FY32 - FuturEnergy

Climatización eficiente | Efficient Hvac www.futurenergyweb.es 30 FuturEnergy | Julio-Agosto July-August 2016 rentes fabricantes, en zonas meteorológicas dispares y usos muy distintos. Para ello, la necesidad pasaba por crear un Big Data que se vaya nutriendo de todas estas casuísticas y pueda, mediante un sistema autónomo e inteligente, actuar en todo tipo de instalaciones, e implementar las acciones necesarias para optimizarla, gracias a la interpretación y comparación con patrones y comportamientos similares. Un sistema de monitorización y telecontrol es un paso al conocimiento y la interpretación de cómo está actuando una instalación, pero no es suficiente para poder llegar al rendimiento óptimo. Para llegar a que una instalación pueda trabajar de forma inteligente y alcanzar su rendimiento perfecto, sin perjudicar el confort de los usuarios, es básico un patrón similar y que pueda replicarse mediante algoritmos que envíen dicha información, ajusten, secuencien y parametricen los equipos. El conocimiento y la información son la base para el desarrollo de algoritmos de optimización energética, por ello la clave del desarrollo del sistema de gestión de climatización SGClima de Indoorclima es el Big Data que la compañía está construyendo y va a seguir ampliando, pues a mayor Big Data de datos reales de instalaciones de climatización, mayor cantidad de patrones y mayores posibilidades de ajustes energéticos para el ahorro energético en instalaciones. SGClima es un sistema inteligente de parametrización y gestión energética de equipos de producción de clima. De forma autónoma, regula y ajusta el funcionamiento de la máquina para conseguir que trabaje a su rendimiento óptimo, eliminando así los sobrecostes en consumo eléctrico. El ahorro energético que se consigue con la implementación del sistema en el equipo está entre el 15-60%. El sistema tiene la opción de conexionado con GMAO, para la planificación del mantenimiento preventivo, seguimiento del correctivo y control general de los costes de mantenimiento, aportando también ahorros en este campo desde el 5 al 30%. Datos y resultados Con lasmás de 100 instalaciones que songestionadas por Indoorclima, y de los datos reales que se obtienen de ellas desde 2012, Indoorclima posee patrones de equipos como: enfriadoras condensadas por aire y agua, rofftops con y sin recuperación de calor, climatizadoras, calderas de gas de potencias frigoríficas/caloríficas entre 70 kW y 1.500kWh,procedentesdefabricantesdiversoscomo:Carrier,Climaveneta,Hitecsa,Trane,Ciatesa,Rhoss,Aermec,Trox,Servoclima,Roca York, Clivet, Lennox, Daikin, Baxi y Uniflair; en instalaciones con usos muy distintos como: hoteles, retail, centros comerciales, grandes edificios corporativos, escuelas de negocios y edificios públicos; habiéndo logrado un Big Data de más de 200 millones de registros. Esta base de datos ha proporcionado a la empresa los más de 100 algoritmos ya incorporados en las instalaciones que gestiona, así como el desarrollo contínuo de muchos más que su an installation is behaving, but is not enough to be able to achieve optimal performance. For an installation to work intelligently and achieve perfect performance levels, without impacting on the comfort of the users, it is essential to establish a pattern that can be replicated by means of algorithms that send this information, adapt, sequence and set parameters for the equipment. Knowledge and information are the basis for the development of energy optimisation algorithms, which is why the key to the development of the SGClima HVAC management system from Indoorclima is the Big Data that the company is building and will continue to expand. The more Big Data existing on actual data from HVAC installations, the larger the number of patterns and the greater the possibilities of making energy adjustments so that installations can save energy. SGClima is a smart energy management and parameterisation system for HVAC production units. It independently regulates and adjusts the operation of the machine to achieve an optimum working performance, thereby eliminating additional electricity consumption costs. The energy saving achieved by implementing the system is between 15-60%. The system has the option of connecting to GMAO for preventive maintenance planning, monitoring corrective measures and overall control of the maintenance costs, contributing savings in this field ranging from 5-30%. Data and outcome With over 100 installations being managed by Indoorclima and, based on the actual data gathered from these units since 2012, the company now has patterns for units including: air and water condensed chillers, rooftop units with and without heat recovery, air conditioning units, gas boilers with heating/ cooling outputs of between 70kW and 1,500 kWh, from a range of manufacturers including Carrier, Climaveneta, Hitecsa, Trane, Ciatesa, Rohs, Aermec, Trox, Servoclima, Rocayork, Clivet, Lennox, Daikin, Baxi and Uniflair. The installations cover a wide variety of uses such as: hotels, retail, shopping centres, large office buildings, business schools and public buildings. Indoorclima’s Big Data has achieved over 200 million registers. This database has provided the company with more than 100 algorithms already incorporated into the installations it manages, as well as the ongoing development of many more that its technical department is testing and integrating. The results are impressive, with an average HVAC energy saving of 32% achieved for its clients thanks to the automatic implementation of these algorithms. Conclusions The main problems detected in the majority of installations, and from the experience gained, is that installations are usually parameterised

RkJQdWJsaXNoZXIy Njg1MjYx