Investigadores de la UMA diseñan un algoritmo de gestión que ahorra energía en edificios, barrios y redes eléctricas

MÁLAGA 3 Oct. (EUROPA PRESS) -

Investigadores de la Universidad de Málaga (UMA) han diseñado un algoritmo de gestión que organiza con un día de antelación la gestión energética de edificios inteligentes, comunidades con autoconsumo compartido y redes eléctricas urbanas.

Según han señalado desde la Consejería andaluza de Universidad, Industria, Energía e Innovacion, en una vivienda tradicional, muchas actividades cotidianas "dependen de la hora que sea". "No es lo mismo poner una lavadora al mediodía, que hacerlo de noche, dado que hay momentos en los que la electricidad es más cara que en otros", han indicado en una nota.

Asimismo, han apuntado que en las viviendas que integran renovables no es igual guardar electricidad para más tarde que dejar que se pierda un excedente que podría aprovechar otro edificio cercano, apuntando que la energía, "como tantas cosas domésticas, también necesita un orden".

Al respecto, han indicado que en una ciudad donde los edificios producen, consumen, almacenan y comparten electricidad, "ese orden ya no tiene por qué depender solo de decisiones aisladas y aleatorias". "Los ciudadanos, o los gestores de los edificios o las redes eléctricas de los barrios, pueden anticiparse y ahorrar costes".

Y es en esto en lo que se centra este algoritmo de investigadores de la UMA, una herramienta que calcula cuándo conviene consumir, almacenar, comprar o vender electricidad para reducir costes y aprovechar mejor la energía renovable disponible.

Según han asegurado, los resultados muestran que "la combinación de estos recursos mejora 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 mayor demanda o que un vehículo eléctrico devuelva parte de la electricidad almacenada si resulta conveniente.

La principal novedad del trabajo es que plantea una organización integral en tres niveles. En la base se sitúan los edificios inteligentes, equipados con sensores, automatismos y sistemas de control. A esto se le suman las comunidades energéticas, que agrupan varios edificios capaces de compartir recursos. Y, por último, la red de distribución, es decir, la infraestructura que lleva la electricidad desde la red general hasta los lugares donde se consume, como viviendas, edificios, barrios o comunidades energéticas.

Según los expertos, la mayoría de estudios se centran en un único nivel, mientras que esta propuesta ofrece "una visión conjunta y aplicable a entornos urbanos con alta presencia de energías renovables". En las simulaciones, la incorporación de energía fotovoltaica redujo los costes de operación de los edificios en torno a un 29% --comparado con el sistema sin generación fotovoltaica ni baterías--.

Al añadir parámetros como la climatización o el agua caliente, el ahorro alcanzó hasta el 45,65%. Además, el uso de vehículos eléctricos como apoyo energético aportó una reducción adicional del 8,59%. Esto significa que el sistema no solo incorpora energías limpias, sino que 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 herramienta está pensada para gestores de edificios inteligentes, responsables de comunidades energéticas y operadores de redes de distribución, es decir, las empresas encargadas de llevar la electricidad desde la red general hasta viviendas, edificios y otros puntos de consumo.

Entre sus principales funciones destacan la posibilidad de programar cuándo conviene consumir electricidad, decidir cuándo cargar o descargar baterías, aprovechar excedentes solares entre edificios de una misma comunidad, coordinar vehículos eléctricos como apoyo al almacenamiento, reducir la compra de electricidad en las horas más caras, anticiparse a cambios en la demanda, los precios o la producción renovable, y ayudar a planificar mejor el funcionamiento de la red eléctrica.

En una misma ciudad, estos tres actores podrían utilizar la herramienta para coordinar mejor sus decisiones energéticas y aprovechar los recursos disponibles sin necesidad de compartir todos sus datos internos.

El modelo incorpora gestión del riesgo; es decir, la herramienta no programa la energía a partir de una previsión ideal, sino que tiene en cuenta posibles desviaciones: que haya más demanda de la esperada, que cambie el precio de la electricidad o que la generación solar o eólica sea menor o mayor de lo previsto.

"En el sistema eléctrico podemos estimar cuánta energía se va a consumir, cuánto va a costar o cuánta producción renovable habrá al día siguiente, pero el valor exacto no se conoce hasta el momento real de operación. Por eso es importante planificar teniendo en cuenta esa variabilidad", explica el investigador de la UMA Sebastián Martín.

Para desarrollar el modelo, los investigadores utilizaron datos reales e históricos de consumo eléctrico, precios de la luz y producción renovable, con los que el sistema construye escenarios representativos y calcula una programación más estable para el día siguiente.

En el artículo publicado en Sustainable Energy, Grids and Networks, los expertos describen esta estructura en tres niveles, edificios, comunidades energéticas y red de distribución. "Nuestro modelo permite al operador planificar mejor el funcionamiento de la red para el día siguiente", explica el investigador Mohammad Nasir.

Los siguientes pasos del grupo Sistemas de Energía Eléctrica de la universidad se centran en incorporar nuevos elementos que, afirman, ganarán peso en el ámbito de la gestión de la energía en los próximos años, como sistemas de hidrógeno, nuevas formas de almacenamiento y técnicas de inteligencia artificial.

Según han indicado, en la actualidad "el reto ya no es solo consumir menos, sino consumir mejor; saber cuándo conviene usar la energía, cuándo reservarla y cuándo compartirla". Y en esa organización del tiempo y de los recursos, la propuesta de los investigadores supone "una herramienta útil para los barrios y los edificios las ciudades pueden encontrar una forma más flexible de convivir con las renovables y prepararse para una red eléctrica menos lineal, más distribuida y más inteligente".

Según han indicado, "ordenar la energía de una ciudad se parece cada vez más a ordenar una casa, aunque a otra escala": "Se trata de saber qué conviene hacer primero, qué puede esperar, qué recurso no debería desperdiciarse y qué decisión tomada a tiempo puede evitar un gasto mayor después".

"Quizá el futuro de la energía no consista solo en producir más, sino en aprender a cuidar mejor la energía: 'guardar el sol' cuando sobra, compartirlo cuando falta y decidir, antes de que llegue el día siguiente, cómo hacer que cada kilovatio hora encuentre su momento para brillar", han concluido.