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Financiado

NUEVAS TECNOLOGIAS PARA MEJORAR LA EFICIENCIA ENERGETICA EN LOS EDIFICIOS

EN LOS INDICES DE REFERENCIA DE LOS MERCADOS EUROPEOS, LA SUBIDA DE ALGUNOS COMBUSTIBLES FOSILES, COMO EL PETROLEO, ESTA TENSIONANDO EL PRECIO DE LA ELECTRICIDAD EN LOS MERCADOS A NIVEL NACIONAL Y EN OTROS PAISES DE LA UNION EUROP... ver más

01/01/2021

UAL

169K€

Presupuesto del proyecto: 169K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE ALMERIA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 623

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Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2021-01-01

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UAL

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE ALMERIA

Total investigadores 623

Presupuesto del proyecto 169K€

Descripción del proyecto EN LOS INDICES DE REFERENCIA DE LOS MERCADOS EUROPEOS, LA SUBIDA DE ALGUNOS COMBUSTIBLES FOSILES, COMO EL PETROLEO, ESTA TENSIONANDO EL PRECIO DE LA ELECTRICIDAD EN LOS MERCADOS A NIVEL NACIONAL Y EN OTROS PAISES DE LA UNION EUROPEA. ESTA SUBIDA SE DEBE A VARIOS FACTORES QUE NO TIENEN QUE SER EXCLUYENTES ENTRE SI: I) EL HECHO DE QUE SE HAYA PODIDO ALCANZAR EL PICO DE PRODUCCION DE LOS PRINCIPALES SUMINISTRADORES DE GAS A NIVEL EUROPEO, ARGELIA Y RUSIA, II) DIVERSAS TENSIONES GEOPOLITICAS QUE AFECTAN AL SUMINISTRO, ARGELIA CON MARRUECOS O RUSIA CON LA UNION EUROPEA, Y, III) PROBLEMAS LOGISTICOS DEBIDO AL REPUNTE DE LA DEMANDA ENERGETICA UNA VEZ QUE SE HA DEJADO ATRAS LA PANDEMIA PROVOCADA POR LA COVID-19. ESTOS FACTORES ESTAN ACELERANDO EL CAMBIO ENERGETICO DE UN MODELO DEPENDIENTE DE COMBUSTIBLES FOSILES, LIMITADOS, CONTAMINANTES Y EN MANOS DE UNOS POCOS PAISES, A OTRO EN EL QUE LAS ENERGIAS RENOVABLES CUBREN, SI NO TODA, UNA PARTE IMPORTANTE DE LA DEMANDA ENERGETICA. EN LOS PAISES DESARROLLADOS, EL GASTO ENERGETICO ASOCIADO A EDIFICIOS DEL SECTOR RESIDENCIAL ES APROXIMADAMENTE UN TERCIO DE LA ENERGIA TOTAL CONSUMIDA. LAS NUEVAS TECNOLOGIAS, COMO EL INTERNET DE LAS COSAS (IOT), APRENDIZAJE AUTOMATICO (MACHINE LEARNING), BIG DATA, LA REALIDAD AUMENTADA, ETC., PUEDEN UTILIZARSE EN LOS SISTEMAS DE GESTION DE LA ENERGIA CON LA FINALIDAD DE REDUCIR EL CONSUMO DEL EDIFICIO Y, ASI, MEJORAR SU EFICIENCIA. A PARTIR DE LOS CONJUNTOS DE DATOS ADQUIRIDOS POR DISPOSITIVOS IOT SE PUEDEN CALCULAR POR MEDIO DE MACHINE LEARNING VARIOS TIPOS DE MODELOS CON ESTE FIN. EL USO DE ESTAS TECNICAS PUEDE AYUDAR A: I) DETECTAR ANOMALIAS PARA REDUCIR EL DESPILFARRO DE ENERGIA DEBIDO AL MAL FUNCIONAMIENTO DE LOS EQUIPOS Y A LAS COSTOSAS AVERIAS, II) CARACTERIZAR Y MODELAR EL COMPORTAMIENTO DE LOS USUARIOS EN EL INTERIOR DEL EDIFICIO PARA ESTIMAR DONDE Y CUANDO DESARROLLAN SUS ACTIVIDADES DIARIAS Y ADAPTAR EL FUNCIONAMIENTO DEL SISTEMA DE CLIMATIZACION A ESTA PREVISION Y, III) PREDECIR TANTO LA IRRADIACION SOLAR COMO LA PRODUCCION DE LOS PANELES FOTOVOLTAICOS PARA MEJORAR LA GESTION DE LA ELECTRICIDAD PRODUCIDA POR ESTOS PANELES Y CONVERTIR AL EDIFICIO EN ENERGETICAMENTE AUTOSUFICIENTE. ESTE PROYECTO PROPONE LA APLICACION DE NUEVAS TECNOLOGIAS DIGITALES PARA REDUCIR EL CONSUMO ENERGETICO DE LOS EDIFICIOS Y, POR TANTO, CONDUCIR SU HUELLA DE CARBONO HACIA CERO. DICHA TRANSICION DIGITAL SE REALIZARA MEDIANTE IOT Y ALGORITMOS DE MACHINE LEARNING Y SE PROBARA EN UN EDIFICIO BIOCLIMATICO EXISTENTE, EL CENTRO DE INVESTIGACION CIESOL. SERA NECESARIO: I) DESARROLLAR UN SISTEMA DE DETECCION DE ANOMALIAS JUNTO CON UNA HERRAMIENTA DE SOPORTE BASADA EN REALIDAD AUMENTADA PARA FACILITAR LAS COMPROBACIONES IN SITU Y REDUCIR EL TIEMPO NECESARIO PARA LAS TAREAS DE MANTENIMIENTO. ESTE SISTEMA UTILIZARA TECNICAS BASADAS EN DATOS Y CONOCIMIENTO PARA COMPROBAR, EN TIEMPO REAL, EL FUNCIONAMIENTO DE LOS PRINCIPALES SISTEMAS Y DISPOSITIVOS DEL EDIFICIO, II) CARACTERIZAR EL COMPORTAMIENTO DE LOS USUARIOS EN EL INTERIOR DEL EDIFICIO MEDIANTE UNA ESTRATEGIA DE SEGUIMIENTO DE LA OCUPACION COMPUESTA POR ANCLAJES, ETIQUETAS Y CAMARAS, Y UTILIZANDO MACHINE LEARNING PARA OBTENER MODELOS DEL COMPORTAMIENTO DE LOS USUARIOS, III) PREDECIR LA IRRADIACION SOLAR UTILIZANDO DATOS DE UN PIRANOMETRO Y MACHINE LEARNING JUNTO CON LA PREDICCION DE LA PRODUCCION DE LOS PANELES FOTOVOLTAICOS MEDIANTE VIDEO ADQUIRIDO POR UNA CAMARA QUE SE UTILIZARAN PARA DETECTAR LA CANTIDAD DE POLVO EN LOS MISMOS. ESTION DE ENERGIA\APRENDIZAJE AUTOMATICO\MANTENIMIENTO\SISTEMAS DE OCUPACION DE PERSONAS\MODELOS DE PREDICCION\EDIFICIOS DE ENERGIA CERO

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