El proyecto europeo iBECOME ha alcanzado su primer año y los socios han publicado los avances que han conseguido desde junio de 2020. Algunos de los aspectos más destacados son el desarrollo de sensores virtuales de calidad ambiental interior (IEQ), la automatización de la calibración del modelo energético de los edificios, una cosimulación y un modelado energético y conocimientos de edificios de estudios de casos, entre otros avances.
El proyecto iBECOME tiene como objetivo demostrar la funcionalidad y la viabilidad de una plataforma de sistema de gestión de edificios virtual (vBMS) implementada como una solución de ‘software como solución’ (SaaS).
Durante el primer año, los investigadores han conseguido crear sensores virtuales IEQ, que aplican métodos computacionales que predicen la calidad ambiental interior de una habitación. Para ello, se han utilizado modelos híbridos que combinan simulaciones basadas en la física y procesamiento de datos reales mediante técnicas de aprendizaje automático.
Estos modelos pueden predecir el confort térmico, la iluminación, la probabilidad de deslumbramiento y la concentración de contaminantes dentro de una habitación con una precisión que oscila entre el 60 y el 95%.
Mejora de los gemelos digitales
Por otro lado, se han mejorado los procesos para producir gemelos digitales precisos de edificios, algo esencial para que el vBMS realice predicciones de las condiciones futuras. A través de la solución Apache Engine, motor de simulación central del IES Virtual Environment, se puede operar en la nube y automatizar muchos de los pasos manuales requeridos para el proceso de calibración.
Para obtener unas predicciones más precisas de las condiciones futuras del edificio, los investigadores consiguieron habilitar la capacidad de cosimulación. Basado en la física, el motor de simulación es capaz de ejecutarse en paralelo con un modelo de aprendizaje automático e interactuar con él en cada paso de tiempo de la simulación, así como combinar sensores reales y virtuales.
El proyecto iBECOME recopiló los datos de los edificios de estudios de casos para calibrar los modelos energéticos de varios tipos de edificios, lo que permitió generar un conjunto de datos para el desarrollo de algoritmos requeridos para la caja de herramientas de análisis de datos.
Estos datos han generado unos modelos de energía de edificios calibrados para el edificio Helios, las oficinas de CEA en Francia, una oficina y un almacén propiedad de Schneider Electric, un sitio de fabricación de Prior Medical y, finalmente, una sala limpia de Seagate.
En los próximos seis meses, el consorcio prevé finalizar la arquitectura de software y hardware del vBMS, así como el desarrollo de métodos computacionales innovadores para implementar el control automatizado de los sistemas de energía del edificio con el fin de maximizar la comodidad y minimizar el uso de energía. Además, se desarrollarán soluciones innovadoras para los servicios de detección de fallas, mantenimiento predictivo, M&V y respuesta a la demanda.