En los últimos años, el sector energético está experimentando grandes cambios para acelerar la transición energética y poder conseguir un futuro mucho más sostenible, desde una mayor implantación de energías renovables, redes eléctricas inteligentes o movilidad eléctrica entre otros para así lograr una mayor eficiencia energética en empresas.
En línea para conseguirlo, desde el Plan Nacional Integrado de Energía y Clima (PNIEC 2021 - 2030) se han marcado objetivos bastante ambiciosos, entre los que se incluye una mejora sustancial del 39'5% en materia de eficiencia energética. Ante este escenario, la Inteligencia Artificial se convierte en el mejor aliado a la hora de impulsar la transición energética, ayudando a descarbonizar la economía y a hacer un uso más eficiente de los recursos disponibles.
A lo largo de este post, vamos a analizar qué se puede hacer desde las organizaciones para ayudar a conseguir dicho objetivo y cómo pueden aumentar la eficiencia energética en empresas mediante el uso de nuevas tecnologías como la Inteligencia Artificial.
¿Qué es la eficiencia energética en empresas?
Podemos definir la eficiencia energética en empresas como la obtención de los mismos bienes y servicios para la organización, pero de forma que se optimice el consumo energético que se usa para producirlos.
Esta optimización del consumo genera a su vez un mayor porcentaje de ahorro, tanto energético como económico, que contribuye en poder seguir invirtiendo en nuevas acciones de eficiencia energética.
Beneficios de la eficiencia energética en empresas
La mejora de la eficiencia energética tiene una serie de beneficios a largo plazo en las empresas:
- Minimiza el impacto medioambiental.
- Reduce costes y ayuda a obtener un mayor retorno de la inversión (ROI)
- Optimiza las instalaciones y mejora el rendimiento de los equipos con un incremento de su vida útil.
- Ayuda a aumentar la productividad y competitividad global de la organización.
Aproximadamente, se calcula que el 75% de los edificios que constituyen la Unión Europea son ineficientes energéticamente” - Pau García, policy officer en Comisión Europea.
Uso eficiente de la energía: ¿Cómo puede ayudar a las empresas la IA?
Antes de entrar en detalle sobre aplicaciones concretas de IA en el ámbito de la eficiencia energética en empresas, vamos a describir de forma muy breve y sencilla en qué consiste esta tecnología:
Mediante algoritmos avanzados de IA, se dota de capacidad a las máquinas para simular la inteligencia del ser humano, siendo capaces de aprender y razonar por sí mismas. Todo ello permite comprender de manera exhaustiva, la gran cantidad de datos que se genera en la organización y sacarles valor de forma automática. Algunos de sus beneficios son:
- Ahorro de tiempo en tareas repetitivas, gracias a la automatización de procesos.
- Mayor control y precisión de los datos, minimizando el error humano.
- Disminuye los costes operativos de la organización y contribuye a aumentar la eficiencia operacional.
- Mejora en la toma de decisiones
“El 79% de los directivos consideran que pueden ser mucho más eficientes si cuentan con el apoyo de la IA.”
Fuente: Artificial Intelligence in the real world - The Economist
Una vez que ya hemos visto el por qué se necesita promover la eficiencia energética en empresas y cómo la IA ayuda a conseguirlo, vamos a aportar una serie de medidas que se pueden aplicar de manera práctica en las organizaciones con el apoyo de un sistema de gestión energética basado en IA.
Medidas de eficiencia energética en empresas con IA
A lo largo de nuestra trayectoria, nos hemos encontrado ante muchas empresas que quieren comenzar a ser más eficientes, pero que se encuentran ante algunas barreras para poder empezar.
El primer paso para comenzar a realizar acciones de eficiencia energética en empresas es saber qué sucede con el consumo energético de la organización e identificar áreas de mejora. Sin embargo, en ocasiones no se dispone de una buena infraestructura de medición o se desconoce cómo sacar valor los datos obtenidos.
En este apartado, vamos a analizar cómo la IA resuelve muchas de estas problemáticas y qué medidas se pueden adoptar al respecto.
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1. Reconstrucción de curvas de consumo:
La IA contribuye a la obtención de curvas de consumo virtuales ante falta de datos o cuando se dispone únicamente del consumo genérico que aparece en la factura.
La obtención de la curva de carga permite conocer más detalladamente cómo se consume la energía en la organización, lo que facilita la realización de medidas de ahorro como ajustes en la potencia contratada, poder solucionar errores en la factura energética o incluso modificar los horarios de uso de los equipos de una instalación para ser más eficientes.
Con la plataforma de gestión energética SMARKIA y, a partir de la información procedente de la factura, se generan curvas de carga cuarto- horarias con una precisión cercana al 90%.
2. Submetering virtual:
El submetering virtual se realiza gracias a la tecnología NILM o monitorización de cargas no intrusiva. Esta tecnología sirve para desagregar consumos energéticos y saber cuál es el consumo de cada aparato de forma individualizada.
Este tipo de tecnología es especialmente útil en proyectos de entornos multi-site que disponen de una baja infraestructura de medición. Vamos a verlo con un pequeño ejemplo:
Supongamos que disponemos del consumo general de un banco con 1.000 oficinas. A partir de este consumo, se hace una mínima instalación de equipamiento en campo, generalmente entre el 2 y el 5% de la infraestructura total. En nuestro ejemplo, estaríamos hablando de instalar en torno a 50 medidores para, a partir de ahí, poder inferir los 950 restantes con IA.
Gracias al submetering virtual, conseguimos reducir considerablemente el coste en infraestructura de medición, por lo que:
- Disminuye el tiempo de implantación del proyecto de eficiencia energética.
- Se generan ahorros de forma mucho más rápida.
- Aumentan considerablemente el payback de la inversión.
Una vez que ya se ha demostrado los ahorros conseguidos, se puede realizar el despliegue en infraestructura real de medición e invertir en más acciones de eficiencia energética en empresas.
3. Detección de anomalías:
Mediante algoritmos avanzados de IA, podemos observar si el consumo energético de la empresa es o no el adecuado. En el caso de existir alguna anomalía, los algoritmos detectarán de forma automática dónde se encuentra y cuál es el motivo por el que se ha producido, así como el impacto que esto tendrá en la empresa.
En muchas ocasiones, las empresas disponen de plataformas que les permiten configurar, de manera estática, diferentes alertas en base a la fijación de un umbral de referencia. Sin embargo, estos sistemas nunca detectarán si en un determinado momento ese consumo es más alto que el habitual, perdiendo oportunidades de ahorro y siendo más ineficientes.
Algunos de los beneficios que han encontrado nuestros clientes a la hora de utilizar SMARKIA para detectar anomalías son:
- Realizar previsiones de forma mucho más exacta y adecuada.
- Mayor control operacional y reducción de tiempos, al ser la propia plataforma quien avise al personal encargado de realizar las tareas de mantenimiento.
- Reducción de paradas de emergencia en las líneas de producción.
- Ahorro considerable de costes.
4. Estrategias de benchmarking y gamificación:
En primer lugar, vamos a describir brevemente en qué consiste el benchmarking y la gamificación aplicado a la eficiencia energética en empresas:
- Benchmarking: Consiste en analizar los errores y aciertos que tienen lugar en otras sedes de la empresa para extraer ideas que sirvan como punto de referencia para mejorar.
- Gamificación: Metodología que aplica técnicas de juego en entornos no lúdicos. Aplicado al campo de gestión energética, permite ayudar a los responsables de mantenimiento y eficiencia energética a ser conscientes sobre si el consumo de sus edificios se encuentra dentro del promedio, ayudándoles a mejorar y modificar su comportamiento para ser más eficientes.
Estos términos se encuentran muy de moda en la actualidad, pero necesitamos una tecnología detrás que nos ayude a poder aplicarlo correctamente.
En ocasiones, muchos usuarios que empiezan a utilizar un sistema de gestión energética acaban abandonando en el proceso por no saber sacarles todo su potencial. Aplicando técnicas de benchmarking y gamificación, las sedes de la empresa “compiten” entre sí, facilitando el aprendizaje de qué acciones se toman en cada una de ellas y animando a los usuarios a explotar todo el potencial de sus sistemas de gestión energética. Al sentir que compiten unos con otros, se observa una mejora considerable en el desempeño energético de todos los edificios.
En SMARKIA, hemos observado cómo gracias al uso de estrategias de gamificación se generan ahorros potenciales cercanos al 10%.
5. Detección de oportunidades de ahorro energético:
Gracias a la aplicación de IA, se detectan oportunidades de mejora automáticas de eficiencia energética en empresas mediante modelos predictivos. De esta forma, se puede explotar todo el potencial de ahorro energético de la organización gracias a la obtención de recomendaciones personalizadas.
6. Telegestión de instalaciones:
Frente a un sistema BMS o SCADA tradicional, un sistema de telegestión permite poder controlar en remoto las instalaciones y realizar ajustes de manera autónoma. Si a mayores nos apoyamos en tecnología de IA, todos estos procesos se optimizarán de manera automática:
La utilización de BMS o SCADA tradicionales, hacen que se pierda una gran cantidad de tiempo interpretando volúmenes de datos para poder operar sobre los equipos. A todo ello, se suma que cada vez más empresas tienen menos personal dedicado a tareas de mantenimiento.
Mediante IA, se detecta automáticamente las mejoras potenciales y se opera sobre el propio equipo para modificarlo, con el objetivo de conseguir un mayor porcentaje de ahorro energético. Vamos a verlo más detalladamente con una gráfica:
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En la anterior gráfica, podemos observar cómo mediante la instalación de un sistema de control podemos conseguir, en un primer momento, ahorros cercanos al 20%. Sin embargo, estos ahorros se pierden en el tiempo, ya que el sistema comienza a quedarse obsoleto. En la línea de color verde observamos como un sistema de control optimizado y mantenido en el tiempo es capaz de generar ahorros de hasta el 30%, aunque esa cantidad de ahorro se mantiene estable en el tiempo.
Un sistema de control al que se le aplica Inteligencia Artificial puede llegar a generarse ahorros adicionales al 30%.
7. Inteligencia Comercial:
La Inteligencia comercial pretende ayudar a que los proyectos de eficiencia energética consigan implementarse de una forma mucho más rápida, ayudando a acelerar la transición energética. Para ello, el uso de IA ayuda a detectar cuándo es el momento perfecto para ofrecer una mejora a clientes y mostrarle un determinado servicio, acelerando así el time-to-market.
Conclusiones finales:
A lo largo de este post, hemos podido ver y analizar la importancia de invertir en eficiencia energética en las organizaciones, sus beneficios y cómo gracias al apoyo de la Inteligencia Artificial contribuimos a acelerar la transición energética para lograr los objetivos propuestos por el PNIEC.
En SMARKIA hemos visto cómo grandes organizaciones que cuentan con numerosas sedes (centros comerciales, hoteles, hospitales, fábricas.) han mejorado considerablemente su eficiencia energética gracias a contar con el apoyo de un sistema de gestión energética basado en Inteligencia Artificial. Puedes obtener más información contactando con nuestro equipo u obtener una DEMO sobre la plataforma a través del siguiente enlace: Smarkia | Contacto
