La Universidad de Málaga diseña un algoritmo de gestión energética que planifica el consumo con un día de antelación y coordina edificios, comunidades energéticas y redes urbanas.
Tener paneles solares y baterías plantea una pregunta determinante: cuándo conviene utilizar la electricidad disponible. Un algoritmo de gestión energética desarrollado por la Universidad de Málaga introduce un reto con una propuesta que conecta las decisiones de edificios y barrios para aprovechar mejor sus recursos.
Comprender esta investigación permite sacar a la luz por qué la coordinación puede ser tan importante como disponer de energía renovable. Esta noticia explica qué oportunidades abre la planificación anticipada para reducir costes y qué alcance tienen los ahorros obtenidos en las simulaciones.
La propuesta se analiza desde todos sus ámbitos de actuación: edificios inteligentes, comunidades energéticas y red de distribución. Ese recorrido permite entender qué mejora una gestión conjunta y cómo podría ayudar a quienes organizan el suministro y el consumo eléctrico urbano.
El algoritmo que ahorra energía
Un equipo de investigadores de la Universidad de Málaga (UMA) ha diseñado un algoritmo de gestión energética que coordina y organiza el consumo de energía en edificios, barrios con autoconsumo compartido y redes eléctricas urbanas.
La herramienta calcula con 24 horas de antelación cuánta electricidad conviene consumir, almacenar, comprar o vender en cada momento para reducir costes y aprovechar mejor la energía renovable disponible, ha informado este sábado la Fundación Descubre en un comunicado.
Los resultados muestran que la combinación de estos recursos impulsa la gestión energética frente a escenarios convencionales, en los que los edificios no cuentan con instalaciones renovables, almacenamiento o sistemas inteligentes de control.
Por ejemplo, el sistema podría decidir que un edificio cargue sus baterías cuando hay excedente solar, que otro utilice esa energía en una hora de elevada demanda o que un vehículo eléctrico devuelva parte de la electricidad almacenada si resulta conveniente.
La aplicación futura de este modelo de algoritmo de gestión energética estaría dirigida a a los profesionales gestionan edificios inteligentes, comunidades energéticas y redes eléctricas urbanas.
La principal novedad del trabajo es que plantea una organización integral en tres niveles, con una base en la que se sitúan los edificios inteligentes, es decir, aquellos que integran elementos de domótica como sensores o automatizaciones.
Después están las necesarias comunidades energéticas que agrupan varios edificios inteligentes y, por último, la red de distribución, que permite el intercambio de electricidad entre comunidades y su conexión con el sistema eléctrico.
Según los expertos, la mayoría de estudios se centran en un único nivel, mientras que esta propuesta ofrece una visión completa y aplicable a entornos urbanos con alta presencia de energías renovables.
En las simulaciones, la implicación de la energía fotovoltaica que redujo los costes de operación de los edificios en torno a un 29 por ciento, comparado con un sistema que sólo se alimenta de la red principal, sin fotovoltaica ni batería.
Al añadir parámetros como la climatización o el agua caliente, el ahorro alcanzó hasta el 45,65 por ciento, mientras que el uso de vehículos eléctricos como apoyo energético aportó una reducción adicional del 8,59 por ciento.
Esto significa que el sistema, además de incorporar estas energías verdes, aprende a usarlas en el momento más conveniente: aprovecha el sol cuando está disponible, reserva energía para las horas caras y desplaza ciertos consumos a franjas con menor coste.
La aplicación futura de este modelo de algoritmo de gestión energética estaría dirigida a los profesionales de edificios inteligentes, responsables de comunidades energéticas y operadores de redes de distribución, es decir, las empresas que reparten la electricidad desde la red general hasta los puntos de consumo, como viviendas o edificios, entre otros.
En una misma ciudad, estos tres actores podrían utilizar la herramienta para mejorar sus decisiones energéticas y aprovechar los recursos disponibles sin necesidad de compartir todos sus datos internos.
Los investigadores añaden que la mejora en la coordinación y gestión energéticas de estos entornos permitirá aprovechar excedentes, reducir la dependencia de la red en determinadas horas y mejorar la planificación del sistema eléctrico.
