Cuantificación de la inercia térmica de los edificios basada en una nueva metodología de calibración para lograr edificios energéticamente flexibles

  1. Eva Lucas Segarra 1
  2. Vicente Gutiérrez González 1
  3. Germán Ramos Ruiz 1
  4. Carlos Fernández Bandera 1
  1. 1 Escuela de Arquitectura, Universidad de Navarra
Livre:
Smart Communities: 9º Congreso Europeo sobre Eficiencia Energética y Sostenibilidad en Arquitectura y Urbanismo – 2º Congreso Internacional de Construcción Avanzada: Bilbao 10-12 Septiembre 2018
  1. Rufino J. Hernández Minguillón (ed. lit.)

Éditorial: Servicio Editorial = Argitalpen Zerbitzua ; Universidad del País Vasco = Euskal Herriko Unibertsitatea

ISBN: 978-84-9082-909-7

Année de publication: 2018

Pages: 127-136

Congreso: Congreso Europeo sobre Eficiencia Energética y Sostenibilidad en Arquitectura y Urbanismo (9. 2018. Bilbao)

Type: Communication dans un congrès

Résumé

El aumento de la agregación a la red eléctrica de una mayor producción intermitente de energía renovable está provocando importantes desafíos en su gestión. De hecho, con la actual producción renovable del 10%, pueden surgir problemas en el sistema como la sobrecarga de las líneas o los transformadores. Esta proporción se prevé que aumente hasta el 30% en 2030 y hasta el 50% en 2050 para alcanzar los objetivos de la UE en la mitigación del cambio climático. En este contexto, se requiere una flexibilidad adicional en la red y nuevos sistemas de gestión energética. SABINA (SmArt BI-directional multi eNergy gAteway) es un proyecto de investigación e innovación financiado por la UE en el marco H2020 que tiene como objetivo utilizar la fuente de almacenamiento más económica posible: la inercia térmica existente en los edificios. Este sistema se basa en tres esquemas de gestión sinérgicos con diferentes horizontes temporales, dos a largo plazo y uno a corto. Gestión a largo plazo (horizonte diario), (1) convirtiendo el exceso de energía eléctrica en calor o frío y almacenándolo en la masa térmica de los edificios y (2) aprovechando las sinergias entre la red eléctrica y térmica a nivel de distrito, es decir, compartiendo la producción y el consumo de energías renovables para aumentar su penetración. Gestión a corto plazo (horizonte de segundos a minutos) (3), controlando eficazmente los inversores de producción de energía renovable para gestionar el impacto local de la generación distribuida. Estas estrategias permitirán a los agregadores proporcionar flexibilidad y equilibrar los servicios de la red, a la vez que beneficiarán a todos los agentes intervinientes en la producción, distribución, gestión y consumo energético. El primer paso para aprovechar la capacidad de almacenamiento térmico gratuito de los edificios es desarrollar un modelo energético detallado de alta calidad que capture la dinámica térmica del edificio real y pueda predecir de manera precisa su comportamiento térmico. Para ello, se desarrolla una innovadora metodología de calibración de la envolvente térmica basada en: un algoritmo que permita preservar la historia térmica del edificio y resuelva la inicialización térmica del modelo; el uso de las temperaturas reales del edificio (fáciles y económicas de monitorizar) como consigna dinámica durante el proceso de calibración y una herramienta de optimización basada en el uso de un algoritmo genético multi-objetivo (NSGA-II) para encontrar los parámetros que generan el modelo calibrado. Esta metodología produce una nueva generación de modelos que concilian el modelo tradicional basado en datos “data-driven model” y el modelo impulsado por leyes “law-driven model” en uno solo que hemos denominado “law-data driven model”. Este documento describe los objetivos del proyecto SABINA y explica la metodología para obtener modelos calibrados de alta calidad, necesarios para cuantificar la inercia térmica de los edificios de manera precisa. Se ha utilizado un modelo sintético para probar la metodología y los resultados cumplen con los protocolos internacionales (FEMP, ASHRAE Guideline 14 e IPMVP) para la medida y verificación de modelos energéticos.