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ANALISIS DE DATOS CONTEMPORANEO PARA LA OPTIMIZACION DEL CONSUMO ENERGETICO DE B...

ANALISIS DE DATOS CONTEMPORANEO PARA LA OPTIMIZACION DEL CONSUMO ENERGETICO DE BLOQUES DE VIVIENDAS Y MAQUINARIA INDUSTRIAL SE PREVE QUE EL CAMBIO CLIMATICO PUEDA CAUSAR DAÑOS IRREPARABLES EN LOS PROXIMOS AÑOS Y SE ESTIMA QUE EL CONSUMO ENERGETICO ES UNO DE LOS MAYORES CAUSANTES DE ESTE FENOMENO. DEBIDO A ELLO LA COMUNIDAD CIENTIFICA LLEVA VARIOS AÑOS... ver más

01/01/2021

UPV

78K€

Presupuesto del proyecto: 78K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DEL PAIS VASCO/EUSKAL HERRIKO UNI... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 45

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2021-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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UPV

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DEL PAIS VASCO/EUSKAL HERRIKO UNI... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 45

Presupuesto del proyecto 78K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto SE PREVE QUE EL CAMBIO CLIMATICO PUEDA CAUSAR DAÑOS IRREPARABLES EN LOS PROXIMOS AÑOS Y SE ESTIMA QUE EL CONSUMO ENERGETICO ES UNO DE LOS MAYORES CAUSANTES DE ESTE FENOMENO. DEBIDO A ELLO LA COMUNIDAD CIENTIFICA LLEVA VARIOS AÑOS TRABAJANDO EN LA OPTIMIZACION DE LOS RECURSOS QUE SE UTILIZAN PARA LA GENERACION DE ENERGIA Y EN CONSECUENCIA CONTAMINAR MENOS. ESTA AREA DE INVESTIGACION ES CONOCIDA COMO LA EFICIENCIA ENERGETICA.SE ESTIMA QUE LOS EDIFICIOS SON RESPONSABLES APROXIMADAMENTE DEL 40% DEL CONSUMO ENERGETICO DE LA UNION EUROPEA Y DEL 36% DE LAS EMISIONES DE GASES DE EFECTO INVERNADERO. ASIMISMO, SE ESTIMA QUE GRAN PARTE DE ESTE CONSUMO VA DESTINADO A LOS SISTEMAS DE CALEFACCION, VENTILACION Y AIRE ACONDICIONADO EN EL CASO DE LAS INDUSTRIAS, SE ESTIMA QUE PRODUCEN EL 25% DE LAS EMISIONES, DEL QUE UNA GRAN PARTE ES EMITIDA POR GRANDES MAQUINAS.EN ARAS A REDUCIR EL CONSUMO, EL USO DE PARADIGMAS DE ANALISIS DE DATOS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL (MACHINE LEARNING, DEEP LEARNIG) SE HA CONVERTIDO EN UN GRAN ALIADO PARA REDUCIR EL CONSUMO ENERGETICO DE DICHOS SISTEMAS, YA QUE, PERMITEN GENERAR AGENTES INTELIGENTES QUE LOS CONTROLEN DE MANERA EFICIENTE. SE AÑADEN ADEMAS ALGORITMOS DE OPTIMIZACION HEURISTICA QUE PUEDAN APORTAR SOLUCIONES QUE MINIMICEN EL CONSUMO.EN ESTE PROYECTO PROPONEMOS CONTINUAR CON LA INVESTIGACION YA INICIADA PARA OBTENER MODELOS QUE SIRVAN PARA OBTENER UN MENOR CONSUMO EN DIFERENTES CASOS DE USO.1.- BLOQUES DE VIVIENDAS: MODELO DE MEJORA DEL CONSUMO ELECTRICO EN BASE A LAS CONDICIONES METEOROLOGICAS Y AL NUMERO DE OCUPANTES; SE TRATA DE MEJORAR EL MODELO YA PROPUESTO PUBLICADO EN LA REVISTA Q1 ENERGY AND BUILDINGS2.- MAQUINARIA INDUSTRIAL: EN ESTE CASO ES DE SEÑALAR QUE SE PRETENDE UTILIZAR UN SISTEMA DE DETECCION DE PICOS EN EL CONSUMO EN ARAS A DETERMINAR LAS RAZONES DE LOS MISMOS Y BUSCAR UN MODELO BASADO EN EL ANALISIS DE SERIES TEMPORALES QUE SEA CAPAZ DE PREDECIR Y EVITAR EN LA MEDIDA DE LO POSIBLE QUE SE PRODUZCAN; CON LO QUE YA SE HA REALIZADO EN ESTA LINEA LA IMPRESION QUE SE TIENE ES QUE HAY QUE BUSCAR LA MANERA OPTIMA DE COMBINAR LOS FUNCIONAMIENTOS A MAXIMA POTENCIA DE LAS DIFERENTES MAQUINAS, OBTENIENDO UN SOLAPAMIENTO MINIMO ENTRE LOS PICOS DE LAS MAQUINAS.3.- CAMPUS UNIVERSITARIO: EN EL PROYECTO INTEREG EKATE TRABAJAMOS PARA DISMINUIR EL CONSUMO ENERGETICO EN EL CAMPUS DE BURDEOS; EN LA PRESENTE SOLICITUD SE PROPONE MEJORAR EL MODELO YA PRESENTADO EN UNA CONFERENCIA INTERNACIONAL Y TRABAJAR PARA EXTENDERLO A OTROS CAMPUS.EN EL GRUPO TENEMOS YA CIERTA EXPERIENCIA EN ABORDAR ESTE TIPO DE PROBLEMATICA, Y ADEMAS HEMOS TENIDO LA OPORTUNIDAD DE PARTICIPAR EN UN PROYECTO EUROPEO INTEREG EN LA LINEA DE EFICIENCIA ENERGETICA, Y EN OTRO REGIONAL SOBRE LA REDUCCION DE EMISIONES POR PARTE DE LAS AERONAVES (HIBRIDACION Y MEJORA DE LA EFICIENCIA).LA IDEA ES APROVECHAR LA EXPERIENCIA DEL GRUPO, Y LAS COLABORACIONES CON OTROS AGENTES DE INVESTIGACION DEL ENTORNO (CENTROS TECNOLOGICOS, UNIVERSIDADES) PARA LLEVAR A CABO ESTA PROPUESTA, EN LA QUE SE UTILIZARAN LOS CONOCIMIENTOS QUE APORTAMOS EN ANALISIS DE DATOS, MACHINE LEARNING, DEEP LEARNING Y SERIES TEMPORALES, PARA DISEÑAR EL SISTEMA DE OPTIMIZACION HEURISTICO QUE CONSIGA UN MENOR CONSUMO ENERGETICO EN LOS ESCENARIOS PROPUESTOS.

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