Actualmente, los edificios representan el 40 % del consumo final de energía en la Unión Europea y el 36 % de sus emisiones de gases de efecto invernadero relacionadas con la energía. Sin embargo, el 75 % de los edificios en la Unión aún no son eficientes desde el punto de vista energético. Dentro de este contexto, el proyecto «Inteligencia Artificial Para Ahorro Energético En Hoteles» tiene como objetivo implementar un sistema de IA para el control de la temperatura en hoteles, con la finalidad de ahorrar energía y optimizar el confort térmico de los clientes.
El proyecto se centra en tres aspectos clave: las variables que afectan al confort térmico de los huéspedes, las variables sobre las que se puede actuar (como los sistemas de control térmico del edificio, incluyendo las enfriadoras), y el desarrollo de una IA que gestione todo el sistema de manera eficiente desde el punto de vista energético. Para lograrlo, se han analizado datos ambientales externos, datos de los sistemas internos del hotel, y datos de ocupación, considerando un total de casi 400 variables.
Cámara Frigorífica
Enfriadoras
Estos datos se consolidan en un Sistema de Gestión de Edificios (BMS) que permite la operación centralizada de los sistemas energéticos. De esta forma, la IA puede operar automáticamente sobre los sistemas de energía del hotel, optimizando su funcionamiento en tiempo real. Para complementar esta digitalización, se han instalado sensores de temperatura, humedad, radiación solar, y aforo en las diferentes zonas del hotel.
Un aspecto crucial de este enfoque es la consideración de la estacionalidad de las variables para entender las dinámicas térmicas, las cuales la IA utiliza para optimizar el consumo energético. Esta optimización se consigue mediante la aproximación de una fórmula de confort térmico diseñada específicamente para el hotel, lo que permite a la IA traducir los datos en medidas concretas que maximicen el confort de los usuarios mientras se minimiza el consumo energético.
Es importante observar la estacionalidad de estas variables para entender las dinámicas térmicas que se producen y que la IA va a aprovechar para hacer la optimización del consumo energético.
El aprovechamiento de las dinámicas se consigue mediante la aproximación de la fórmula de confort térmico diseñada para el hotel, en una ilustración simplificada:
Esta temperatura interior resultado de la combinación de diferentes factores se puede traducir en confort para los usuarios.
El proyecto también incluye la recolección de datos sobre la sensación térmica de los usuarios a través de formularios con códigos QR. Esta información permite que la IA aprenda y evolucione con base en las preferencias y necesidades de los clientes del hotel.
La implementación del sistema SCADA integrado con el BMS del edificio ha permitido una supervisión y control eficientes de los sistemas de energía, proporcionando a los equipos de mantenimiento una herramienta centralizada para gestionar los sistemas y recolectar datos en tiempo real. La plataforma Airen Zero, integrada con el modelo de IA y servicios externos como AEMET, ha demostrado ser capaz de administrar y procesar datos en tiempo real, generando planificaciones óptimas para el uso de los sistemas de climatización del hotel. Un ejemplo claro es la gestión del sistema de enfriamiento en la zona del comedor, donde la IA ajusta el régimen de funcionamiento de los sistemas energéticos en función de la ocupación y el historial de consumo, logrando un equilibrio perfecto entre confort y eficiencia energética.
Como la optimización se produce por el aprovechamiento de las inercias térmicas la IA lo que generará es una planificación de acuerdo con la previsión del día siguiente y según los patrones de los datos históricos.
Un ejemplo claro de la eficacia de la IA en la optimización energética es la gestión del sistema de climatización en la zona del comedor del hotel. Esta área tiene horarios de ocupación bien definidos, lo que permite a la IA ajustar de manera precisa el régimen de funcionamiento de los sistemas de energía, no solo durante el periodo de ocupación, sino también en los momentos previos y posteriores.
La IA, al analizar los patrones de uso y la inercia térmica del comedor, puede predecir con gran precisión cuándo es necesario iniciar o reducir la actividad de los sistemas de enfriamiento. Por ejemplo, si la IA determina que la demanda de refrigeración será mínima en los últimos minutos de operación, puede programar el apagado progresivo de los sistemas de enfriamiento hasta 30 minutos antes del cierre del comedor. Este ajuste inteligente asegura que el confort de los comensales no se vea afectado, ya que el ambiente se mantendrá dentro de los rangos óptimos de temperatura durante el tiempo de uso. Al mismo tiempo, se logra una significativa reducción en el consumo energético, ya que el sistema evita el gasto innecesario de energía en momentos de baja demanda.
Este enfoque no solo reduce el consumo energético, sino que también prolonga la vida útil de los equipos al minimizar los ciclos de encendido y apagado, optimizando así la operación del sistema en su conjunto. El resultado es un equilibrio ideal entre eficiencia energética y confort, que se traduce en una operación más sostenible y económica para el hotel.
Este proyecto, desarrollado por Substrate AI en colaboración con diversas instituciones y expertos en inteligencia artificial, no solo ha demostrado ser una solución innovadora para mejorar la eficiencia energética, sino que también ha asegurado que el confort térmico de los ocupantes del Hotel Poseidón Playa en Benidorm no se vea comprometido, estableciendo un nuevo estándar en la gestión energética hotelera.
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