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Descripción general
La optimización energética ofrece al equipo de instalaciones de una organización una forma sencilla de reducir los costes y las emisiones de carbono de los sistemas de climatización. Si bien los sistemas de mantenimiento de edificios suelen tener una vida útil prolongada y su actualización o sustitución puede resultar costosa, las tecnologías en la nube pueden dar nueva vida al conjunto de tecnologías existentes en un edificio. La flexibilidad y la agilidad de la nube le permiten añadir funciones avanzadas de inteligencia artificial y aprendizaje automático (AI/ML) a su conjunto actual de software de climatización. Con pocos o ningún ajuste en la tecnología física de un edificio, la nube proporciona una forma rentable de provocar cambios en muchas instalaciones de todo el mundo.
AI/ML plays a pivotal role in advancing building management and energy optimization. These technologies enable predictive maintenance by analyzing data to predict equipment failures. They also enhance energy efficiency by optimizing consumption based on historical patterns and real-time data, contributing to reduced costs and environmental impact. Occupant comfort is improved through dynamic adjustments of lighting, temperature, and ventilation. AI/ML facilitates demand response and fault detection, aiding in grid stability and swift issue resolution. By processing diverse data sources, informed decisions can be made to upgrade equipment and conserve energy. AI/ML-las simulaciones automatizadas evalúan los cambios en el sistema y ayudan a la toma de decisiones, y las recomendaciones personalizadas se adaptan a las necesidades específicas del edificio.
Los enfoques basados en datos son fundamentales para lograr un uso óptimo de la energía. Los datos son la piedra angular para la toma de decisiones informadas y las estrategias eficaces de optimización energética. Los datos históricos sobre el consumo de energía establecen puntos de referencia, mientras que los datos de los sensores en tiempo real guían los ajustes inmediatos. El análisis de los datos revela los patrones de uso, las anomalías y las tendencias, y ayuda a identificar las ineficiencias. Los modelos y las simulaciones se basan en los datos para garantizar su precisión y predicen los resultados de los cambios. Los algoritmos de optimización utilizan los datos para determinar las estrategias de control ideales. Los análisis predictivos pronostican la demanda y los fallos, y el equilibrio de carga distribuye el consumo de manera eficiente. Los datos de producción de energía a partir de fuentes renovables contribuyen a la integración. Los circuitos de retroalimentación impulsados por los datos permiten una mejora continua. Los datos sobre la ocupación y las preferencias alinean la comodidad con los objetivos energéticos. La información sobre los precios y las redes optimiza la respuesta a la demanda. En última instancia, los datos permiten prácticas energéticas eficientes, rentables y sostenibles en las operaciones de los edificios.
La optimización energética busca reducir el costo de la operación de HVAC y, al mismo tiempo, conservar o mejorar las condiciones dentro de un edificio. Tras monitorizar el consumo de energía de sus sistemas de climatización comparándolo con sus parámetros de temperatura y humedad, la optimización energética busca conservar esos valores de referencia y, al mismo tiempo, consumir menos energía. Los enfoques no cuantitativos, como el ajuste manual de las configuraciones de los equipos de HVAC, requieren mucha mano de obra y no se adaptan bien a cientos o miles de instalaciones.
El aprendizaje por refuerzo (RL) para la optimización energética implica capacitar a los agentes de IA para que tomen decisiones en los entornos de los edificios a fin de maximizar la eficiencia energética. Mediante el método de prueba y error, estos agentes aprenden a controlar sistemas como la climatización y la iluminación con el objetivo de lograr un consumo de energía óptimo y, al mismo tiempo, cumplir con las restricciones. El RL permite una toma de decisiones adaptativa al permitir que los agentes interactúen con el entorno, aprendan de los resultados y reciban recompensas o sanciones. Este enfoque es particularmente útil para los desafíos de optimización energética complejos y dinámicos, en los que los métodos tradicionales basados en reglas son insuficientes. Cuando adoptas soluciones de RL, tus edificios pueden adaptarse a las condiciones cambiantes y puedes mejorar la eficiencia energética más allá de las capacidades de programación manual.
Se ha demostrado que el RL es una metodología líder para optimizar el consumo de energía de los sistemas de climatización (consulte Aplicaciones del aprendizaje reforzado para el control de la eficiencia energética de los edificios: una reseña
Independientemente del éxito que RL haya tenido en la optimización del uso de energía, los sistemas de los edificios heredan muchas complejidades que deben abordarse. Estos van desde la identificación de la fuente de datos, la definición del mecanismo de ingesta de datos, el establecimiento del almacén de telemetría y la solución de administración de activos, la capacitación de un sistema de aprendizaje automático y la implementación de la solución.
Algunos de los desafíos clave para la administración de las instalaciones son:
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La vida útil de un edificio es de 50 años o más y, por lo general, los sensores del sistema de una instalación se instalan el primer día. Cada año salen al mercado muchas nuevas opciones de sensores nativos de la nube, pero los sistemas de administración de edificios (BMSs) no están diseñados para integrarse con las nuevas soluciones del mercado.
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En cada cartera inmobiliaria existe una amplia gama de tecnologías, estándares, tipos de edificios y diseños, que son difíciles de gestionar a lo largo de su ciclo de vida.
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Los sistemas de administración y automatización de edificios requieren que un tercero posea y modifique los datos de producción, y las tarifas de licencia no se basan en los precios de consumo.
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Los equipos de las instalaciones suelen carecer de los conocimientos sobre la nube necesarios para diseñar una solución de gestión personalizada, y sus equipos de TI suelen carecer de experiencia a nivel de producto para crear un BMS.
Resultados empresariales específicos
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Reduce el consumo de energía y, al mismo tiempo, equilibra factores como el rendimiento, la calidad, la seguridad humana y la comodidad. La reducción de energía se logra al reducir el uso del equipo, que incluye:
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Reducir el tiempo de funcionamiento del compresor de HVAC y mantener la comodidad
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Reducir el uso de enfriadores y, al mismo tiempo, mantener la temperatura del proceso
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Reducir la utilización del horno y mantener la calidad de las piezas
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Puntos de ajuste en tiempo real recomendados por el modelo ML para lograr un uso de energía óptimo
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Panel de control potente y fácil de usar para monitorear el rendimiento de la optimización
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Canalización nativa de la nube para escalar de manera eficiente a equipos adicionales y cualquier número de líneas
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Capacitación interna para desarrolladores y científicos de datos
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Experiencia práctica con AWS consultores mediante la contratación conjunta de personal en el proyecto (opcional)
