Gestión energética en edificios inteligentes: cómo pasar del dato a la decisión
Ya sea en casa, en un centro de estudio o en una oficina, solemos ser conscientes de nuestra sensación térmica. Si la temperatura de la habitación nos resulta incómoda, intentamos modificarla ajustando la climatización. Probablemente no nos detenemos a pensar si estamos utilizando energía renovable o qué impacto tiene nuestra demanda de confort térmico sobre la red. Lo interesante es que un edificio que forma parte de una red inteligente puede asumir esa gestión de forma automática, anticipándose a la disponibilidad de recursos y decidiendo cómo responder a nuestras necesidades de confort para ofrecernos un ambiente agradable en el que desarrollar nuestras actividades.
Más que un edificio conectado
Cada vez es más evidente la transición de los edificios hacia la monitorización digital mediante la instalación de dispositivos capaces de registrar distintas variables. Estos equipos proporcionan datos que ayudan a interpretar el estado de las diferentes zonas y constituyen la base para mecanismos de decisión de alto nivel. Los sensores representan así una primera capa sobre la que se construye la inteligencia del edificio, aunque por sí solos no son suficientes para que este pueda interactuar de forma activa con la red.
Para ello es necesario ir un paso más allá: medir, anticipar, decidir y actuar. El edificio puede observar lo que ocurre mediante sus sensores, anticiparse a la demanda, a las condiciones meteorológicas o a la disponibilidad de producción renovable, utilizar esa información para decidir cómo operar sus recursos energéticos y, finalmente, actuar sobre activos flexibles como el almacenamiento, determinadas cargas o la climatización.
Las decisiones de esta capa supervisora suelen estar ligadas a los conceptos de eficiencia y flexibilidad: aprovechar mejor los recursos disponibles y decidir cuándo, cuánto y de qué manera consumir energía. Pero esta capacidad de adaptación cobra verdadero sentido cuando también incorpora las necesidades de quienes utilizan los edificios. Es ahí donde la climatización se convierte en uno de los principales puntos de encuentro entre la gestión energética y el usuario.
Dentro del desarrollo y la transferencia de tecnología para el aprovechamiento de los recursos energéticos, el confort térmico ofrece precisamente esa oportunidad: explorar técnicas de optimización manteniendo como premisa las necesidades de las personas que ocupan los edificios.
ADCONTROL: predicción y control supervisor para una gestión energética inteligente
El proyecto ADCONTROL nos ha permitido trasladar esta forma de entender la gestión energética a un entorno real. En colaboración con GEnergy, CARTIF ha trabajado en el desarrollo de una solución orientada a la gestión del confort térmico y de los recursos energéticos de un edificio, combinando predicción, optimización y control.
En este contexto, anticiparse implica estimar cómo evolucionarán la demanda energética y la producción fotovoltaica, para lo que se han empleado, entre otros enfoques, técnicas de machine learning. Estas predicciones, junto con variables como las condiciones ambientales o las temperaturas del edificio, alimentan un controlador supervisor basado en optimización. El reto no consiste únicamente en encontrar la operación energéticamente más eficiente, sino en equilibrar distintos objetivos potencialmente competitivos, como aprovechar mejor los recursos disponibles y mantener unas condiciones adecuadas de confort para los usuarios. A partir de esa información, el sistema determina cómo operar los recursos energéticos y transforma el resultado en consignas de temperatura que pueden ejecutarse sobre los sistemas de climatización.
Obtener una solución factible es solo una parte del desafío. Para que estas decisiones lleguen realmente al edificio, los servicios de predicción y control deben integrarse con la infraestructura de monitorización y actuación. La solución desarrollada se basa en una arquitectura distribuida en la que los dispositivos locales recopilan información y ejecutan las consignas, mientras que los servicios de predicción y optimización se ejecutan en la capa cloud.
Llevar una solución de este tipo a un entorno real también demuestra que ningún edificio es exactamente igual a otro y que la capacidad de adaptación resulta tan importante como los propios algoritmos.
Del algoritmo al edificio real: datos, adaptación y aprendizaje
ADCONTROL nos permitió también estudiar lo que supone trasladar una solución desde un entorno de demostración a un edificio real. El sistema, inicialmente concebido para desplegarse en el Living Lab de Energía de CARTIF, tuvo que adaptarse posteriormente a una nave con oficinas. Este cambio no solo implicó revisar la infraestructura de monitorización y control, sino también enfrentarse a nuevas condiciones de operación, disponibilidad de datos y comportamiento energético.
Durante la adaptación fue necesario revisar las necesidades de instrumentación, así como introducir ajustes en los modelos de predicción y en el algoritmo de control. Entre los retos encontrados estuvieron, por ejemplo, las dificultades iniciales para acceder a los datos de producción fotovoltaica y disponer de información desagregada sobre el consumo energético.
Podría parecer que un servicio para la gestión energética y el confort térmico como el desarrollado en ADCONTROL puede trasladarse directamente a otros espacios con características similares. Sin embargo, la transferencia de esta tecnología está condicionada por el estado real de los edificios y por el nivel de intervención permitido. Como desarrolladores de servicios, en CARTIF seguimos acumulando aprendizajes que nos permiten abordar entornos tan diversos como oficinas, viviendas, guarderías o incluso edificios históricos, donde a los desafíos energéticos y de confort se suma la necesidad de preservar el patrimonio que aporta valor a nuestras ciudades.
Una oportunidad para usuarios, gestores y sistema energético
Una gestión energética más inteligente puede aportar valor en distintos niveles. Para los usuarios, significa mantener unas condiciones adecuadas de confort sin tener que ocuparse de la complejidad que hay detrás. Para gestores, comunidades y propietarios, supone disponer de nuevas herramientas para aprovechar mejor los recursos energéticos, integrar generación renovable y automatizar parte de la toma de decisiones. Y, a una escala mayor, edificios con capacidad de adaptación pueden contribuir a una relación más flexible con la red y a un uso más eficiente de los recursos disponibles.
Para los desarrolladores de servicios, la oportunidad está en conseguir que estas tecnologías se integren de forma natural en los espacios, en algunos casos casi de manera desapercibida para los usuarios, mientras en segundo plano se toman decisiones coherentes con sus necesidades y con los recursos energéticos disponibles.
En CARTIF seguimos explorando precisamente ese camino: cómo trasladar estas soluciones a edificios reales, aprender de cada contexto y adaptar la tecnología a las necesidades de quienes los utilizan.
