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Proyecto de Investigación

Inteligencia artificial para mejorar la eficiencia energética de edificios municipales

El CENID usará inteligencia artificial para mejorar la eficiencia energética de edificios municipales en Alicante

El Centro de Inteligencia Digital de la Provincia de Alicante (CENID) ha elaborado un proyecto para mejorar la eficiencia energética en los edificios municipales a través del uso de la Inteligencia Artificial. Esta iniciativa, llevada a cabo por investigadores de la UMH, se centra en analizar edificios de la administración pública de la provincia de Alicante para, aplicando la metodología SRI propuesta por la UE, determinar el nivel de preparación inteligente de los mismos y proponer soluciones de mejora que contribuyan al ahorro energético, la reducción del GEI y la mejora de la calidad y el confort de sus ocupantes.

Según explican los responsables del proyecto en un comunicado, “no todos los edificios tienen las mismas necesidades. Hasta el momento solo hemos hecho la caracterización de los edificios y las propuestas de mejora. Ahora, queremos extender el trabajo para implantar nuevas medidas y evaluar si realmente estas tienen un impacto positivo sobre la eficiencia energética del edificio, así como la mejora de la experiencia de los usuarios y la optimización del uso de la energía”.

De este modo, el proyecto, que durante una primera fase de investigación se ha centrado en edificios municipales, busca ahora extender las iniciativas a edificios privados. “El objetivo del proyecto fue caracterizar los edificios municipales a través de un estudio del nivel de inteligencia de los edificios aplicando la tecnología SRI de la Unión Europea, aplicando a diferentes edificios de uso educativo o administrativo.”, apuntan las mismas fuentes.

En este sentido, recuerdan que en el edificio Rectorado de la UMH ya han ido aplicando alguna mejora a lo largo de los últimos seis años poniendo, por ejemplo, en marcha una instalación solar fotovoltaica para satisfacer la demanda de electricidad del edificio. Ahora el proyecto continúa desarrollando herramientas propias que faciliten la implementación de la metodología SRI.

Metodología propuesta por la Unión Europeo

La metodología que se llevará a cabo en este proyecto fue propuesta por la Unión Europea en la Directiva de Eficiencia Energética en Edificios (EPBD 2018/844) y basa su aplicación en un nuevo indicador de Eficiencia Energética directamente relacionado con el nivel de inteligencia de los edificios, denominado SRI (Smart Readiness Indicator).

Este indicador permite calificar la capacidad de los edificios para adaptar su funcionamiento a las necesidades de sus ocupantes, optimizar el uso de la energía y el rendimiento general de sus instalaciones, así como modular su funcionamiento y reaccionar a las señales de la red eléctrica (flexibilidad energética).

El concepto de Smart Building es aplicable a todo tipo de edificios como, por ejemplo, oficinas, hospitales, hoteles, bancos, museos, viviendas, etc. Todos son susceptibles de convertirse en edificios inteligentes y, para ello, deben reunir diferentes características.

La implementación de la metodología SRI podría alcanzar un nivel de ahorro anual de hasta 160 TWh de energía primaria, a la vez que se evitaría 23 MTn de emisiones de CO2 al año.

En concreto, han de ser eficientes en el consumo, ya que un Smart Building tiene sistemas de ahorro de energía y agua y controla el suministro a través de la información sobre el consumo. Otra característica es la Integración en sistemas de control. Este sistema tiene que estar totalmente integrado en el edificio y formar parte de él, centralmente automatizado para optimizar su operación y administración de forma electrónica. Asimismo, los edificios han de ser seguros y tener los sistemas de seguridad más innovadores; ser flexibles y fácilmente adaptables para implantar los continuos cambios tecnológicos; y ser ergonómicos.

De acuerdo a los datos aportados por la Unión Europea, la implementación de la metodología SRI podría alcanzar un nivel de ahorro anual de hasta 160 TWh de energía primaria, a la vez que se evitaría 23 MTn de emisiones de CO2 al año.

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