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Permite mejorar la sostenibilidad y la gestión energética en edificios existentes

Proyecto de gemelo digital PowerTwin

Smartech Cluster12/05/2023

El proyecto 'PowerTwin - Gemelo Digital para la mejora de la eficiencia energética, confort y uso de los espacios en edificios existentes”, liderado por Smartech Cluster y financiado mediante la línea de ayudas de apoyo a las Agrupaciones Empresariales Innovadoras del Ministerio de Industria, Comercio y Turismo; cuenta con la participación del Clúster Innovasturias, BIM6D, Cadtech PLM Catalunya, Cactus y la Universitat Politécnica de Catalunya. Este proyecto de Gemelo Digital, mediante la metodología BIM, ha planteado un despliegue de soluciones clave para la mejora de la sostenibilidad de las edificaciones existentes y la eficiencia energética, además de la optimización de indicadores económicos, sociales y medioambientales.

Estas soluciones clave han sido posibles mediante la gestión de sistemas inteligentes para la monitorización, control y optimización de los indicadores de sostenibilidad basados en los frameworks Level(s) y nZEB. De esta forma, se ha mejorado la accesibilidad y usabilidad tanto de los espacios como de los procesos de operaciones y mantenimiento.
Durante el proyecto se ha desarrollado una prueba piloto en el Edificio GAIA (TR14) del campus de Terrassa de la UPC en la que se ha trabajado:
  • La digitalización del activo físico y monitorización de datos en tiempo real usando BIM, escaneado láser y fotogrametría para crear un gemelo digital que simula el comportamiento de los sistemas y el energético. Con ello se ha logrado el estado ideal de los indicadores de energía, salud y confort y gestión de espacios, además de poder monitorizarlos en tiempo real e histórico mediante el uso de sistemas de gestión inteligentes, la implementación de hardware relativo a dispositivos IoT y la generación de un servicio en la nube.
  • El efecto de la generación, almacenamiento y distribución y conversión de energías renovables como la fotovoltaica, entre otras, para reducir la demanda energética y las emisiones de CO2 causantes del efecto invernadero.
  • Monitorización, análisis y mejora de las principales variables de confort térmico, calidad del aire interior, niveles de ruido, niveles de iluminación natural y artificial, así como el control de la ocupación interior y el uso de los espacios en función de las actividades que se realicen.
  • Simulación de la integración de los datos reales de confort y ocupación en el edificio, con un sistema IWMS de gestión de espacios y mantenimiento de los activos físicos, que ayuda a mejorar el ciclo de vida del edificio y su aproximación a niveles ideales.
  • Uso de inteligencia artificial sobre los datos recopilados mediante técnicas de 'Data Discovering' a través de la exploración de múltiples fuentes de datos, la identificación de relaciones ocultas y la extracción de patrones de comportamiento de los sistemas que se visualizarán sobre el gemelo digital y en reportes de business Intelligence.

En cuanto al desarrollo del gemelo digital, se ha llevado a cabo simulaciones mediante dos herramientas diferentes para una mayor veracidad de los resultados: MATLAB y DesignBuilder. Para ello, se han tomado datos de las condiciones meteorológicas en la ubicación del edificio, de las características constructivas del mismo, y de la actividad de distintos espacios como la ocupación, el consumo de iluminación y equipos:

  • MATLAB: Se han realizado tres simulaciones diferenciadas mediante esta herramienta. Por un lado, se ha desarrollado un modelo de carga dinámica en el que se estima el consumo energético de los distintos espacios en términos de equipamiento, iluminación y climatización. Por otro lado, se ha hecho un modelo físico dinámico de generación fotovoltaica con el fin de obtener una estimación de la energía generada por la instalación fotovoltaica existente en el edificio GAIA. Finalmente, se han realizado simulaciones de algunas variables de confort de las estancias seleccionadas, como son la temperatura, la humedad y el CO2.
  • DesignBuilder: DesignBuilder es un software de simulación energética que, utilizando como motor de cálculo EnergyPlus, permite modelar y analizar el desempeño energético de edificios. A partir del modelo tridimensional del edificio y sus características se ha podido estimar, de forma paralela a Simulink, los consumos energéticos, así como otros resultados como las ganancias térmicas desglosadas, las infiltraciones o la iluminación natural a través de las ventanas.
1. Modelo tridimensional del edificio GAIA

1. Modelo tridimensional del edificio GAIA.

A partir de estas simulaciones se ha podido determinar el criterio nZEB, a tener en cuenta en la monitorización real, considerando los estándares europeos de la Directiva UE 2018/844 y su adaptación a la normativa española establecida en el CTE DB-HE. De este modo, se ha establecido un umbral fijo de potencia nZEB para cada espacio al que se comparan los valores reales medidos, pudiendo determinar de este modo el funcionamiento deficiente o ideal del edificio desde un punto de vista energético.

Por otro lado, en cuanto a la monitorización, se han instalado diferentes sensores y equipos de medición que recopilan información en los distintos espacios. Esta sensorización se hace a través de servicios IoT, permitiendo el acceso, posteriormente, a esta información en tiempo real.

Los datos de consumo se recopilan cada hora, y por ello se han instalado medidores de consumo en los enchufes y pinzas amperimétricas que permiten la medición de consumo de los distintos equipos situados en los distintos espacios. Además, se miden los valores de ruido, iluminación, temperatura, humedad y partículas contaminantes, y se almacenan en valores cuarto-horarios.

2 y 3. Sensores ópticos de presencia instalados en las puertas de las distintas salas del edificio GAIA

2 y 3. Sensores ópticos de presencia instalados en las puertas de las distintas salas del edificio GAIA.

Para la ocupación, se han colocado sensores ópticos de presencia en las puertas de las distintas salas con el fin de contabilizar las personas que entran y salen de los espacios. De este modo, se evalúa la ocupación en las zonas en cada momento.

En resumen, la tabla 1 indica los valores que se miden en tiempo real y mediante qué tipo de sensor lo hacen:

Tabla 1
Tabla 1.
Como valor añadido al proyecto Powertwin, se ha simulado la integración de los datos reales de confort y ocupación obtenidos por sensores con el software IWMS Planon, habiéndose vinculado también el modelo BIM y sus activos en dicho sistema.
 4. Integración de modelo BIM en Planon. Focalización de activo y datos

 4. Integración de modelo BIM en Planon. Focalización de activo y datos.

Dentro de Planon se han definido unos umbrales ideales y una serie de alertas de mantenimiento correctivo para dichos indicadores, las cuales se activarían cuando algún dato procedente de los sensores se saliera de estos rangos y, generarían así, de manera automática, órdenes de trabajo reactivo. Además, para mejorar el ciclo de vida de los activos y evitar costes innecesarios, se ha simulado un plan de mantenimiento preventivo sobre un grupo de activos reales del Gemelo.

5. Planificador de mantenimiento preventivo en Planon

5. Planificador de mantenimiento preventivo en Planon.

También se ha creado el gemelo digital de varios espacios e instalaciones significativos del edificio Gaia de la UPC (Campus de Terrassa):
6. Gemelo digital del edificio Gaia de la UPC

6. Gemelo digital del edificio Gaia de la UPC.

 7. Cubierta de placas solares fotovoltaicas del edificio Gaia de la UPC

 7. Cubierta de placas solares fotovoltaicas del edificio Gaia de la UPC.

 8. Interior del Edificio Gaia de la UPC - Laboratorio (renderizado del modelo BIM)

 8. Interior del Edificio Gaia de la UPC - Laboratorio (renderizado del modelo BIM).

A partir del modelo BIM, con software especializado, se han realizado simulaciones de las diferentes variables que, por otro lado, se están monitorizando en tiempo real a través de la sensórica instalada. Estas simulaciones buscan representar un escenario ideal de un edificio clasificado como nZEB (Edificio de consumo casi nulo) y el estado ideal de las variables de ocupación, consumo eléctrico y condiciones interiores. De esta forma, podemos comparar en el gemelo digital los datos simulados con los datos reales.

 9. Simulación de la energía solar fotovoltaica generada durante el año 2023

 9. Simulación de la energía solar fotovoltaica generada durante el año 2023.

10...

10. Comparación de los datos de simulación y los datos reales de la temperatura interior del despacho 162 del edificio GAIA con el gemelo digital funcionando.

Una vez se dispongan de las bases de datos de simulaciones (edificio ideal – baseline) y tiempo real (edificio real monitorizado) se integrarán los resultados usando tecnología de ciencia de datos, denominada datalakehouse, que combina las capacidades de un datalake y un datawarehouse.

El datalakehouse que se usa con la tecnología de Microsoft Azure, aporta una mayor precisión y eficacia al comparar los datos ideales objetivo con los datos monitorizados reales, permitiendo así el almacenamiento de grandes cantidades de datos en su forma original y estructurada, así como la posibilidad de realizar analítica avanzada.

11. Infografía de Azure Synapse, plataforma DataLakehouse integrada en el gemelo digital PowerBIM

11. Infografía de Azure Synapse, plataforma DataLakehouse integrada en el gemelo digital PowerBIM.

Lo más interesante del uso de ciencia de datos y analítica avanzada para la comparación de los dos orígenes de datos (ideal objetivo y real), es que se puede trabajar con la tecnología de “data discovering” usando el datalakehouse. Integrado así al gemelo digital (PowerBIM) de forma que se pueda:

  • Configurar alertas en Azure Synapse para detectar desviaciones y tendencias en forma de patrones en los datos monitorizados. Por ejemplo, se pueden establecer umbrales para detectar cuando los datos reales se desvían significativamente de los datos objetivo, o para detectar patrones de comportamiento anormal.
  • Realizar análisis de tendencias y correlaciones utilizando herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para identificar patrones y tendencias en los datos objetivo y los datos reales.
  • Implementar medidas correctivas en caso de que se detecten desviaciones significativas en los datos reales con el fin de corregir los errores y mejorar la precisión y eficacia de la monitorización de los datos.
  • Utilizar herramientas de análisis avanzado como Power Bi o Azure Machine Learning, que están integradas en PowerBIM.
12. Trabajo de integración, procesamiento y analítica de datos avanzados usando un DataLakehouse en el proyecto PowerTwin...

12. Trabajo de integración, procesamiento y analítica de datos avanzados usando un DataLakehouse en el proyecto PowerTwin.

13. Conexión de sensórica a modelos BIM para poder consumir datos en tiempo real desde la plataforma de gemelo digital PowerBIM...

13. Conexión de sensórica a modelos BIM para poder consumir datos en tiempo real desde la plataforma de gemelo digital PowerBIM.

Resumidamente, el uso de la tecnología de ciencia de datos en el proyecto PowerTwin proporciona la capacidad de integrar al gemelo digital PowerBIM, el análisis y monitorización de datos avanzados, detectar desviaciones y tendencias en forma de patrones en la comparación de bases de datos objetivo con bases de datos reales, y tomar medidas para corregir errores y mejorar la eficacia de la monitorización de los datos.

14. Resultados de analítica avanzada que combina datos de simulación con datos en tiempo real

14. Resultados de analítica avanzada que combina datos de simulación con datos en tiempo real.

 15. Resultados analíticos de los 4 espacios del edificio Gaia analizados en el gemelo digital PowerBIM

 15. Resultados analíticos de los 4 espacios del edificio Gaia analizados en el gemelo digital PowerBIM.

16. Analítica avanzada en el Gemelo Digital para determinar el nivel de aproximación al framework nZEB, de edificios de consumo casi nulo...

16. Analítica avanzada en el Gemelo Digital para determinar el nivel de aproximación al framework nZEB, de edificios de consumo casi nulo.

En definitiva, el proyecto PowerTwin ha creado un ecosistema inteligente, ciberfísico, automatizado, adaptable y replicable en edificios existentes con activos eficientes energéticamente y adecuados en términos de wellness, que además garantizan el cumplimiento de los estándares europeos nZEB y Level(s).

Se han desarrollado un conjunto de soluciones escalables que podrán respaldar proyectos de construcción y renovación eficientes y de bajo impacto ambiental, así como de mantenimiento en el ciclo de vida del edificio y en diferentes tipos de entornos y ecosistemas urbanos.

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