientifique et Technique du Batiment (CSTB) y Centro de Investigaci\u00f3n de Recursos y Consumos Energ\u00e9ticos (CIRCE)\u2013 y a empresas del \u00e1mbito de la gesti\u00f3n de energ\u00eda (Acciona, Caverion), el equipamiento industrial (United Technologies Research Center) y la simulaci\u00f3n (Integrated Environmental Solutions).<\/p>\n
El equipo de la UGR (Espa\u00f1a), formado por miembros del Departamento de Ciencias de la Computaci\u00f3n e Inteligencia Artificial, ha desarrollado un sistema inteligente que permite determinar qu\u00e9 planes son m\u00e1s prometedores de entre los millones de alternativas posibles, de forma que solo son simulados aquellos potencialmente eficientes y efectivos. La profesora Mar\u00eda Jos\u00e9 Mart\u00edn Bautista, investigadora principal del equipo, explica que \u201cel algoritmo empleado combina conocimiento especializado y procesamiento masivo de datos, comport\u00e1ndose como lo har\u00edan cientos de expertos pensando en paralelo proponiendo soluciones, incluso opciones potencialmente desconocidas\u201d.<\/p>\n
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 (Ruman\u00eda). Juan G\u00f3mez Romero, investigador del Plan Propio de la UGR y coordinador del equipo t\u00e9cnico, destaca que \u201clos resultados obtenidos en las pruebas reales han demostrado un ahorro respecto a la operaci\u00f3n habitual por encima del 15% en muchos casos, llegando a superar el 25% en Helsinki\u201d. Adem\u00e1s de generar los planes diarios, el sistema almacena todos los datos hist\u00f3ricos de los sensores de los edificios, lo cual \u201cya nos est\u00e1 permitiendo implementar nuevas t\u00e9cnicas de Big Data y Aprendizaje Autom\u00e1tico para conocer y predecir mejor su comportamiento\u201d, a\u00f1ade la profesora Mart\u00edn Bautista.<\/p>\n
Los resultados finales del proyecto fueron presentados a finales de septiembre en un acto p\u00fablico celebrado en el aeropuerto de Faro con la presencia de las autoridades locales y de los m\u00e1ximos responsables de ANA-Aeropuertos de Portugal y Acciona Construcci\u00f3n S.A. En cooperaci\u00f3n con las empresas participantes, ya se han iniciado diversas actividades destinadas a explotaci\u00f3n comercial de esta innovadora tecnolog\u00eda. Se espera que el software creado por la UGR est\u00e9 en el mercado en un plazo de dos a\u00f1os.<\/p>\n
Fuente:<\/strong> UGR\/DICYT<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Los gastos de operaci\u00f3n de un edificio, una vez finalizada su construcci\u00f3n, suponen un 80% del total de su coste. Alrededor de la mitad de estos gastos se deben al consumo de energ\u00eda de los equipos de aire acondicionado e iluminaci\u00f3n, en cuya producci\u00f3n adem\u00e1s se genera el 90% del CO2 emitido durante toda la […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":7846,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-7845","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-tech"],"yoast_head":"\n