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Cuantificación de la inercia térmica de los edificios basada en una nueva metodología de calibración para lograr edificios energéticamente flexibles. Eva Lucas Segarra y Vicente Gutiérrez González

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Cuantificación de la inercia térmica de los edificios basada en una nueva metodología de calibración para lograr edificios energéticamente flexibles. Eva Lucas Segarra y Vicente Gutiérrez González

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Congreso Europeo sobre Eficiencia Energética y Sostenibilidad en Arquitectura y Urbanismo (EESAP 9) y Congreso Internacional de Construcción Avanzada (CICA 2).
Martes: 11 de Septiembre
Comunicaciones:
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Cuantificación de la inercia térmica de los edificios basada en una nueva metodología de calibración para lograr edificios energéticamente flexibles. Eva Lucas Segarra y Vicente Gutiérrez González

  1. 1. Cuantificación de la inercia térmica de los edificios basada en una nueva metodología de calibración para lograr edificios energéticamente flexibles Vicente Gutiérrez González Eva Lucas Segarra SAVIArquitectura
  2. 2. PROBLEMÁTICA ACTUAL Variabilidad intrínseca de la fuentes de energía renovable 2014=11% RES  2020= 20% RES  2030= 32%RES INESTABILIDAD DE LA RED ELÉCTRICA PROSUMIDORES • CONSUMO DE ENERGÍA FLEXIBLE • SMART GRIDS PROBLEMA SOLUCIÓN
  3. 3. CLIMA USUARIOS RED CONSUME ENERGÍA CUANDO NADIE CONSUME NO CONSUME ENERGÍA CUANDO TODOS CONSUMEN CON FLEXIBILIDAD SOLUCIÓN Edificios energéticamente flexibles SIN FLEXIBILIDAD
  4. 4. H2020 PROJECT - SABINA SmArt BI-directional multi eNergy gAteway SABINA se basa en la fuente de flexibilidad más económica posible: la inercia térmica existente en los edificios 3 esquemas de gestión: Largo plazo (horizonte diario) • Conversión exceso de energía eléctrica en calor o frío y almacenamiento usando la inercia térmica de los edificios • Explotación sinergias red eléctrica y térmica a nivel de distrito compartiendo producción y consumo de energías renovables para aumentar su penetración. Corto plazo (horizonte de segundos a minutos) • Control eficiente de los inversores de producción renovable para gestionar el impacto local de la generación distribuida This projecthas received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under grant agreement n°731211, projectSABINA.
  5. 5. CALIBRACIÓN DE MODELOS ENERGÉTICOS ¿Por qué necesitamos un modelo calibrado? Curva de demanda edificio real Curva de demanda modelo del edificio Desajuste de la curva de demanda Edificio real Modelo de simulación energética del edificio (BES) This projecthas received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under grant agreement n°731211, projectSABINA.
  6. 6. CALIBRACIÓN DE MODELOS ENERGÉTICOS Concepto – Modelo law-data-driven LAW-DRIVEN MODEL (modelo basado en leyes) EDIFICIO REAL DATOS REALES MEDIDOS GEOMETRÍA Y PARÁMETROS FACHADA VENTANAS CUBIERTA MACHINE LEARNING MODELO LAW-DATA-DRIVEN CALIBRADO This projecthas received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under grant agreement n°731211, projectSABINA.
  7. 7. CALIBRACIÓN DE MODELOS ENERGÉTICOS Metodología This projecthas received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under grant agreement n°731211, projectSABINA.
  8. 8. CALIBRACIÓN DE MODELOS ENERGÉTICOS Metodología – Modelo energético del edificio (BES) CASO ESTUDIO Edificio administrativo y Posgrado Escuela de Arquitectura. Universidad de Navarra Modelode simulaciónenergética Zonas térmicas del modelo Edificioreal Ubicación This projecthas received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under grant agreement n°731211, projectSABINA.
  9. 9. CALIBRACIÓN DE MODELOS ENERGÉTICOS Metodología – Parametrización y análisis de sensibilidad This projecthas received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under grant agreement n°731211, projectSABINA.
  10. 10. The best model CALIBRACIÓN DE MODELOS ENERGÉTICOS Metodología – Algoritmo genético y funciones objetivo This projecthas received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under grant agreement n°731211, projectSABINA. ALGORITMO GENÉTICO NSGA II
  11. 11. Modelo calibrado – Mejor modelo CALIBRACIÓN DE MODELOS ENERGÉTICOS Metodología – Selección mejor modelo y evaluación Modelo no calibrado This projecthas received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under grant agreement n°731211, projectSABINA.
  12. 12. Modelo calibrado – Mejor modelo Temp. simulada Temp. medida CALIBRACIÓN DE MODELOS ENERGÉTICOS Metodología – Selección mejor modelo y evaluación Modelo no calibrado Temp. simulada Temp. medida This projecthas received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under grant agreement n°731211, projectSABINA.
  13. 13. IDENTIFICACIÓN DE LA INERCIA TÉRMICA Almacenamiento gratuito CASO BASE This projecthas received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under grant agreement n°731211, projectSABINA. + _ int ext Carga del edificio Descarga del edificio int ext
  14. 14. IDENTIFICACIÓN DE LA INERCIA TÉRMICA Almacenamiento gratuito ESTRATEGIAS0 This projecthas received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under grant agreement n°731211, projectSABINA. + _ int ext Carga del edificio Descarga del edificio int ext
  15. 15. IDENTIFICACIÓN DE LA INERCIA TÉRMICA Almacenamiento gratuito ESTRATEGIAS S0-S3 This projecthas received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under grant agreement n°731211, projectSABINA. + _ int ext Carga del edificio Descarga del edificio int ext
  16. 16. • Esta metodología genera modelos calibrados que predicen el comportamiento térmico de un edificio de una manera precisa • Estos modelos calibrados permiten identificar su inercia térmica y, por tanto, su capacidad de almacenamiento térmico gratuito. • El almacenamiento gratuito de los edificios puede ser utilizado para proporcionar flexibilidad a la red e incrementar el uso de energías renovables • Metodología de calibración probada en un modelo sintético. Dentro del proyecto SABINA, esta metodología se aplicará en diferentes escenarios: MODELO SINTÉTICO CONCLUSIONES Puntos clave y próximos pasos This projecthas received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under grant agreement n°731211, projectSABINA. TEST EN LABORATORIO TEST REALES: GRECIA Y DINAMARCA
  17. 17. Eva Lucas Segarra elucas@unav.es Muchas graciasVicente Gutiérrez González vgutierrez@unav.es SAVIArquitectura

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