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Gestión de energía: desarrollo de un gestor inteligente de la energía asistido por IA

Jan Derua describe por qué la Universidad de Ciencias Aplicadas Thomas More ha desarrollado un un gestor inteligente de la energía asistido por inteligencia artificial.

La Universidad de Ciencias Aplicadas Thomas More es la mayor universidad de ciencias aplicadas de Flandes (Bélgica) y está repartida en ocho sedes. En el Campus De Nayer en Sint-Katelijne-Waver, tenemos cursos de Electromecánica, Tecnología de Automoción, Tecnología de Diseño y Producción y Electrónica/TIC. Somos un Centro de Formación certificado por KNX, así como un KNX Scientific Partner, y realizamos investigación y desarrollo en diferentes áreas, incluyendo sistemas embebidos, como KNX.

Universidad Thomas More de Ciencias Aplicadas – Campus De Nayer.

Hace unos años, el operador flamenco de distribución de energía decidió sustituir los contadores analógicos tradicionales por contadores digitales. Aunque estos contadores se denominan «contadores inteligentes», sólo tienen un puerto de comunicación que permite recuperar digitalmente los datos de medición. Los productos disponibles para convertir estos contadores en unos realmente inteligentes y gestionar los flujos de energía son casi todos sistemas de control que sólo hacen visible el consumo, no son verdaderos sistemas de gestión de la energía. Por lo tanto, se necesitan verdaderos sistemas de gestión de la energía, complementados con IA, que hagan que estos contadores sean realmente inteligentes y autónomos. Y puesto que la gestión energética requiere un buen sistema de comunicación entre sensores, actores y controladores, KNX es el protocolo obvio a elegir.

Alcance del proyecto

El objetivo final es llegar a un gestor de energía inteligente asistido por IA que permita controlar el mayor número posible de tecnologías y dispositivos en un entorno residencial. Este gestor debería ser autónomo y ayudar al usuario a conseguir un consumo energético racional sin demasiadas preocupaciones. La intención es poder integrarlo tanto en situaciones nuevas como existentes sin necesidad de realizar muchas modificaciones en la instalación y sin mucho impacto financiero. Además, el proyecto no se limita únicamente a los flujos de energía eléctrica, ya que también se puede amortiguar y canalizar mucha energía a nivel térmico.

El aasem (AI Assisted Smart Energy Manager) desarrollado por la Universidad de Ciencias Aplicadas Thomas More.

Diseño e implementación

Para la comunicación con el bus KNX, el diseño se equipó con un chip desarrollado en Bélgica, el ONSEMI NCN5130. Por lo tanto, la pila KNX se desarrolló internamente.

La intención es poder visualizar y controlar todas las aplicaciones ya presentes en el hogar. Por ejemplo, el inversor solar, el calentador de agua solar, la bomba de calor, los enchufes inteligentes, etc., sin necesidad de grandes inversiones adicionales.

Hemos optado por trabajar con una distribución Linux a medida sobre un hardware industrial fiable. De hecho, por razones de fiabilidad y durabilidad, las soluciones con Raspberry Pi o Arduino no son las mejores opciones. Se utilizaron imágenes Bare Metal y Docker para una integración robusta y dinámica, mientras que la programación es posible a través de Node Red, el registro de datos se basa en Influx y Grafana se utiliza para la visualización. Esto permite todas las integraciones imaginables.

La pequeña fábrica de PCB de la Universidad de Ciencias Aplicadas Thomas More, Campus De Nayer.

Ventajas de la IA

El uso de la IA permite hacer inteligente el hogar sin necesidad de programación adicional ni intervención humana. El hardware integrado está preparado para la IA, lo que significa que no se necesita conexión a Internet para procesarla. Sólo la previsión meteorológica y la predicción de la generación de energía de los paneles solares requieren conexión a Internet. La parte de IA aún está en desarrollo y necesita más pruebas, pero ya estamos obteniendo buenos resultados a través de Node Red.

Casos de prueba

Hemos desarrollado tres casos de prueba. El primero se refiere a una casa nueva, bastante grande y de consumo de energía casi neutro. Aquí se integraron los paneles fotovoltaicos y la bomba de calor, así como una batería para el almacenamiento de energía. En este caso, la atención se centra en optimizar los flujos de energía y, sobre todo, en limitar los picos de consumo, ya que la tarificación en Flandes depende en parte de la tarifa de capacidad.

Por el momento, durante los pasados meses de septiembre y octubre, se produjo un ahorro de costes energéticos de unos 370 euros gracias a la gestión de la energía y al aumento del autoconsumo, y otro ahorro de unos 10 euros al mes gracias a la reducción de los picos de consumo y a la evitación de la tarifa de capacidad.

El segundo caso de prueba se refiere a una casa antigua en la que se instalaron paneles fotovoltaicos, un sistema de pellets de madera para calefacción y agua caliente sanitaria y una batería para almacenar energía. El control se realiza a través de nuestro dispositivo aasem, combinado con la instalación KNX. Actualmente no disponemos de cifras suficientes de esta instalación para publicar cuál es el ahorro de costes, pero esperamos que sea impresionante a lo largo del año.

El tercer caso de prueba se refiere al laboratorio de formación e investigación KNX, que se equipó con paneles fotovoltaicos combinados con una batería de 7,5 kWh y una estación de carga para vehículos eléctricos. Gracias a su control, el laboratorio es autosuficiente.

La configuración de prueba FV/batería/VE.

Además del ahorro de energía y la comodidad del control, los tres casos de prueba proporcionan una gran cantidad de datos que permiten seguir entrenando y optimizando la IA.

Resumen

El resultado del uso de nuestro dispositivo aasem es muy satisfactorio tanto en términos de funcionamiento como de captura de datos. La masa de datos que se ha capturado y que se seguirá capturando permite optimizar aún más la parte de la IA. El diseño del módulo permite integrarlo fácilmente en un marco de distribución estándar y consume muy poca energía. En cuanto a futuros desarrollos, estamos pensando en ampliar el dispositivo aún más con KNX RF e implementar la pila KNX Secure.

Jan Derua MSc es profesor e investigador en la Universidad de Ciencias Aplicadas Thomas More, Tutor certificado por KNX, y miembro del consejo de KNX Bélgica.

www.thomasmore.be

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