ENERGÍA INTELIGENTE EN EDIFICIOS: PROYECTO ENCOURAGE Lara Pérez Dueñas GNARUM Organiza: Apoyo Institucional:
Grupo GNERA Potenciar la producción e integración de nuevas formas de energía en el mercado eléctrico y soluciones integrales de gestión para empresas del sector energético y particulares 2005 Representante en el mercado eléctrico. Ofrece servicios de representación, trading, consultoría y optimización energética. ENARA 2010 Comercializadora de electricidad renovable y proveedor de electricidad para puntos de recarga de vehículos eléctricos. GNARUM 2012 Soluciones tecnológicas para la gestión, predicción, monitorización energética, soluciones personalizadas de SAP para renovables, aplicaciones de sistemas para el mercado eléctrico y soluciones IT para el coche eléctrico.
3 años (Junio 2011-Junio 2014) 5 países 11 empresas 6.368.737 de presupuesto Proyecto ARTEMIS financiado por:
ENCOURAGE: Embedded intelligent Controls for buildings with Renewable generation and storage intelligent COntrols for buildings Embedded and storage with Renewable generation
El concepto Encourage: control inteligente de demanda, generación y almacenamiento a nivel de distrito
ENCOURAGE resuelve los principales retos de la optimización energética en edificios Comportamiento versus automatización Multitud de sistemas (interoperabilidad) Grandes cantidades de datos Dificultad de análisis Velocidad Planificación: Predicción del consumo Variabilidad fuentes renovables Almacenamiento Ocupación Nivel de confort Interconexión con otros edificios: microrredes
Una arquitectura modular para el intercambio rápido de datos y la inserción de cualquier sistema Virtual sub-metering (non-intrusive) for advanced monitoring and diagnostics Event-based middleware for integration of heterogeneous data coming from sensors and submeters networks Supervisory Control strategies for large subsystems and numerous devices Brokerage: Inter-building energy exchange
Predicción del consumo energético mediante redes neuronales para una correcta planificación W1 W2 Wn offset S Activation function Parámetros de entrada: - Temperatura externa - Ocupación (tipo de día) - Consumo horario 2 días previos
BUSINESS INTELLIGENCE El módulo de Business Intelligence transforma el gran volumen de datos en información entendible para la acción Convertir esto 201302180000 72,4 NEST0142 KWH E-ELEC 201302180015 86 NEST0142 KWH E-ELEC 201302180030 72 NEST0142 KWH E-ELEC 201302180045 77,6201301010000 NEST0142 KWHW-DD E-ELEC 14 C DKD 201302180100 74201301020000 NEST0142 KWHW-DD E-ELEC 11 C DKD 201302180115 80,8201301030000 NEST0142 KWHW-DD E-ELEC 9 C DKD 201302180130 76,8201301040000 NEST0142 KWHW-DD E-ELEC 11 C DKD 201302180145 68,4201301050000 NEST0142 KWHW-DD E-ELEC 12 C DKD 201302180200 80,8201301060000 NEST0142 KWHW-DD E-ELEC 12 C DKD 201302180245 68201301070000 NEST0142 KWHW-DD E-ELEC 12 C DKD 201302180300 85,6201301080000 NEST0142 KWHW-DD E-ELEC 11 C DKD 201302180315 69,6201301090000 NEST0142 KWHW-DD E-ELEC 14 C DKD 201302180330 77,2201301100000 NEST0142 KWHW-DD E-ELEC 17 C DKD 201302180345 71,6201301110000 NEST0142 KWHW-DD E-ELEC 18 C DKD 201302180400 84,4201301120000 NEST0142 KWHW-DD E-ELEC 19 C DKD 201302180415 68,4201301130000 NEST0142 KWHW-DD E-ELEC 18 C DKD 201301140000 W-DD 20 C DKD 201301150000 W-DD 20 C DKD 201301160000 W-DD 20 C DKD En esto Energy Manager
BUSINESS INTELLIGENCE El módulo de Business Intelligence transforma el gran volumen de datos en información entendible para la acción Convertir esto 201302180000 72,4 NEST0142 KWH E-ELEC 201302180015 86 NEST0142 KWH E-ELEC 201302180030 72 NEST0142 KWH E-ELEC 201302180045 201301010000 77,6 NEST0142 W-DD KWH E-ELEC 14 C DKD 201302180100 201301020000 74 NEST0142 W-DD KWH E-ELEC 11 C DKD 201302180115 201301030000 80,8 NEST0142 W-DD KWH E-ELEC 9 C DKD 201302180130 201301040000 76,8 NEST0142 W-DD KWH E-ELEC 11 C DKD 201302180145 201301050000 68,4 NEST0142 W-DD KWH E-ELEC 12 C DKD 201302180200 201301060000 80,8 NEST0142 W-DD KWH E-ELEC 12 C DKD 201302180245 201301070000 68 NEST0142 W-DD KWH E-ELEC 12 C DKD 201302180300 201301080000 85,6 NEST0142 W-DD KWH E-ELEC 11 C DKD 201302180315 201301090000 69,6 NEST0142 W-DD KWH E-ELEC 14 C DKD 201302180330 201301100000 77,2 NEST0142 W-DD KWH E-ELEC 17 C DKD 201302180345 201301110000 71,6 NEST0142 W-DD KWH E-ELEC 18 C DKD 201302180400 201301120000 84,4 NEST0142 W-DD KWH E-ELEC 19 C DKD 201302180415 201301130000 68,4 NEST0142 W-DD KWH E-ELEC 18 C DKD 201301140000 W-DD 20 C DKD 201301150000 W-DD 20 C DKD 201301160000 W-DD 20 C DKD con esto En esto Energy Manager
Los cuadros de mando permiten el análisis eficiente de datos al gestor energético
DEMOSTRADOR: CAMPUS UPC 1. Terrassa School of Industrial and Aeronautical Engineering (TR5 Building) 2. Students hall of residence 3. Lecturer s apartment TR5 BUILDING - Three-storey building devoted to academic uses STUDENT HALL OF RESIDENCE - Five-storey building - 200 accommodation places LECTURER S APARTMENT - Fifth floor of a 5 flats building
Lecturer s Office (3.10; 3.12) Computers room (PC7) Lecture room (3.1)
CONTROL Primeros resultados Eliminación del Stand-by en sala de PCs 0,5 kwh 35% de la energía consumida en Sala PC (=6% del edificio) Optimización del uso de la sala PC: Prioridad de uso a los ordenadores cerca de la ventana en horas de luz 10-15% Concienciación usuario mediante información 9%
CONTROL Próximas implementaciones Optimización del uso de la sala PC En función de si hay clase o no, de la luz exterior y de la ocupación actual se abren y cierran lineas de ordenadores Optimización uso luces del pasillo Según ocupación prevista, ocupación real y luz exterior => Problemática de la sensación de seguridad? Control de calefacción y clima en despachos y salas de clases Sondas TAC (sensor de temperatura + control de climatización) Control en función de T de referencia, ocupación prevista y ocupación real Valor añadido ENCOURAGE: integración de sistemas en una plataforma única y potente
DATOS DE CONTACTO: Lara Pérez Dueñas lara.perez@gnarum.com http://www.encourage-project.eu/ http://gnarum.com Organiza: Apoyo Institucional: