Comunicación presentada al III Congreso Edificios Energía Casi Nula:
Autores
- Eneko Iturriaga, Director de proyectos. Dpto. Industria y Energía, LKS Ingeniería
- Unai Aldasoro, Investigador Postdoctoral, Basque Center for Applied Mathematics (BCAM)
- Álvaro Campos-Celador, Profesor de Universidad, Universidad del País Vasco (UPV-EHU)
- José M. Sala, Catedrático de Universidad, Universidad del País Vasco (UPV-EHU)
Resumen
En esta comunicación se presenta un modelo general para la optimización de sistemas de abastecimiento energético orientado hacia el objetivo de conseguir Edificios de Energía Casi Nula. Dicho modelo se basa en una superestructura general que permite incluir todas las tecnologías existentes y futuras, cubriendo calefacción, agua caliente sanitaria, refrigeración y electricidad. El modelo se ha aplicado a un caso de estudio consistente en un edificio residencial situado en Bilbao. Se han desarrollado modelos de estimación de costes para tecnologías de abastecimiento de energía. El método se ha aplicado para conseguir distintos objetivos de consumo de energía primaria no renovable, obteniendo la instalación óptima y su operación para cada uno de los casos. Para todos los casos se obtiene como resultado de la optimización la instalación de una caldera convencional, un motor de cogeneración y almacenamiento térmico y además, en determinados casos, la instalación de una planta fotovoltaica en cubierta. El coste óptimo se ha obtenido para un consumo de energía primaria no renovable anual de 114,5 kWh/m2. El límite de cubierta se supera cuando el límite de energía primaria no renovable baja de 75 kWh/m2. Por otro lado, el sistema de abastecimiento energético resultante deja de ser económicamente rentable cuando el límite de energía primaria no renovable baja por debajo de los 58 kWh/m2, con un coste anual 1,4 veces el coste óptimo.
Introducción
La Directiva 2010/31/UE sobre eficiencia energética de edificios impone fechas límite para que todos los Estados Miembros se aseguren de que todos los edificios nuevos, así como poco a poco el stock existente, sean Edificios de Energía Casi Nula (EECN), un concepto que debe definirse por dichos Estados siguiendo una metodología propuesta en la Directiva. Esto hace necesario la optimización de los diseños para conseguir dicho objetivo para una inversión mínima. La optimización puede realizarse a dos niveles: a nivel de demanda, mediante medidas de ahorro energético, o a nivel de consumo, mediante sistemas de abastecimiento energético.
En este trabajo se presenta un modelo general para la optimización del sistema de abastecimiento energético de edificios para la consecución de EECNs. Sus principales contribuciones son el desarrollo de un modelo matemático sencillo basado en una superestructura general que representa una integración y operación de todas las tecnologías posibles para sistemas de abastecimiento energético en edificios; y el desarrollo de un método simplificado para caracterizarlos edificios mediante días de referencia.
El modelo matemático descompone el sistema de abastecimiento energético en distintos módulos que forman la superestructura general. En éste incluyen todas las tecnologías existentes en el mercado, permitiendo la interacción entre los módulos y la integración con el entorno del edificio (red eléctrica o redes de frío y de calor). El modelo permite la operación parcial de las distintas tecnologías dentro de un rango, en función de cada tecnología. También permite obtener la distribución de demandas y condiciones climáticas a lo largo de un año gracias a una serie de días tipo definidos mediante datos incluidos por el usuario. Se considera de gran valor para etapas iniciales de diseño de edificios, cuando se dispone de poca información.
El método se aplica a un edificio residencial localizado en Bilbao. Se incluyen las principales tecnologías existentes en el mercado mediante el desarrollo de modelos de estimación de costes. Posteriormente, se obtienen la configuración y la operación de los sistemas de abastecimiento energético óptimos para distintos objetivos de consumo de Energía Primaria No Renovable (NRPE). Este análisis ha permitido obtener una idea general sobre la viabilidad del objetivo EECN para el edificio analizado.
Metodología
Cualquier sistema de abastecimiento energético para edificios se puede entender como distintos módulos de aporte energético integrados para satisfacer las demandas: calefacción, ACS y refrigeración. Por ello, se distinguen los siguientes módulos: módulos de calefacción a alta (HT), media (MT) y baja temperatura (LT) trabajando a 110-130ºC, 60-80ºC, y 40-55ºC respectivamente, módulo de refrigeración y módulo de electricidad. El modelo de optimización se basa en programación mixta entera (MILP) que permite optimizar el diseño y operación de sistemas de abastecimiento energética.
El modelo minimiza el coste anualizado (amortizable más costes variables) de cumplir la meta de energía primaria no renovable límite en un año. Las variables de decisión son: 1) el número de unidades de cada tecnología a instalar, 2) la producción de cada equipo en cada intervalo de tiempo y 3) el encendido o apagado de cada una en cada intervalo de tiempo. Además, las restricciones de modelo corresponden a los balances de energía de módulos y equipos, el límite de energía primaria no renovable y el área de cubierta disponible.
El modelo requiere por parte del usuario de información general del edificio: demandas de calefacción, ACS, refrigeración y electricidad, potencia pico. Contiene rutinas para convertir estos datos en una serie de perfiles para días tipo representativos. Información detallada sobre el modelo y la generación de los perfiles de demanda y temperaturas e irradiación puede verse en el link adjunto.
Caso de estudio
Se ha seleccionado un edificio de reciente construcción (año 2014, certificación B) ubicado en Bilbao, en el que se ha evaluado el sistema de abastecimiento energético óptimo para llegar a distintos límites de NRPE. El edificio demanda calefacción, ACS y electricidad. Consta de 9 alturas con un total de 72 viviendas con un área útil promedio de 80,6 m2 (5.805 m2 en total). La cubierta útil disponible que limita la colocación de paneles térmicos y fotovoltaicos es de 687,5 m2. Las demandas anuales de calefacción, ACS y electricidad son, respectivamente, 20,20 kWh/m2, 19,56 kWh/m2 y 40 kWh/m2. Los perfiles de temperatura e irradiación, así como la distribución horaria de las demandas, se realizan a partir datos climáticos de determinados días tipo. Los perfiles de demanda de ACS se han obtenido a partir de consideraciones del IDAE (2009, 2011), mientras que para la demanda eléctrica se han usado los propuestos por el Annex 42 del EBCS de la IEA (Kreutzer y Knight, 2006). Se ha determinado una potencia pico de 260 kW para las tecnologías gestionables.
Las tecnologías consideradas se listan en la Tabla I. Se han realizado modelos de regresión basados en valores del mercado tanto para costes (equipos e instalación) como para su eficiencia (ver linki). Se ha impuesto un valor mínimo de Ahorro de Energía Primaria (PES) (BOE, 2007) para la operación de las unidades de cogeneración. El mantenimiento anual se incluye como un 2.5% del coste de la instalación. Se ha supuesto un interés anual del 2.5% y una vida útil de 20 años.
Todas las tecnologías pueden regular la carga totalmente menos las cogeneraciones, que solo pueden regular hasta un 60% de su potencia nominal. El coste considerado para los combustibles se muestra es de 0,054 para el gas natural, 0,041 para la biomasa (pellet), 0,223 para la compra de electricidad y 0,0496 €/kWh para la venta de electricidad. El objetivo es optimizar la instalación para minimizar el coste anual para distintos valores objetivos de NRPE. Por ello se definen 7 casos cubriendo los siguientes valores límite de consumo de NRPE: 150, 120, 105, 90, 75, 60 y 0 kWh/m2, siendo el último un caso de Edificio de Energía Nula.
Resultados
Se ha realizado la optimización de los 7 casos y se ha obtenido que todos ellos se corresponden con la configuración que se muestra en la Figura 1 y las configuraciones particulares que se ven en la Tabla III.
Los Casos A y B coinciden, lo que supone que el coste mínimo total se consigue sin aplicar la restricción del límite de NRPE, teniendo como configuración aquella que da la optimalidad de coste. Es decir, hay un nivel de NRPE que implícitamente cumple el coste mínimo anual, 114,5 kWh/m2 para este caso. A partir de ahora dichos casos se tratan conjuntamente como Caso A-B. Por otro lado, se observa que los Casos F y G no son soluciones factibles puesto que requieren más cubierta que la disponible, más de 3 veces la disponible en el caso de Edificio de Consumo Nulo (Caso G). Estos casos se han obtenido eliminando la restricción de cubierta para analizar potenciales soluciones en el caso de que no hubiera limitación de cubierta. Se observa que según se reduce el objetivo de NRPE, la instalación óptima tiende a incluir más paneles y a colocar mayor almacenamiento térmico para tener más flexibilidad. La operación de la cogeneración reduce con el objetivo NRPE y su funcionamiento es prácticamente constante (alrededor de 60%). Esto se explica porque el perfil de demandas de calor y electricidad es el mismo para todos los casos y se trata de autoconsumir la máxima cantidad de electricidad para maximizar la rentabilidad (ver Tabla III).
Análisis energético
Más allá de la configuración, la operación difiere en cada caso, a continuación se analiza desde un punto de vista térmico y eléctrico. El análisis térmico estudia la interacción entre la caldera, la unidad de cogeneración, el almacenamiento y la evacuación de calor; la cual se resumen en la Tabla IV. La evacuación de calor es 100% calor de la cogeneración, puesto que la caldera permite la regulación total de carga y la cogeneración solo parcialmente. Es por ello que evacúa cuando sigue la demanda eléctrica, evacuando parte del calor. Es por ello que una reducción del objetivo NRPE conlleva a menos horas de operación de la cogeneración de cara a reducir el calor evacuado en aquellas horas con menor demanda térmica. Sin embargo, nótese que la operación siempre debe de respetar los límites de PES impuestos.
Menos horas de operación de la cogeneración, no significa una mayor operación de la caldera, debido a que se incluyen más tanques que permiten almacenar parte del calor que se tira cuando el límite de NRPE es mayor (Tabla III). Se observa que la producción de caldera es muy baja respecto a potencia instalada, esto se debe al límite de potencia pico que se impone para hacer frente a condiciones puntuales de demanda (método de dimensionamiento). La baja producción de la caldera explica que el modelo no elija calderas de condensación, pues la mayor eficiencia no justifica la mayor inversión. La ruptura en la tendencia a partir del Caso E se debe a que se elimina la restricción de cubierta y no tiene que ajustarse a la cubierta disponible como ocurre en el Caso E (100% de cubierta ocupada). En los Casos E y F la instalación compensa la evacuación de calor mediante producción fotovoltaica adicional.
El análisis realizado para la producción térmica de la cogeneraciónes extrapolable a la producción eléctrica, pues ésta tiene una relación cuasi-constante con la producción térmica. El sistema de abastecimiento energético puede emplear la red como un depósito eléctrico, pero como el precio de compra es 3 veces el de venta, el sistema tiende a autoconsumir. Esta tendencia se vería reducida si habría una mayor simetría en los precios de compra y venta de electricidad.
Análisis económico
Como es obvio, la necesidad de inversión aumenta según vamos reduciendo el objetivo de NRPE, el valor total de la inversión junto con el desglose por equipos se presente en la Figura 2.
El incremento de la inversión conlleva la instalación de sistemas más eficientes que, a su vez, tienen un menor consumo de energía primaria. Esto no requiere implícitamente unos costes variables menores pues distintos combustibles tienen distintos costes. La suma de costes fijos y variables da lugar al coste anual que como se vió presenta un óptimo para un valor de NRPE de 114,5 kWh/m2a. Los resultados económicos para los casos de estudio, incluyendo aquellos no factibles, se presentan en la Tabla IV.
Los ahorros calculados se han obtenido comparando las instalaciones resultantes con una de referencia, consistente en una caldera convencional para calefacción y ACS, que importa toda la electricidad demandada de la red. Su inversión es 31.429 € y supone unos costes anuales de 64.565 €/a (resultando en consumo de NRPE de 226,82 kWh/m2a). Estos valores se han empleado para calcular el payback, considerando su sustitución una vez amortizada. Se obtiene que el payback iguala a la vida útil de la nueva instalación cuando se alcanza el límite de 58 kWh/m2a. Sin embargo, ésta es ya una solución infactible por la limitación de cubierta. Por lo tanto, el caso F (60 kWh/m2) no es factible por falta de cubierta, mientras que el Caso G (Edificio de Energía Nula) es doblemente infactible por falta de cubierta y por la imposibilidad de recuperar la inversión. Se destaca que el edificio seleccionado tiene un elevado ratio de cubierta a superficie útil total (0.12 m2) y que toda la cubierta se consideró disponible para la instalación fotovoltaica. Esto refuerza la idea de que la disponibilidad de cubierta puede ser el factor limitante en el futuro, a pesar de que se reduzca el coste de las tecnologías más eficientes. En la Figura 3 se muestran los costes anuales mínimos (línea negra) en función de los distintos límites de NRPE. Como se ha dicho, se tiene un valor mínimo en 114,5 kWh/m2, valor que aumenta cuando se buscan menores NRPE. Sin embargo, según reducimos el objetivo de NRPE aparecen las dos restricciones identificadas, limitando las soluciones posibles (área en gris). Como se ha comentado antes, primero actúa la limitación de cubierta, arrojando un mínimo de consumo de energía primaria no renovable para el edificio seleccionado de 75 kWh/m2a.
En general, se puede decir que la disponibilidad de cubierta es un elemento clave a considerar cuando se trata llegar a ciertos niveles de NRPE. Considerando esta limitación para la producción renovable in-situ, es necesario desarrollar el potencial del entorno del edificio para acercarse al objetivo EECN. Esto conllevaría a que varios edificios compartieran superficies comunes para producción renovales como grandes superficies o áreas comunes. Sin embargo, las ciudades en general se caracterizan por falta de superficies de este tipo y presentan un bajo potencial para renovables, por ejemplo, debido a sombras. El uso de superficie aumentaría los costes variables, teniendo que incluirse aquellos necesarios para el alquiler de nuevas superficies, hecho que resultaría en una realimentación negativa entre producción renovable y viabilidad económica. Para una correcta interpretación de los resultados, se debe considerar que el método se ha aplicado a un edificio existente y que solo se ha amortizado el sistema de abastecimiento energético; y las demandas se ha introducido como restricciones del problema. Por lo tanto, valores de demanda elevadas limitan la posibilidad de llegar a ciertos objetivos de NRPE debido a disponibilidad de cubierta o limitaciones de rentabilidad. Esto refuerza la necesidad de optimizar la demanda si se quieren llegar a ciertos objetivos.
Sin embargo, las distintas regulaciones que limitan la demanda no consideran la limitación del consumo eléctrico de aparatos y electrodomésticos, que son el 85% del consumo eléctrico total en viviendas (IDAE, 2011). Esto se traduce en una definición vaga del concepto EECN, donde ningún Estado Miembro incluye el consumo eléctrico doméstico en el cálculo de los límites de NRPE, lo que permite hablar de unos límites tan bajos de EECN como los que resume la BPIE en su reciente informe (2015).
Destacar por último que, mientras que la limitación económica podría superarse mediante el desarrollo tecnológico y la limitación de cubierta mediante una reducción efectiva de la demanda, tanto los equipos como las medidas de ahorro energía implican una inversión energética inicial (energía embebida) que debería tenerse en cuenta en la actividad del edificio mediante herramientas de Análisis de Ciclo de Vida (ACV). Solo así se podrá tratar el problema de una forma efectiva, sin externalizar parte del consumo energético del edificio.
Conclusión
Se ha realizado un modelo para la optimización de los sistemas de abastecimiento energético de edificios. Se pueden encontrar en la bibliografía distintos modelos de optimización, pero ninguno de ellos incluye un tratamiento tan detallado y realista de los elementos que tienen una influencia significativa en la operación del sistema de abastecimiento energético. Se ha aplicado a un caso de estudio para un edificio de viviendas en Bilbao.
Agradecimientos
Este trabajo ha sido financiado parcialmente mediante Bizkaia Talent y la Comisión Europea mediante el programa COFUND a través del 2015 Aid Programme for Researches (AYD-000-280) por el Gobierno Vasco (programa BERC 2014-2017) y por el MINECO de España (SEC-2013-0323).
Referencias
- IDAE. Análisis del consumo energético del sector residencial en España. Proyecto sech spahousec. 2011.
- IDAE. Condiciones de aceptación para programas informáticos alternativos. Anexo III, p.23. 2009.
- N. Kreutzer, I. Knight. Social housing electrical energy consumption profiles in the United Kingdom. 2nd International Solar Cities Congress. 2006.
- BOE. Real Decreto 314/2006 de 17 de Marzo por el que se aprueba el Código Técnico de la Edificación.
- BOE. Real Decreto 616/2007, de 11 de mayo, sobre fomento de la cogeneración.
- Nearly zero energy buildings definitions across Europe. Buildings Performance Institute Europe (BPIE) Factsheet 2015.