Aprovechando los datos para un uso más inteligente de la energía en edificios

Con el auge de la tecnología, los edificios están recopilando un montón de datos sobre cómo funcionan. Estos datos pueden ayudarnos a encontrar maneras más inteligentes de usar la energía de manera más eficiente. Este artículo habla sobre un nuevo método llamado Deep Energy Twin que combina Aprendizaje Profundo y un gemelo digital para edificios. Este enfoque busca mejorar el rendimiento y la eficiencia energética.

#¿Qué es un Gemelo Digital?

Un gemelo digital es un modelo virtual de un edificio físico. Usa datos en tiempo real para reflejar la condición actual del edificio. Al capturar datos de diversas fuentes como sensores y medidores, un gemelo digital nos ayuda a ver cómo opera un edificio con el tiempo. Esta información es clave para gestionar el uso de energía.

#La Importancia del Aprendizaje Profundo

El aprendizaje profundo es una parte de la inteligencia artificial que procesa grandes cantidades de datos para reconocer patrones. Para los edificios, el aprendizaje profundo puede analizar datos de uso de energía, permitiendo a los gestores entender cómo consumen energía y dónde pueden mejorar. Este análisis ayuda a predecir las necesidades energéticas, lo que puede llevar a una mejor gestión de la energía.

#Desafíos con los Datos en Edificios

Los edificios a menudo tienen diferentes sistemas que generan varios tipos de datos. Por ejemplo, el sistema de Gestión de Energía de un edificio puede producir datos en un formato que no es compatible con el sistema de otro edificio. Esta inconsistencia puede dificultar aplicar lo que se ha aprendido de un edificio a otro.

Para resolver este problema, es fundamental tener una forma consistente de representar los datos en diferentes sistemas dentro de un edificio. Esto se puede lograr a través de una ontología, que es una forma estructurada de organizar la información. Usando una ontología, podemos asegurar que todos los datos se representen en un formato consistente, facilitando su compartición y análisis.

#El Método Deep Energy Twin

El método Deep Energy Twin fue creado para fusionar el aprendizaje profundo con los Gemelos digitales para una mejor gestión energética en edificios. Este método implica crear gemelos digitales paramétricos que pueden adaptarse según los datos recopilados de un edificio.

Al usar estos gemelos digitales, las técnicas de aprendizaje profundo pueden analizar los patrones de consumo energético e identificar áreas potenciales de mejora. El Deep Energy Twin también puede ayudar a los gestores de edificios a ver cómo diferentes factores afectan el uso de energía y tomar decisiones informadas sobre la optimización energética.

#Un Estudio de Caso

Se llevó a cabo un estudio de caso en un edificio público histórico en Norrköping, Suecia, para probar la efectividad de este método. Los investigadores analizaron datos del edificio para predecir su consumo energético. Usaron varias técnicas de aprendizaje profundo para ver cuál funcionaba mejor para prever las necesidades energéticas.

El estudio reveló que la Red de Convolución Temporal (TCN) fue la que mejor rendimiento tuvo en la predicción tanto del uso de electricidad como de calefacción. Los resultados mostraron que los métodos de aprendizaje profundo podían capturar efectivamente cómo se consume energía en los edificios.

#Pasos en el Estudio de Caso

1. Recolección de datos: El equipo de investigación recopiló datos históricos sobre el uso de electricidad y calefacción del edificio. También recolectaron datos meteorológicos de una estación cercana.

2. Preparación de Datos: Los datos recopilados fueron limpiados y organizados en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba. Este paso asegura que los modelos utilizados para la predicción sean precisos.

3. Desarrollo del Modelo: Se crearon diferentes modelos usando técnicas de aprendizaje profundo. Los modelos fueron entrenados para prever el consumo de energía basado en datos históricos.

4. Evaluación del Rendimiento: Los modelos fueron probados para ver qué tan bien podían predecir el uso de energía. Los investigadores compararon sus predicciones con los datos reales de consumo energético.

#Perspectivas Obtenidas del Estudio

Del estudio de caso, quedó claro que las cargas de calefacción son generalmente más predecibles que el consumo de electricidad. Esto es porque la calefacción está influenciada por factores como la temperatura exterior, que se puede medir fácilmente.

El estudio también señaló que los cambios en la operación del edificio pueden afectar las predicciones energéticas. Por ejemplo, en días en que el edificio operó de manera diferente a lo habitual, los modelos tuvieron dificultades para hacer predicciones precisas.

#Beneficios de Usar el Método Deep Energy Twin

1. Mejor Gestión Energética: Este método ayuda a los gestores de instalaciones a entender el consumo energético más claramente. Usando formatos de datos consistentes y análisis efectivos, los gestores pueden optimizar el uso de energía para lograr ahorros en costos.

2. Mayor Comodidad: Al gestionar el uso de energía de manera efectiva, los gestores de edificios pueden crear un ambiente más cómodo para los ocupantes. Mantener un clima interior equilibrado es esencial tanto para el personal como para los visitantes.

3. Sostenibilidad: Mejorar el rendimiento energético en los edificios contribuye a un ambiente más sostenible. Reducir el desperdicio de energía disminuye las emisiones de carbono, lo cual es beneficioso para el planeta.

4. Decisiones Basadas en Datos: Las perspectivas obtenidas del aprendizaje profundo pueden llevar a una mejor toma de decisiones en la gestión energética. Los gestores de instalaciones pueden usar datos reales para priorizar cambios y mejoras.

#Conclusión

La combinación de aprendizaje profundo y tecnología de gemelos digitales ofrece un enfoque prometedor para mejorar el rendimiento energético en los edificios. El desarrollo de una representación de datos consistente a través de la ontología hace que sea más fácil analizar el consumo energético e identificar áreas de optimización. Los resultados del estudio de caso demuestran el potencial de métodos de aprendizaje profundo como el TCN para prever con precisión el uso de energía.

A medida que la tecnología sigue avanzando, usar soluciones inteligentes para mejorar la eficiencia energética será vital para los gestores de edificios. Al entender cómo consumen energía los edificios, podemos trabajar hacia un futuro con menores costos energéticos, mayor confort y un planeta más saludable.