Optimización del Consumo de Energía en Sistemas de Calefacción, Ventilación y Aire Condicionado (HVAC)

La Unión Europea lidera los esfuerzos para mejorar la eficiencia energética y combatir el cambio climático con iniciativas como el Pacto Verde Europeo, mediante iniciativas como el Sistema de Comercio de Emisiones (ETS), la Directiva de Emisiones Industriales (IED) y la Directiva de Eficiencia Energética (EED).  España, influenciada por estas regulaciones, enfrenta retos y oportunidades en su mercado energético e industrial. Con una destacada base industrial y un clima que demanda HVAC eficientes, España ha avanzado en energías renovables, especialmente solar y eólica, integrándolas con tecnologías avanzadas de HVAC para mejorar la eficiencia y sostenibilidad energética.

La Inteligencia Artificial (IA) y el Internet de las Cosas (IoT) están transformando los sistemas HVAC, ofreciendo grandes oportunidades para la optimización energética:

• Sistemas de Control Dinámico: La IA, con sensores IoT, permite que los sistemas HVAC se adapten a condiciones en tiempo real como ocupación y cambios climáticos, asegurando un rendimiento óptimo y ahorros energéticos.
• Monitoreo Inteligente: Los dispositivos IoT ofrecen un monitoreo continuo de los sistemas HVAC, detectando ineficiencias y permitiendo intervenciones oportunas para mejorar la eficiencia.
• Pronóstico del Consumo de Energía: La IA puede prever necesidades energéticas futuras basándose en datos históricos y tendencias actuales, facilitando una mejor planificación y gestión energética.
• Integración con Sistemas de Gestión de Edificios: La IA y el IoT integran sistemas HVAC con sistemas de gestión de edificios (BMS), optimizando el uso de energía en diversas operaciones y logrando una eficiencia energética holística.

El equipo de IA de GFT España se propuso descubrir el potencial de implementar un control basado en IA para el caso de un sistema HVAC en un edificio comercial. El objeto de estudio es una sección de 1160 m² dentro de un edificio de oficinas. Esta sección se divide en ocho zonas térmicas diferentes y está atendida por un único sistema RTU de recalentamiento con las siguientes características:

• Flujo de Aire de Diseño: 33,980 m³/hr
• Capacidad de Enfriamiento: 356 MBH (30 toneladas o 105.5 kW)
• Bomba de Calor: 117 kW (400 MBH) bomba de calor nominal

La temperatura en cada zona térmica se ajusta con Unidades Térmicas con Ventilador:

• Bobinas de Calefacción Hidrónica: 117 kW o 400 MBH de capacidad nominal
• Distribución de Aire (Difusores) para enfriamiento fino

El sistema HVAC proporciona información sobre las siguientes variables de interés.

Además, se tiene acceso a datos sobre el clima exterior y la ocupación del edificio.

Nuestra metodología consiste en integrar un modelo de simulación, que tiene la capacidad de identificar dinámicamente la correlación entre las variables operativas a medida que las condiciones cambian dinámicamente, con un modelo de optimización, que busca los parámetros de control óptimos que mantengan una temperatura objetivo con un consumo mínimo de energía. El modelo de optimización está condicionado por una función de costo que evita que el sistema se desvíe de la temperatura objetivo deseado. Entrenamos estos modelos con una combinación de datos históricos y generados, resultando en un algoritmo que está calibrado para ofrecer configuraciones óptimas de HVAC bajo condiciones nuevas y no vistas.

En uso, nuestra solución toma como parámetros de entrada la temperatura objetivo para cada zona térmica, el clima exterior instantáneo y los parámetros operativos históricos del HVAC. Con esto, produce un conjunto de parámetros óptimos de HVAC, incluidos "Punto de Configuración de Suministro de Aire AI RTU" o "Velocidad del Ventilador de Zona Térmica AI" y otros. Estos parámetros optimizados se aplican al sistema HVAC, lo que resulta en la temperatura interior deseada, con un consumo de energía minimizado.

Nuestra solución fue evaluada con datos del 1 de julio al 6 de diciembre de 2023, para el edificio descrito anteriormente. Durante este tiempo, el HVAC no optimizado generó 353 violaciones de temperatura, con una desviación promedio de 2.2 °F fuera del rango (las violaciones son períodos en los que la temperatura se desvía fuera del mínimo y máximo establecidos en el sistema). El consumo de energía para el mismo período fue de 54 MW con un consumo instantáneo promedio de 3.5 kWh.

Logramos determinar que un control de IA es capaz de reducir el número de violaciones de 353 a 72 (mejora de 5 veces) y una reducción de la magnitud promedio por violación de 2.2°F a 0.45°F (5 veces).

El consumo de energía se redujo desde 54 MW a 46 MW (15% de mejora).

Las consecuencias derivadas de nuestro trabajo son de gran alcance. Demostramos cómo usar la IA para reducir drásticamente el consumo de energía de sistemas HVAC, lo que ahorra dinero en gastos operativos continuos. Con esto, también demostramos como evitar la emisión de hasta 1 tonelada de carbono a la atmósfera por cada MW de energía no consumido por un sistema HVAC.

También demostramos que, más allá de los ahorros económicos, el control basado en IA de los sistemas HVAC puede reducir el número de violaciones de temperatura, haciendo que los sistemas HVAC sean más adecuados para el confort humano y la productividad.

Finalmente, nuestro enfoque puede implementarse de manera tradicional de bucle cerrado industrial con soporte de computador edge, lo que significa que prácticamente cualquier sistema HVAC actualmente en funcionamiento puede volverse más inteligente y eficiente.

Optimizar el consumo de energía de los sistemas HVAC en entornos comerciales e industriales no es solo una necesidad operativa, sino un componente crítico de los esfuerzos globales de sostenibilidad. La IA y el IoT juegan un papel fundamental en este proceso de optimización, proporcionando soluciones comprobadas que aseguran que los sistemas HVAC sean tanto eficientes en términos de energía como rentables.

¿Interesado en saber cómo GFT puede cambiar el patrón de consumo de energía de su organización? Hablemos.