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Nuevos enfoques para el control de edificios basado en simulaciones

Existen numerosos retos científicos y técnicos asociados con la optimización de la eficiencia energética en edificios ya existentes. Una iniciativa financiada con fondos europeos ha desarrollado un sistema de control de edificios basado en simulaciones que cerrará la brecha entre el diseño de un edificio y su rendimiento operativo real.
Nuevos enfoques para el control de edificios basado en simulaciones
Ciertos estudios han revelado la posibilidad de lograr importantes ahorros energéticos en los edificios mediante el uso de sistemas inteligentes de control predictivo en lugar de los sistemas de control tradicionales, de tipo reactivo. En la actualidad, la calefacción, la ventilación y el aire acondicionado (CVAA, por sus siglas en inglés) representan hasta el 50 % del consumo energético de un edificio. Por otra parte, el análisis de estos sistemas muestra que se pueden conseguir ahorros importantes adoptando tecnologías automatizadas de diagnóstico y detección de averías (DDA).

El proyecto financiado con fondos europeos EINSTEIN empleó estas tecnologías para desarrollar nuevas estrategias de control y aplicarlas a sistemas de control de edificios basados en simulaciones. El sistema desarrollado no solo erradica los errores entre las condiciones «según construcción» y «según diseño», sino que también utiliza un análisis predictivo para determinar cómo se comportará el edificio teniendo en cuenta el impacto de las condiciones meteorológicas y el uso de sus ocupantes.

Estrategias desarrolladas para el control de la construcción

Los socios del proyecto desarrollaron tres estrategias de control relacionadas con el DDA: predicción del comportamiento del edificio, optimización y detección de averías. «Si bien el DDA es por lo general un primer paso para “corregir” problemas de un edificio, el segundo y el tercer algoritmo forman parte de lo que se describe como una solución de control predictivo basado en modelos (MPC, por sus siglas en inglés)», afirma la coordinadora del proyecto, la Dra. Ruth Kerrigan. «El MPC básicamente predice y optimiza de forma dinámica el rendimiento del edificio más allá de los típicos controles actuales basados en reglas».

Las estrategias de control se han probado y refinado en diversos lugares de demostración que han incluido edificios de viviendas y oficinas comerciales en Irlanda y Escocia. Los investigadores también han probado un sistema de bucle abierto para la detección de averías, detección de averías basada en señales para equipos de calefacción en un edificio de viviendas típicos y pruebas de detección basadas en reglas a partir de datos reales. Según el doctor Kerrigan: «Todas las pruebas dieron lugar a un mayor rendimiento del edificio en términos de consumo energético o costes, a la vez que se mantenía el aspecto fundamental de la comodidad para el usuario».

Creación de algoritmos

Los investigadores también crearon y evaluaron algoritmos de DDA y MPC para determinar los beneficios que ofrecían respecto a las estrategias tradicionales de control de edificios. Los algoritmos desarrollados por el proyecto EINSTEIN fueron probados con datos obtenidos de edificios reales para el DDA, además de modelos de calibración avanzada (MCA) basados en edificios existentes para el MPC. «Los MCA son modelos dinámicos de simulación de edificios calibrados para garantizar que influyan de forma precisa sobre el rendimiento real del edificio que representan», explica el Dr. Kerrigan.

Los algoritmos MPC desarrollados para los modelos dieron lugar a ahorros energéticos de un 15-17 %, con un ahorro en costes energéticos asociado al uso de algoritmos MPC en torno al 35-40 %. «Aunque es difícil asociar el ahorro energético y de costes real con la aplicación de algoritmos de DDA, en todas las pruebas se lograron identificar averías de forma automática», explica el Dr. Kerrigan. «Esto permite evitar el desperdicio de energía y costes, y es probable que reduzca la posibilidad de que el usuario sufra molestias debido a averías mecánicas».


Cierre de la brecha de rendimiento

Las ventajas asociadas con los modelos operativos de DDA y MPC incluyen la capacidad para supervisar y diagnosticar de manera eficaz discrepancias entre la intención del diseño y el rendimiento operativo (lo que a menudo se conoce como la «brecha del rendimiento»). Por otra parte, se pueden adaptar a los cambios en el edificio o el funcionamiento del sistema (algo que no sucede con los enfoques basados exclusivamente en datos). El Dr. Kerrigan afirma: «Además, los modelos permiten simular diferentes escenarios de control, reconociendo la respuesta real del sistema y permitiendo optimizar las estrategias de control mediante información sobre el rendimiento real y datos reales sobre las condiciones meteorológicas».

EINSTEIN beneficiará a los gestores de edificios al hacer posible una gestión mejor y más eficiente de forma continuada, proporcionándoles además una mayor flexibilidad del control mediante sistemas de gestión de edificios». «El proyecto también contribuirá a la investigación futura gracias al forjado de asociaciones entre la industria y el mundo académico, el desarrollo de un prototipo de un marco de control inteligente de edificios y la aplicación de predicciones del rendimiento y de optimizaciones del control», señala el Dr. Kerrigan.

Palabras clave

EINSTEIN, eficiencia energética, diagnóstico y detección automatizada (DDA) de averías, control predictivo basado en modelos (MPC), modelos de calibración avanzada (MCA)
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