La predicción del comportamiento, el futuro de los edificios inteligentes

Los edificios inteligentes son ya una realidad en nuestro país. Una evolución lógica para una sociedad cada vez más conectada e inteligente que, ante todo, busca la personalización. El mercado de los Smart Buildings se ha convertido en uno de los focos de atención del mercado mundial, con unos ingresos de 60.700 millones de dólares a nivel mundial, según los analistas de MarketsandMarkets y su progresión seguirá creciendo en los próximos cinco años. Estiman que en 2024 la facturación será de 105.000 millones, lo que representa un aumento medio anual de casi un 12%. Un crecimiento directamente ligado al desarrollo del IoT y al crecimiento de la Inteligencia Artificial que está permitiendo un uso más inteligente de los espacios de los edificios, así como de un uso energético responsable con el medio ambiente.

Actualmente los edificios consumen el 47% de la energía en el mundo y aproximadamente la mitad del gasto energético de este consumo proviene de las enfriadoras. Por esta razón, mantener el rendimiento de las enfriadoras se convierte en una tarea elemental, no solo para alcanzar la eficiencia, sino también para conseguir la comodidad y la productividad las personas que conforman el edificio.

La tendencia de hacer los edificios cada vez más inteligentes es imparable. Las nuevas tecnologías que forman el Internet de las Cosas (IoT) están haciendo que sea más fácil controlar el mantenimiento de la enfriadora: con los datos disponibles en cualquier lugar, el monitoreo y diagnóstico remotos permiten a los técnicos de servicio abordar proactivamente problemas potenciales, facilitando la atención preventiva y la programación de mantenimiento. Pero por encima de todo, si tenemos que destacar un valor que aporte el IoT a los sistemas de climatización de los edificios, es la capacidad de comunicarse entra ellas, compartir datos y que aprendan de diversas situaciones para predecir el comportamiento en el futuro.

Los edificios se están convirtiendo en zonas inteligentes en continuo aprendizaje. La tecnología IoT y el aprendizaje automático ya permite el monitoreo en tiempo real de las enfriadoras, ofreciendo una imagen clara y precisa de su rendimiento, e identificando cualquier problema a su debido tiempo. Otras de las ventajas es que en lugar de reparar arbitrariamente las enfriadoras cada cierto tiempo, la tecnología IoT es capaz de identificar problemas antes de que se conviertan en una situación irreparable, ahorrando en facturas y aumentando la vida útil de sus productos.

Dado que no se requiere que las enfriadoras funcionen constantemente, se consigue una eficiencia energética óptima, ya sea para mantener una temperatura ambiente adecuada o para mantener la calidad del aire. Otras de las ventajas destacadas es la capacidad de diagnosticar los problemas de manera remota. En el momento que ocurren problemas, la tecnología IoT permite analizar el problema sin necesidad de que un operador aparezca de forma física.

Con el objetivo de paliar el problema económico y medioambiental que mencionábamos antes respecto al enorme gasto energético de los edificios inteligentes, el desarrollo del IoT ha permitido la creación de soluciones como la Smart Connected Chiller (SCC). Esta solución permite una conexión segura que envía todos los datos de la enfriadora a una base de datos de alta seguridad en la nube, permitiendo, entre otras cosas, realizar un mantenimiento proactivo de los elementos básicos de la enfriadora, pudiendo reducir el consumo energético hasta un 35%:

• Tiempo de actividad: Ofrece una respuesta rápida cuando más se necesita mediante la monitorización de los sistemas y personal especializado en enfriadoras, lo que puede ahorrar tiempo vital en caso de emergencia.
• Reducción de los costes de propiedad: SCC permite a la enfriadora funcionar al máximo, ofreciendo un tiempo de actividad, rendimiento y eficiencia óptimas gracias a la tecnología IoT.
• Informes sencillos y eficaces: Generación de datos para generar informes con información esencial sobre la enfriadora. Estos informes incluyen un análisis de datos históricos y de uso, consiguiendo ahorrar tiempo al personal.
• Mantenimiento predictivo: SCC identifica el deterioro de condiciones antes de que se conviertan en problemas. La evaluación periódica ofrece una ventaja notable al planificar acciones preventivas y correctivas con el mínimo efecto en sus operaciones. SCC ha conseguido reducir los problemas por caída del sistema en un porcentaje medio del 66%.

El Smart Connected Chiller también presenta medidas de seguridad avanzadas como comunicaciones cifradas, WiFi seguro, acceso mínimo a red externa y comunicación de salida unidireccional. Además de ajustes, programas e instrucciones que son de solo lectura y que no pueden ser modificadas por hackers.

Nos puede sonar a ciencia ficción, pero si algo nos ha permitido alcanzar el desarrollo de la tecnología del Internet de las Cosas es la capacidad de predecir el comportamiento de los edificios.

Soluciones como Central Plant Optimization (CPO) permiten aprovechar los controles predictivos para optimizar los costes de las operaciones del edificio en función del pronóstico de rendimiento de los activos de HVAC, los requisitos de carga del edificio, los cambios en la climatización, la ocupación o el acceso a recursos de energía alternativos, con el objetivo de trabajar siempre en el punto ideal de funcionamiento.

Y es que la última generación del software Central Plant Optimization (CPO) utiliza algoritmos predictivos para minimizar el coste, no solo la energía. Esta tecnología ayuda a los operadores a optimizar la refrigeración, la calefacción y la generación de energía de manera integral. Este nuevo enfoque ayuda a tomar decisiones de diseño y operación de la planta para minimizar los costes del ciclo de vida y las emisiones de gases de efecto invernadero al tiempo que brinda servicios de servicios confiables.

Cada pieza de un edificio inteligente es importante, incluidas las enfriadoras, calderas, bombas y torres de enfriamiento. Por esta razón ser capaz de pronosticar el comportamiento de estas piezas de manera precisa es lo que nos permite alcanzar esa ansiada personalización y confort. El algoritmo de inteligencia artificial de la CPO permite que la precisión del pronóstico mejore a medida que los eventos se suceden en el tiempo, con el objetivo de predecir cargas, rendimiento de los equipos y condiciones ambientales. Consiguiendo reconocer las variables de comportamiento cada 15 minutos y ante cualquier circunstancia.

Actualmente, las predicciones de carga CPO consiguen conocer las cargas de enfriamiento, calefacción y energía cada hora y de manera semanal. ¿Cómo?, basándose en el historial de cargas, el clima, día de la semana, hora, horarios de trabajo y eventos especiales. La herramienta luego ajusta las operaciones y toma decisiones basadas en esas predicciones para garantizar un servicio adecuado a las necesidades del edificio.

La herramienta operativa CPO también consigue minimizar los costes de manera inmediata, automática y continua. Y es que, aproximadamente el 80% de los costes del ciclo de vida de una planta central están vinculados a la operación gracias a la aplicación del Big Data y el IoT.

La herramienta de planificación de CPO basada en la nube crea una representación virtual de la planta central -el llamado gemelo Digital- para conseguir simular los costes de servicios de la planta cada hora. Le permite realizar situaciones hipotéticas, evaluar diseños y actualizaciones de plantas y comparar el rendimiento real con las predicciones originales. Además, interactúa a la perfección con la herramienta operativa CPO para facilitar el proceso de instalación y mantenimiento del sistema CPO a lo largo del tiempo.

Este tipo de soluciones consiguen un ahorro constante del 15-30% de energía de la planta central y consumos de agua. Además de acortar la curva de aprendizaje para el nuevo personal y un mantenimiento proactivo que consigue ahorrar el coste del edificio en un 24%. El futuro de los edificios ya está aquí, un futuro cada vez más eficiente y predictivo.