Calefacción y refrigeración urbanas inteligentes para mejorar la eficacia energética
Para que la Unión Europea cumpla el objetivo de su Hoja de Ruta de la Energía de reducir las emisiones de gases de efecto invernadero un 80-95 % para 2050 (en comparación con los niveles de 1990), debe acelerar el proceso de aumento de la eficacia energética. Un método sostenible y a largo plazo para la calefacción y refrigeración urbanas (DHC, por sus siglas en inglés) contribuye a lograr esta transformación. El proyecto financiado con fondos europeos InDeal ofrece una solución que distribuye la DHC entre los edificios de la red (mezcla localizada de edificios residenciales y empresariales). El sistema basado en una plataforma en línea efectúa el seguimiento de la planta de producción y las subestaciones veinticuatro horas al día, siete días a la semana, y, gracias a unos contadores con inteligencia artificial (IA), mejora la eficacia reduciendo la sobreproducción entre un 30 y un 50 %. Junto a esto, se desarrolló un sistema de predicción meteorológica a corto plazo para predecir la demanda y elaborar modelos de almacenamiento basados en algoritmos de aprendizaje profundo. Además, se crearon dos soluciones de recolección de energía para alimentar los sensores. El proyecto creó también un material de aislamiento que presenta una reducción de la conductividad térmica del 11 % en comparación con el poliuretano (PUR) estándar industrial, junto con un nuevo empalme de tuberías, que hace que las instalaciones sean más rápidas y sencillas. Gestión inteligente Si bien la futura evolución de los sistemas DHC deberá incluir el ahorro energético y las tecnologías de conservación energética, un reto importante será integrarlos en un sistema más amplio de energía inteligente que abarque las renovables, los residuos y el almacenamiento. Además, la gran mayoría de los sistemas DHC actuales se controlan de forma manual, lo cual reduce la eficacia debido a descuidos en la gestión y la imprecisión de las operaciones. Por ejemplo, un control impreciso de la temperatura ambiente y del agua puede hacer que los edificios se calienten demasiado o demasiado poco y que se malgaste energía. InDeal adoptó la IA para elaborar modelos de incertidumbres con el fin de mejorar la comprensión y el conocimiento de los sistemas físicos, de forma que se lograron unas estrategias de control eficaces en materia energética. «Nos sorprendió la eficacia de los algoritmos de aprendizaje profundo para elaborar modelos de los componentes energéticos de las redes DHC. Estos nos permitieron sustituir herramientas de simulación más lentas basadas en ecuaciones analíticas», explica el doctor Serafeim Moustakidis, investigador de proyecto. El sistema se ha diseñado para que se pueda integrar fácilmente en la mayoría de los sistemas DHC actuales. Por ejemplo, se puede instalar la infraestructura de medición avanzada propuesta en la mayoría de las plantas de producción y sus subestaciones, y es capaz de comunicarse con la mayoría de los contadores que ya están instalados (de hecho, los convierte a todos en «inteligentes»). El sistema InDeal y sus componentes se han validado tanto en condiciones de laboratorio como en condiciones reales en dos centros piloto, a saber: la red de calefacción urbana de Vransko (Eslovenia) y las redes de DHC en Montpellier (Francia). Hacia las soluciones energéticas con bajas emisiones de carbono de 2050 Actualmente, el sector DHC se considera una industria verde, puesto que de media el 86 % del calor de la calefacción urbana en Europa se abastece de una combinación de fuentes recicladas y renovables. Sin embargo, esto no aprovecha al máximo el potencial del sector, que representa tan solo un 10 % de la cuota de mercado de las energías renovables. InDeal ayuda a sentar las bases para alcanzar todo su potencial. «Estamos orgullosos de este sistema de apoyo a las decisiones mejorado con IA que se basa en un control jerárquico avanzado y en un marco de modelización. Así como de ofrecer una solución holística que aborda desafíos como las estrategias de control, las herramientas de predicción de la demanda, los nuevos materiales de aislamiento, los sistemas de tuberías, las soluciones de recolección de energía y los contadores inteligentes», explica el profesor Nicos Karcanias, coordinador del proyecto. Los siguientes pasos del proyecto incluyen la demostración de la eficacia de los sistemas en períodos de tiempo más prolongados (1-2 años) y la mejora continua de la tecnología basada en datos. Los posibles clientes incluyen los socios del proyecto, las operadoras de redes SERM y ENERGETIKA, pero el equipo también está ya en contacto con operadoras interesadas de Polonia y Francia.
Palabras clave
InDeal, urbano, refrigeración, calefacción, energía, renovables, residuos, almacenamiento, contadores inteligentes, inteligencia artificial, algoritmos
