Esta curva, que identifica a cada edificio, es el punto de partida para buscar la curva óptima de temperaturas que nos ayudará a llegar a la temperatura de confort deseada, en el periodo de tiempo elegido y con el mínimo de energía consumida. En este proyecto, se ha empleado como caso de estudio uno de los edificios de la Escuela de Arquitectura de la Universidad de Navarra.
El proceso de obtención de las características de la inercia térmica y su integración en una gestión energética del edificio que saque partido de las mismas se ha desarrollado en diferentes fases que se citan a continuación:
• Ejecución de una campaña de medición de temperaturas en el edificio con el fin de disponer de un ciclo anual completo a emplear en la calibración del modelo.
• Realización de un modelo energético detallado del edificio dividido en 25 zonas térmicas. En este modelo energético cada estancia del edificio constituye una zona térmica, con lo que la precisión y exactitud del modelo calibrado aumenta considerablemente, consiguiendo así unos resultados más precisos utilizados en las estrategias de ahorro energético.
• Obtención del modelo calibrado para el periodo de tiempo analizado, con el fin de poder utilizarlo en ejecución de estrategias de ahorro energético propuestas: reducción de la potencia pico, CO2, etc.
• Elaboración de un análisis sensitivo de los parámetros del edificio que permitió disminuir el espacio de búsqueda en el proceso de calibración, lo que conllevó también, una reducción en el tiempo de calibración.
• Realización de estrategias de ahorro energético. Se desarrolló y adaptó para este proyecto un software basado en el algoritmo genético para conseguir los mejores resultados. El algoritmo genético necesita una función objetivo para realizar su búsqueda y esta se orientó a la reducción del gasto energético y al ahorro económico.
• Obtención de las curvas de inercia térmica para el periodo seleccionado y optimización de las temperaturas de consigna, consiguiendo las óptimas tanto en mínimo consumo como en confort del usuario.
• Definición de una instalación renovable (fotovoltaica) respaldada con un sistema de almacenamiento basada en baterías, adecuada a las dimensiones y ubicación del edificio bajo estudio.
• Cálculo de la capacidad de generación de la planta renovable a partir de los datos meteorológicos para cualquier momento del periodo bajo estudio. El resultado se obtiene a partir de simulaciones mediante el uso del software CeMOS desarrollado por Cener.
• Desarrollo, a partir de un algoritmo genético adaptado a esta aplicación, de una estrategia de control para el uso de la energía. Con ella se decide, en base a una serie de parámetros disponibles (recurso renovable, precio energía de red, consumos, estado de carga de baterías,…), el uso al que se destina la energía disponible y el origen de la energía que se va a consumir. Se propone un objetivo en la búsqueda de soluciones que contempla la disminución de la dependencia de la red para el suministro, la obtención de un ahorro económico y la reducción de las emisiones.
Tras finalizar todas las fases anteriores se realizó una simulación del funcionamiento del edificio para dos casos de condiciones climáticas opuestas, por un lado se analizó una semana de enero y por otro una semana de julio.
Los resultados de las simulaciones reflejaron una reducción del consumo energético necesario para mantener las condiciones de confort del edificio durante los horarios de uso al aprovechar el modelo generado del edificio que hace uso de la inercia térmica. Además, mediante el uso de la instalación renovable respaldada por baterías, se consigue que las necesidades de climatización queden cubiertas total o parcialmente según el periodo del año. Se consigue, por lo tanto, obtener un ahorro de energía consumida de la red para cualquier condición meteorológica, así como una reducción de emisiones.
