Algoritmo revolucionario reduce costos de calefacción en hogares al predecir precios de electricidad

Investigadores en Austria desarrollan un algoritmo que optimiza el uso de bombas de calor en hogares, reduciendo costos

Un grupo de investigadores de la Universidad de Recursos Naturales y Ciencias de la Vida de Viena ha presentado un nuevo algoritmo de control predictivo que promete optimizar el uso de las bombas de calor en viviendas, mejorando tanto el confort térmico como la eficiencia económica. Este avance se basa en un modelo anterior, pero ahora incorpora la capacidad de predecir los precios de la electricidad con un día de antelación, lo que permite ajustar el consumo energético en función de las fluctuaciones del mercado.

Lior Kahana, uno de los investigadores del proyecto, explicó que el objetivo principal es facilitar una operación más amigable con la red eléctrica, especialmente en edificios bien aislados térmicamente y equipados con fuentes de energía renovable, como paneles fotovoltaicos. “La interacción entre los edificios y la red eléctrica es inevitable, y para optimizarla es necesario contar con sistemas de control inteligentes”, afirmó.

El modelo original, presentado el año pasado, se centraba en maximizar el confort térmico de los usuarios, pero la nueva versión ha sido mejorada para incluir señales de precios del mercado eléctrico. Esta actualización permite calcular los costos de calefacción en función de la demanda térmica prevista, el coeficiente de rendimiento (COP) de la bomba de calor y las tarifas eléctricas anticipadas.

El algoritmo también tiene en cuenta factores como la desviación y los factores de potencia, lo que permite un equilibrio más preciso entre el confort y el ahorro económico. Para validar su eficacia, los investigadores realizaron simulaciones en Matlab/Simulink utilizando datos de diciembre de 2020.

Tras obtener resultados positivos en las simulaciones, el equipo llevó a cabo un estudio de caso utilizando datos reales de Viena en 2023, incluyendo precios de electricidad del mercado a futuro, costos de red, impuestos y otros cargos aplicables en Austria. El experimento se realizó en un edificio de bajo consumo energético, con un requerimiento de 60 kWh/m², equipado con una bomba de calor con un COP de 4 y un tanque de agua caliente.

Durante el estudio, se analizaron cuatro escenarios diferentes: uno que priorizaba el confort térmico, otro que incorporaba los precios reales de la energía, un tercero con precios reducidos en un 20%, y un cuarto con precios incrementados en la misma proporción. Los resultados mostraron que el escenario con precios más altos requería menos energía, mientras que el escenario base, centrado solo en el confort, resultó ser el más costoso en términos de energía.

En términos de ahorro, el algoritmo demostró ser eficaz. En escenarios con fluctuaciones menores en los precios de la electricidad, los costos se redujeron en un 6,65%, mientras que en situaciones con mayores variaciones, el ahorro alcanzó el 12,5%.

Los investigadores concluyeron que este algoritmo no solo mejora la eficiencia de las tecnologías de calefacción y refrigeración, sino que también reduce significativamente los costos energéticos en los edificios. Además, destacaron que su implementación es sencilla y puede aplicarse ampliamente en edificios existentes mediante dispositivos de bajo costo, como ordenadores de placa única.

El estudio completo, titulado “Extensión de un algoritmo MPC de baja tecnología para la operación de bombas de calor compatibles con la red”, fue publicado en la revista *Energy and Buildings*.

Fuente: https://www.pv-magazine.com/2024/09/09/new-predictive-control-algorithm-enables-cost-optimized-operation-of-residential-heat-pumps/