Gestión de la energía: supervisión, visualización, evaluación y optimización del consumo de energía

Los sistemas de gestión de energía ofrecen una contribución sustancial no solo a la hora de identificar los potenciales de optimización, sino también a la hora de probar el éxito de las medidas adoptadas. Las evaluaciones automatizadas permiten documentar de forma sencilla y continua los consumos y costes, y por lo tanto visualizar la eficiencia de los sistemas de gestión del edificio. Sin embargo, la gestión de energía no es una mera 'tarea técnica', si no una suma de todas las acciones planificadas y ejecutadas con el fin de utilizar la menor cantidad de energía posible a un nivel determinado de comodidad y resultados de producción (industriales y comerciales). Esta serie de artículos en dos partes se centra fundamentalmente en los aspectos técnicos de la gestión de la energía. En la primera parte se explican los requisitos previos a nivel técnico y organizativo para los sistemas de gestión de la energía, y en la segunda parte se tratan la visualización y la evaluación de los datos de consumo.

En la figura 1 se muestra el flujo de información alrededor del sistema técnico de gestión de energía en un edificio. Los flujos de energía se miden, se normalizan si es necesario, se almacenan (archivan) para un procesamiento posterior y se transforman en un formato legible para las personas ('se visualizan'). El análisis de los informes de consumo elaborados permiten la identificación de los potenciales de optimización. Las optimizaciones llevadas a cabo reducen los flujos de energía que se van a medir y evaluar en un circuito nuevo. De esta forma se proporciona un informe continuo de los valores de consumo energético actuales de un edificio y se documenta la eficiencia de las optimizaciones aplicadas.

Fig. 1. Circulación de la información alrededor del sistema técnico de gestión de energía en un edificio.

La base para cualquier forma de gestión de energía viene dada por la medición de los valores de consumo. Para ello, se debe contar con una infraestructura de medición adecuada; o esta debe instalarse si no es el caso. La infraestructura de medición requiere una cuidada planificación orientada al nivel de detalle que requiere el cliente para un análisis posterior. Solo los datos que se han medido se pueden utilizar más tarde para la evaluación.

Tres ejemplos con niveles de detalle cada vez mayores:

1. Solo debe medirse el consumo de energía primaria de un edificio. Para ello es suficiente instalar un medidor para la energía eléctrica, otro para el consumo de gas y aceite y, si procede, uno para el agua en las tuberías de suministro principales del edificio. Sin embargo, esta infraestructura no permite la asignación de consumos a áreas individuales. Por ejemplo, es imposible determinar qué porcentaje de energía eléctrica se ha utilizado para la iluminación y qué porcentaje para otros consumidores eléctricos (como una bomba de calor).
2. Asignación de consumos a los grupos de mantenimiento: Si, por ejemplo, se debe determinar cuánta energía se utiliza para la calefacción, la refrigeración, la iluminación y la ventilación, deben instalarse “submedidores” en las áreas adecuadas.
3. Medición del consumo de grupos de consumidores predefinidos o consumidores individuales en un grupo de mantenimiento: al propietario de un supermercado le interesa saber cuánta energía se utiliza para la refrigeración en los almacenes frigoríficos, cuánta para la refrigeración en los congeladores, en las vitrinas refrigeradas y en los mostradores de venta. En este caso, deben instalarse medidores independientes para cada uno de estos grupos. Un caso parecido se da cuando los costes de calefacción deben determinarse por separado para distintos pisos, por ejemplo: deben instalarse medidores independientes para cada piso.

El tercer ejemplo deja especialmente claro que una infraestructura de medición presupone también la existencia de infraestructuras eléctricas e hidráulicas adecuadas: si los refrigeradores deben medirse en grupos, cada grupo ha de recibir el suministro mediante cables independientes con sus propios medidores instalados. Con el fin de registrar los costes de calefacción para los distintos pisos, cada piso debe utilizar circuitos de calefacción independientes con medidores instalados en cada uno de esos circuitos.

Su socio de CentraLine puede ofrecerle asistencia con el diseño de la infraestructura con el fin de encontrar un equilibrio adecuado entre los costes de inversión y el nivel de detalle de la información adquirida. En esto se incluye la definición de cómo se reenvían los valores medidos en los medidores a los niveles de automatización y gestión. En casos normales, se emplean sistemas bus para la conexión de los medidores. El sistema CentraLine admite todos los sistemas de bus importantes para la conexión de medidores (Meterbus, ModBus, LON etc.) en un único dispositivo y así ofrece la máxima flexibilidad. Además es compatible con la conexión directa de contadores de impulso baratos.

La medición de consumo por sí sola no ofrece una conclusión de si el consumo de energía es demasiado alto o aceptable. Los datos del consumo deben normalizarse para que tengan sentido. Al normalizarlos, se generan indicadores de rendimiento energético que permiten establecer comparaciones.

Un ejemplo sencillo:

La demanda de calefacción de un edificio A con un área útil de 500 m² teóricamente debería ser inferior a la de un edificio B con 1000 m², si presuponemos un diseño de construcción, un uso y una ubicación geográfica similares. Con el fin de comparar los edificios, tendría sentido normalizar los consumos de energía con el área de uso. El indicador de rendimiento energético en este caso sería kWh/m² (o kWh/m3 si, en lugar del área, tenemos en cuenta el espacio tridimensional).

Fig. 2. Comparación de demanda de calefacción de los edificios A y B con distintas áreas de uso.

La comparación muestra que, en contra de nuestras expectativas, el edificio B requiere menos energía por metro cuadrado.

Como ya se ha mencionado anteriormente, esto no quiere decir necesariamente que el edificio B cuente con una mayor eficiencia energética. Otros factores, como el tipo de uso, las condiciones climáticas, etc. tienen una influencia importante en la eficiencia energética. Los datos de consumo 'en bruto' se pueden 'enriquecer' en otras dimensiones para compensar tales influencias.

Los días grados (DD) y los días grados calefacción (HDD) son mediciones para la demanda de calor de un edificio durante el periodo de calefacción y se pueden utilizar para compensar las influencias meteorológicas en los datos de consumo. Dentro de una ventana temporal (por ejemplo, un mes natural), permiten establecer afirmaciones sobre las fluctuaciones estacionales de la demanda. Lo mismo ocurre con los días grados refrigeración. VDI 3807 requiere, para el cálculo de los días grados calefacción, un límite de calor individualizado y específico del edificio thl (por ejemplo, 15 °C) y la temperatura exterior media toa. Solo se calculan aquellos días durante los cuales la temperatura externa se encuentre por debajo del límite de calor.

Los días grado se calculan de forma similar de acuerdo con VDI 2067, pero se utiliza la temperatura media de la sala en lugar del límite de calor.

Leyenda para la fórmula:

• HDD_hl: los días grado calefacción del periodo que se tienen en cuenta, con respecto al límite de calor.
• z: número de días de calefacción medidos, con respecto al límite de calor individual. Si la temperatura externa media supera el límite de calor, el día no se tiene en cuenta.
• thl: límite de calor, por ejemplo, 15 °C.
• toa: temperatura externa media del día de calefacción determinado

Para la compensación meteorológica, los días grados y el consumo de energía pueden presentarse en un diagrama común con la misma escala de tiempo (consulte la fig. 3), o bien los días grados pueden emplearse directamente para la normalización, donde, por ejemplo, el consumo de energía se normaliza en función de la demanda de calor: El consumo medido se divide entre los días grado calefacción del periodo determinado (consulte la fig. 4) y utiliza kWh/HDD como indicador de rendimiento energético.

Fig. 3. Progreso puntual de los valores de consumo reales frente a la demanda de calor. Para una demanda de calor comparable (1 a 2), el consumo se reduce debido a las medidas de optimización.

Fig. 4. Consumo absoluto normalizado en función de la demanda de calor (HGT quiere decir HDD).

La combinación de diferentes normalizaciones también podría tener sentido: un único indicador de rendimiento energético podría, por ejemplo, tener en cuenta una compensación meteorológica y una normalización para el área de uso a la vez (kWh/(HDD*m²))

El indicador de rendimiento energético que se vaya a utilizar depende enormemente de lo que el usuario del edificio entienda por 'eficiencia energética'. Para el propietario de una fábrica de cerveza, el uso energético por botellas de cerveza producidas puede ser interesante. Para una administración municipal que controla las escuelas, el consumo por metro cuadrado y horas lectivas es una medida de utilidad. Durante el diseño de un sistema de gestión de energía, es esencial definir indicadores de rendimiento energético que sean comprensibles e importantes para el usuario.

Es importante que el sistema técnico empleado sea lo bastante flexible como para permitir las diferentes normalizaciones y operaciones matemáticas que enriquezcan los datos, como por ejemplo, el cálculo de días grados calefacción a partir de la temperatura externa media. Las adaptaciones y modificaciones de los cálculos de los indicadores de rendimiento deben ser rápidas y sencillas. Las ecuaciones matemáticas también pueden utilizarse para conversiones que tienen lugar a menudo en la gestión de la energía, donde en ocasiones los consumos energéticos deben medirse de forma indirecta. He aquí algunos ejemplos de ello:

1. El consumo de gas: normalmente se mide en volumen (m³). El consumo de energía se calcula como el producto del volumen y el contenido energético (valor calorífico, en función del tipo, entre 9,7 y 12,5kWh/m³ para el gas natural).
2. El consumo de aceite: generalmente se mide en litros. El consumo de energía se calcula como el producto del volumen consumido en litros, la densidad (0,820-0,845 kg/litro) y el contenido energético (valor calorífico, en función del tipo, en 11,8 kWh/kg).

Esto plantea la pregunta de en qué parte de la arquitectura del sistema deben tener lugar la normalización, la conversión y el enriquecimiento de datos. Muchos sistemas de gestión de la energía ejecutan estas operaciones en el nivel más alto de la arquitectura del sistema: el nivel de gestión. El sistema CentraLine adopta un enfoque algo distinto: en este caso queda a discreción del socio de sistema la implementación de relaciones matemáticas en el nivel de gestión o el nivel de automatización. El procedimiento de implementación es idéntico en ambos casos. Sin embargo, la implementación en el nivel de automatización ofrece la ventaja de que las estaciones de automatización siempre están activadas en un estado operativo y, salvo mediante el PC del nivel de gestión, no pueden desactivarse por parte de los usuarios. De esta forma se garantiza una alta disponibilidad y por tanto una mejor calidad de datos. Por esto, la estación de automatización puede ejecutar acciones de análisis previo, por ejemplo el cálculo y la visualización de los consumos de forma diaria, mensual y anual.

El sistema CentraLine permite un completo acceso remoto a través de un navegador web estándar a las estaciones de automatización individuales y al software de supervisión. El navegador permite la consulta de los datos de consumo, así como (si se cuenta con los permisos adecuados) la programación y modificación de todas las relaciones matemáticas necesarias. Los caros viajes que llevan demasiado tiempo a las instalaciones de los clientes quedan descartados y es posible un ajuste flexible del sistema mediante operaciones efectuadas a través de un cómo acceso remoto. Aquí también se incluye la integración de los medidores instalados adicionalmente en el sistema de adquisición de datos.

Los datos de consumo adquiridos y los indicadores de rendimiento energético normalizados deben almacenarse con el fin de documentar sus cambios con el tiempo. Puesto que las consideraciones a largo plazo son importantes para el consumo energético, el almacenamiento de datos tiene lugar mayormente en el nivel de gestión, ya que un sistema basado en PC cuenta con un espacio de almacenamiento sustancialmente mayor que un 'registrador de datos' en el nivel de automatización. La desventaja aquí radica en que los datos pueden perderse si el PC se apaga. Esto ocurre, por ejemplo, durante las actualizaciones del sistema operativo. El sistema CentraLine AX de nuevo adopta un enfoque ligeramente distinto y combina las ventajas de la disponibilidad permanente de una estación de automatización con el mayor espacio de almacenamiento del software de supervisión. La estación de automatización sirve como 'almacenamiento inmediato' y puede almacenar en búfer los datos de consumo durante un intervalo de tiempo limitado cuando el software de supervisión está 'sin conexión'. El intervalo de tiempo depende del volumen de datos y puede abarcar varias semanas. Si el software de supervisión está conectado, captura los datos de la estación de automatización y los almacena en una base de datos para un archivado a largo plazo. Este procedimiento garantiza un seguimiento impecable de los valores de consumo. La base de datos del software de supervisión se puede integrar en el proceso de copia de seguridad de TI de la empresa, lo que garantiza un almacenamiento regular de los datos.

En la primera parte de esta serie de artículos compuesta de dos partes se abordaron los requisitos previos técnicos y organizativos de los sistemas de gestión de la energía: la infraestructura necesaria, las normalizaciones que tienen sentido con el fin de calcular unos indicadores de rendimiento clave interesantes para el cliente, la estructura de una arquitectura de sistema y las partes de esta arquitectura en las que se debe calcular y almacenar la información. En la segunda parte nos centraremos en la visualización y el análisis de los datos de consumo. En ella se explicará como descubrir cualquier potencial de optimización.

La visualización convierte los datos adquiridos en formas visuales sencillas, comprensibles para los humanos. La calidad de la visualización es esencial a la hora de identificar las posibilidades de optimización de una planta. Inicialmente, las visualizaciones sencillas ya pueden contribuir a conseguir ahorros importantes modificando el comportamiento de los usuarios o la configuración del equipo.

Un ejemplo en el campo de los supermercados:

Con la ayuda de una sencilla visualización del consumo eléctrico en un intervalo de tiempo más largo, se descubrió en las oficinas centrales de la compañía que el consumo en varios supermercados era casi idéntico durante las horas de apertura en horario de tarde y, por la noche, fuera de las horas de apertura al cliente. La razón para explicar este hecho era que la iluminación de los aparcamientos estaba siempre encendida. Al conectar un programa de control de la iluminación en las horas de apertura, fue posible ahorrar más de un 75 % del consumo eléctrico nocturno en iluminación exterior.

Con los modernos sistemas de automatización, es posible realizar evaluaciones gráficas en las propias estaciones de automatización. Debido a la capacidad de almacenamiento limitada, tales evaluaciones son en su mayoría visualizaciones que no requieren ventanas de larga duración.

Fig. 2: características diarias de consumo energético, presentadas como curvas de tendencias o barras apiladas.

Los dispositivos de automatización modernos como el CentraLine HAWK permiten acceder a los diagramas a través de un navegador web y, además, la exportación y el envío por correo automatizados de informes en formato de archivo PDF y la transferencia de datos a las aplicaciones de hojas de datos más comunes para un análisis pormenorizado o para la creación de diagramas.

En el nivel de gestión es posible analizar periodos de tiempo más largos gracias al mayor espacio de almacenamiento disponible. Esto permite realizar un estudio comparativo de varios años (comparativa anual). En la figura 3 se muestra un procedimiento de optimización (aislamiento) realizado en el segundo trimestre de 2011 (curva roja) que al final permitió lograr una reducción del consumo en los meses fríos.

Los resultados energéticos se pueden reflejar en el tiempo en forma de barra apilada para mostrar la contribución individual de los diferentes tipos de consumidores a la factura energética total.

El análisis regresivo tiene un interés especial. Esto refleja dos mediciones diferentes (pero relacionadas) como ajustes de puntos. La figura 5 muestra el consumo energético diario en calefacción (eje y) reflejado frente a la temperatura media exterior (cada punto es un día). Al evaluar los sectores de puntos, es posible sacar las siguientes conclusiones: la posición de la 'curva' muestra el límite de calefacción. Se realizó este análisis regresivo del edificio, el cual es de aproximadamente 15 °C. Si la temperatura exterior es superior a la de este límite de calefacción, se utiliza muy poca energía (solo para la generación de agua caliente).

Cuanto más por debajo del límite de calefacción se encuentre la temperatura, más energía se necesitará para la calefacción. Cuanto más plana sea la curva, menor será el efecto de la temperatura externa sobre el consumo energético. Las curvas pronunciadas y los límites de calor altos indican pérdidas calóricas de gran transmisividad, las cuales se pueden solventar mediante un mejor aislamiento del edificio.

Una alta varianza de la nube de puntos para la misma temperatura significa una fluctuación enorme del consumo energético en condiciones climatológicas idénticas. Las razones para esto pueden ser bastante complejas y las causas radican con frecuencia en la conducta de uso: por ejemplo, la modificación de las horas de apertura, la apertura de ventanas, mayor uso del agua caliente en las duchas de gimnasios según la ocupación, etc.

Los 'valores atípicos' de la nube de puntos pueden indicar que se requieren acciones de los usuarios, especialmente si estos 'valores atípicos' aparecen con frecuencia o con regularidad. En la figura 5, los 'valores atípicos inferiores' regulares tienen una explicación, ya que el uso en el edificio examinado es menor durante los fines de semana (en comparación con los días laborables) lo cual provoca una demanda menor de calor. Un análisis de los 'valores atípicos superiores' indica que estos aparecen siempre los martes. Una razón para explicar este hecho podría ser una programación incorrecta de las horas que activó también la calefacción de forma continua durante horas de cierre.

Los análisis regresivos tienen muchos usos diferentes. En vez de la temperatura externa, el consumo energético se puede reflejar junto con la cantidad de productos fabricados, también, en el caso de empresas de producción. Es posible que tenga sentido reflejar la energía térmica producida frente al gas consumido en metros cúbicos para analizar la eficiencia del generador de calor.

Con el fin de trazar los valores atípicos regulares, las 'referencias de días laborables' resultan de gran utilidad. En este caso, el consumo energético se refleja junto con el período de tiempo definido cada día. Con estas referencias, se detectan inmediatamente las desviaciones importantes de días concretos en relación con otros días. En un edificio de oficinas o en un edificio escolar, podría esperarse una característica similar del consumo energético durante todos los días laborables, así como un valor de menor consumo durante los fines de semana. En la figura 6 se muestra, sin embargo, curvas inesperadas los martes, cuando aparentemente la calefacción estaba encendida todo el día.

Al final, el sistema de gestión de energía es capaz de convertir los valores de consumo en costes. Los costes dependen de los contratos firmados entre el cliente y el proveedor de energía El software de gestión de energía CentraLine permite plasmar la representación de los contratos en el software y realizar una conversión automática del consumo en cualquier divisa.

En la figura 7 se muestra un ejemplo de un análisis de tarifas en el cual, la tarifa está compuesta por tres elementos: tarifa de día, noche y fin de semana. También resulta muy sencillo crear otras combinaciones de tarifas, como por ejemplo, las tarifas según el consumo.

El uso responsable de la energía por parte de todos los usuarios del edificio contribuye en gran medida al ahorro de costes. En este caso tiene sentido no solo crear informes y análisis que puedan ponerse a disposición del personal responsable de la gestión energética, sino también que cualquier usuario del edificio pueda ver los indicadores de rendimiento energético seleccionados. En el sistema de gestión de energía CentraLine, esto puede hacerse a través de lo que se denomina 'tablón de anuncio electrónico' (véase la fig. 8) en el que los informes seleccionados se publican automáticamente, por ejemplo, en una pantalla a la entrada de un edificio. La información que va a mostrarse la define el socio del sistema junto con un representante del cliente.

Las posibilidades de la aplicación son casi ilimitadas: Los empleados pueden ver la parte del consumo energético de sus apartamentos en comparación con el consumo energético total, los cambios individuales de una planta de producción se pueden comparar con otros basados en la energía consumida por producto fabricado y los huéspedes de un hotel pueden recibir una comparativa del consumo de su estancia en comparación con la media. Tales medidas muestran la influencia de las acciones individuales en el consumo de energía y al final contribuyen a crear una concienciación sobre el uso eficiente de la energía.

Las posibilidades de optimización se derivan del análisis de la visualización de los indicadores de rendimiento energético y posiblemente de la comparativa con edificios que sean un referente. En este artículo ya hemos facilitado ejemplos de optimización. Cubren desde la formación sobre concienciación de los empleados a través de la visualización de las consecuencias de acciones individuales, pasando por las mejoras de estrategias de control y hasta las medidas constructivas como la aplicación de aislamientos. Las mejoras de las estrategias de control abarcan desde los ajustes de las programaciones de horas a una revisión completa de las estrategias de control. Las posibilidades de un ahorro sustancial se pueden materializar con inversiones comparativamente bajas. Un ejemplo: La sala de cine en 4D de Europark Rust y un supermercado en Viechtach consiguieron un ahorro de hasta el 30% mediante la reprogramación de su estrategia de control de ventilación para un control de calidad del aire controlado según la demanda. Estos ahorros se materializaron sin poner en riesgo el confort de los clientes. Sistemas inteligentes, como CentraLine AX pueden conectar directamente la gestión energética con los controladores del equipo y además pueden influir en el comportamiento de la planta en tiempo real con el fin de reducir los costes energéticos. Un ejemplo: mediante el análisis continuo de los datos recibidos de los contadores eléctricos, es posible predecir los picos de carga y eliminarlos mediante el apagado selectivo, la reducción o el funcionamiento cíclico puntual de consumidores eléctricos. Es posible, por ejemplo, reducir las velocidades de los ventiladores durante un periodo de tiempo corto sin poner en riesgo el confort de los clientes. Los costes energéticos elevados causados por picos de carga se eliminan de esta forma eficazmente.