¿Pueden los edificios aprender a salvar por sí mismos? Los investigadores de Empa piensan que sí. En sus experimentos, alimentaron un nuevo sistema de control de calefacción con autoaprendizaje con datos de temperatura del año anterior y la previsión meteorológica actual. El sistema de control "inteligente" pudo evaluar el comportamiento del edificio y actuar con anticipación. El resultado:mayor comodidad, menores costos de energía.

Pasillos de la fábrica, Las terminales de los aeropuertos y los edificios de oficinas de gran altura suelen estar equipados con sistemas de calefacción "anticipatorios" automatizados. Estos funcionan con escenarios predefinidos especialmente calculados para el edificio y ayudan a ahorrar a los propietarios de edificios una gran cantidad de energía de calefacción. Sin embargo, esta programación individual es demasiado cara para apartamentos individuales y casas privadas.

El verano pasado, un grupo de investigadores de Empa demostró por primera vez que, de hecho, podría ser mucho más simple que eso:el control inteligente de calefacción y refrigeración no necesariamente tiene que ser programado, el sistema puede aprender fácilmente a reducir costos por sí mismo y basándose en los datos de las últimas semanas y meses. Los expertos en programación ya no son necesarios. Con este truco la tecnología de ahorro de costos pronto también estará disponible para familias y solteros.

El experimento crucial tuvo lugar en el edificio de investigación de Empa, NEST. La unidad UMAR (Urban Mining and Recycling) ofrece las mejores condiciones para esta prueba:una gran cocina comedor está enmarcada a ambos lados por dos habitaciones para estudiantes. Ambas habitaciones miden 18 metros cuadrados cada una. Todo el frente de la ventana mira de este a sureste hacia el sol de la mañana. En la unidad UMAR, El agua calentada o preenfriada fluye a través de un revestimiento de techo de acero inoxidable y garantiza la temperatura ambiente deseada. La energía utilizada para calentar y enfriar se puede calcular para cada habitación individual utilizando las respectivas posiciones de las válvulas.

Refrigeración inteligente gracias a la previsión meteorológica

Dado que el líder del proyecto Felix Bünning y su colega Benjamin Huber no querían esperar el período de calentamiento, comenzaron un experimento de enfriamiento en junio de 2019. La semana del 20 al 26 de junio comenzó con dos soleados, pero aún días bastante fríos, seguido de un día nublado, finalmente, el sol ardió sobre Dübendorf y llevó la temperatura exterior a poco menos de 40 grados.

En los dos dormitorios la temperatura no debe exceder la marca de 25 grados durante el día, por la noche, el límite se establece en 23 grados. Una válvula termostática convencional proporcionó el enfriamiento en una habitación. En la otra habitacion, el sistema de control experimental equipado con inteligencia artificial (IA) desarrollado por Bünning y Huber y su equipo estaba en funcionamiento. La IA había sido alimentada con datos de los últimos diez meses y conocía el pronóstico meteorológico actual de MeteoSwiss.

Mayor comodidad con menos energía

El resultado fue nítido:el sistema inteligente de control de calefacción y refrigeración se adhirió mucho más a las especificaciones de confort preestablecidas, mientras utilizaba alrededor de un 25% menos de energía. Esto se debió principalmente a que por la mañana, cuando el sol brillaba por las ventanas, el sistema estaba enfriando las habitaciones de antemano. El termostato convencional en la segunda habitación, por otra parte, solo pudo reaccionar una vez que la temperatura subió por el techo. Demasiado tarde, demasiado agitado y con toda la potencia. En noviembre de 2019, un mes fresco con poco sol, mucha lluvia y vientos frescos, Bünning y Huber repitieron el experimento. Ahora se trataba de calentar las dos habitaciones. En el momento en que este número salió a la imprenta, la evaluación aún estaba en curso. Pero Bünning está convencido de que su sistema de control de calefacción predictivo también acumula puntos aquí.

El equipo de Empa ya ha preparado el siguiente paso:"Para probar el sistema en un entorno del mundo real, Hemos planeado una prueba de campo más grande en un edificio con 60 apartamentos. Equiparemos cuatro de estos apartamentos con nuestro sistema inteligente de control de calefacción y refrigeración ". Bünning siente curiosidad por los resultados." Creo que los nuevos controladores basados ​​en el aprendizaje automático ofrecen una gran oportunidad. Con este método podemos construir un buen solución de modernización de ahorro de energía para sistemas de calefacción existentes utilizando medios relativamente simples y los datos registrados ".