Casos prácticos de eficiencia energética en instalaciones de climatización en los edificios

Este documento trata sobre la climatización, los elementos que la componen y sus equipos. El desarrollo del trabajo tiene un acercamiento a la física, pasando por la generación y transferencia de calor y el frio, hasta el uso y aprovechamiento en equipos y sistemas concretos aplicables y disfrutables para la sociedad. Se desarrolla en diferentes capítulos durante los cuales se van poniendo ejemplos prácticos sobre el tema que se está desarrollando, para poder ver y resolver cuestiones de la vida diaria. En este trabajo se intenta hacer comprender mejor cuestiones sobre climatización de los edificios y algunas cosas singulares de la vida cotidiana que se ven a menudo y no se comprende su funcionamiento. La finalidad del trabajo es promover el conocimiento y la aplicación de la tecnología en las diferentes situaciones posibles en un sistema de climatización, utilizando sistemas con la máxima eficiencia energética, este aspecto es muy importante por la presencia que tiene en los reglamentos de instalaciones térmicas en edificios. Este tipo de documento sirve como manual para tener una introducción a los procesos de climatización, una vez finalizado el documento se podrá empezar a desarrollar ejercicios prácticos de climatización en locales, ya que se han desarrollado y comprendido la parte teórica de todos los componentes que la integra

Comparativa y análisis de los sistemas elearning: plataformas y herramientas

Actualmente la docencia a distancia, online, es una claro método de transferencia de conocimiento que cuenta con claras ventajas sobre la docencia presencial. La docencia online cuenta con objetos tecnológicos que permiten optimizar esta transferencia de conocimiento, adaptándolos a la distancia entre el profesor y el estudiante. Existen diversas plataformas, sobre las que soportar cada una de las herramientas que pueden desarrollarse para alcanzar los objetivos propuestos, tratando de representar y seguir los mismos objetivos planteados, o incluso objetivos superiores, en las tradicionales actividades formativas y metodologías docentes, propias de la enseñanza presencial. Cada sistema eLearning presenta diversas características propias, que hacen que se diferencie del resto y que, una vez implantado el sistema es más engorrosa la migración a otro, la elección de uno u otro sistema no debe tomarse a la ligera. Además, todas las plataformas no permiten el desarrollo de todas las herramientas necesarias para el desarrollo de las actividades deseada

Degradation Monitoring of Photovoltaic Plants: Advanced GIS Applications

In order to evaluate a photovoltaic (PV) plant performance, payback time, profitability and environmental impact, an analysis must be made of plant maintenance needs, module and wiring degradation, mismatches and dust effects and PV cell defects and faults. Although a wide range of studies can be found that show the theory and laboratory testing of how these circumstances may affect PV production, very few studies in the field have covered or quantified real degradation effects and faults using a systematic procedure. The authors have therefore reviewed the conditions of PV plants operating in Southern Europe, examining the most frequently found faults and types of degradation, and they look at how novel technologies, such as geographic information system (GIS) applications, can help maintainers, owners, and promoters to supervise and locate damaged PV modules and monitor their evolution and impact on plant working conditions. GIS applications in this field allow the organization of a geo-referenced database of the system, locating and supervising the thirds of each PV cell in the power plant. With this information, investors and maintainers can exert increased control on the PV plant performance and conduct better preventive maintenance measures. The examples given demonstrate that these sorts of applications can be applied both to large PV plants and to domestic installations

Creación del primer laboratorio de investigación industrial dentro del área de la ingeniería eléctrica : Catálogo de exposición

44[ES] Con 1093 patentes en su haber, Thomas Edison fue uno de los inventores más prolíficos e influyentes de la historia. Sus laboratorios de Menlo Park y West Orange, Nueva Jersey, fueron pioneros en la investigación industrial y produjeron el primer fonógrafo, la lámpara eléctrica incandescente y el proyector de cine. Edison también fue un empresario que creó docenas de empresas para comercializar sus inventos, jugando un papel importante en la creación de la industria eléctrica, la grabación del sonido y el cine

El impacto de los laboratorios de ingeniería eléctrica: desarrollo de aplicaciones en la reproducción del sonido. Catálogo de exposición

68[ES] Thomas Edison fue catapultado a la fama internacional a través de su invención del fonógrafo en 1877, una máquina capaz de grabar y reproducir todo lo que “oía”. Sin embargo Edison no fue la primera persona en grabar el sonido. Ese honor le corresponde a Édouard-Léon Scott de Martinville, un inventor francés que en 1857 ideó su fonoautógrafo, una máquina que inscribía las vibraciones de los sonidos en el aire en un medio permanente. El fonoautógrafo de Scott fue un instrumento extraordinario. Desde el principio de los tiempos, el sonido había sido invisible y fugaz. El fonoautógrafo lo hizo visible y permanente al escribirlo en papel. De esta forma, las ondas de sonido pudieron estudiarse como nunca antes se había hecho. La grabación de sonido fue un logro excepcional en 1857. El fonógrafo de Edison también fue extraordinario. No solo grabó sonidos, sino que también permitió su reproducción a voluntad (fue precisamente este invento el que le proporcionó a Edison un lugar destacado como inventor)

The Internet of Things for the Intelligent Management of the Heating of a Swimming Pool by Means of Smart Sensors

By using various smart sensors integrated in a global domotic system, a proper solar thermal management is executed. The goal is to properly manage solar energy for heating swimming pool using various devices installed at home. Swimming pools are a necessity in many communities. In summer, they are a source of refreshment. However, maintaining a swimming pool at an optimal temperature can be a challenge even in the summer months. The use of the Internet of Things in homes has enabled proper management of solar thermal energy, thus significantly improving the quality of life by making homes more comfortable and safer without using additional resources. The houses built today have several smart devices that manage to optimize the energy consumption of the house. The solutions proposed in this study to improve energy efficiency in swimming pool facilities include the installation of solar collectors to heat swimming pool water more efficiently. The installation of smart actuation devices (to efficiently control energy consumption of a pool facility via different processes) together with sensors that provide valuable information on energy consumption in the different processes of a pool facility, can optimize energy consumption thus reducing overall consumption (by 90%) and economic cost (by more than 40%). Together, these solutions can help to significantly reduce energy consumption and economic costs and extrapolate it to different processes of similar characteristics in the rest of the society

Characterization of the electricity consumption in the healthcare sector in the Castilla y Léon region

232[ES] El consumo de energía sostenible y responsable requiere la implementación de medidas encaminadas a un uso más eficiente de la energía. Por lo que a la energía eléctrica se refiere, un alto conocimiento del gasto energético permite determinar la presencia de consumos innecesarios, optimizar la demanda eléctrica mediante la reducción del consumo o realizar una adecuada gestión de cargas. Además, si se tiene en cuenta la liberalización del mercado energético, los conocimientos adquiridos pueden utilizarse para mejorar las negociaciones con los proveedores y la contratación de los parámetros tarifarios, reduciendo así los costes. En esta Tesis Doctoral se realiza un análisis energético para grandes infraestructuras, como son los edificios de la Consejería de Sanidad de la Junta de Castilla y León, caracterizada por un gran número de puntos de suministro energético (correspondientes a 257 edificios) con alto consumo y dispersión, constituyendo el análisis de los datos un proceso complejo que requiere de técnicas más sofisticadas que las habituales. Durante este trabajo se propone desarrollar herramientas informáticas de alto nivel para adquirir, almacenar y procesar datos relacionados con el gasto de energía eléctrica, así como su posterior visualización por parte del usuario final. Para ello, se propone un modelo de datos que es aplicable al análisis de diferentes tipos de consumo de energía. Además, se recopilan datos sobre variables climáticas y variables constructivas que influyen en el gasto energético y que serán de utilidad en el análisis e interpretación del perfil de consumo eléctrico y su estimación. Apoyado en el modelo de datos, se han desarrollado herramientas de análisis para crear visualizaciones sencillas y modelos para extraer el conocimiento inherente a los datos energéticos. Utilizando técnicas de machine learning, se crean grupos con perfiles de consumo energético de características similares. El análisis de los perfiles o curvas del perfil eléctrico se ha realizado mediante técnicas de clusterización, reducción de dimensionalidad, análisis de regresión y redes neuronales. De esta forma, es posible determinar qué edificios se comportan de manera similar y cuáles se desvían del comportamiento normal. Los modelos obtenidos permiten estimar el consumo energético mensual de cada edificio relacionándolo con las variables climáticas. Con base a estimaciones futuras de las variables climáticas, se puede predecir el gasto energético del edificio. El uso de estas técnicas incluye el uso de análisis de regresión que integran información sobre la evolución del perfil de consumo eléctrico.[EN] Sustainable and responsible energy consumption requires the implementation of measures aimed at a more efficient use of energy. As far as electricity is concerned, a thorough knowledge of energy expenditure makes it possible to determine the presence of unnecessary consumption, to optimize electricity demand by reducing consumption or to carry out proper load management. Moreover, taking into account the liberalization of the energy market, the knowledge acquired can be used to improve negotiations with suppliers and the contracting of tariff parameters, thus reducing costs. In this Doctoral Thesis an energy analysis is carried out for large infrastructures, such as the buildings of the Health Department of the Castilla y León Regional Government, characterized by a large number of energy supply points (corresponding to 257 buildings) with high consumption and dispersion, constituting the analysis of the data a complex process that requires more sophisticated techniques than the usual ones. During this work, it is proposed to develop high-level computer tools to acquire, store and process data related to electrical energy expenditure, as well as its subsequent visualization by the end user. For this purpose, a data model is proposed that is applicable to the analysis of different types of energy consumption. In addition, data is collected on climatic variables and construction variables that influence energy expenditure and that will be useful in the analysis and interpretation of the electricity consumption profile and its estimation. Based on the data model, analysis tools have been developed to create simple visualizations and models to extract the knowledge inherent in the energy data. Using machine learning techniques, groups with energy consumption profiles of similar characteristics are created. The analysis of the profiles or curves of the electrical profile has been performed using clustering techniques, dimensionality reduction, regression analysis and neural networks. In this way, it is possible to determine which buildings behave similarly and which deviate from normal behavior. The models obtained allow estimating the monthly energy consumption of each building in relation to climatic variables. Based on future estimates of climatic variables, the building's energy expenditure can be predicted. The use of these techniques includes the use of regression analyses that integrate information on the evolution of the electricity consumption profile

Electrical Consumption Profile Clusterization: Spanish Castilla y León Regional Health Services Building Stock as a Case Study

Health Services building stock is usually the top energy consumer in the Administrative sector, by a considerable margin. Therefore, energy consumption supervision, prediction, and improvement should be carried out for this group in a preferential manner. Most prior studies in this field have characterized the energy consumption of buildings based on complex simulations, which tend to be limited by modelisation restrictions and assumptions. In this paper, an improved method for the clusterization of buildings based on their electrical energy consumption is proposed and, then, reference profiles are determined by examining the variation of energy consumption over the typical yearly consumption period. The temporary variation has been analyzed by evaluating the temporary evolution of the area consumption index through data mining and statistical clusterization techniques. The proposed methodology has been applied to building stock of the Health Services in the Castilla y León region in Spain, based on three years of historical monthly electrical energy consumption data for over 250 buildings. This building stock consists of hospitals, health centers (with and without emergency services) and a miscellaneous set of administrative and residential buildings. Results reveal five distinct electrical consumption profiles that have been associated with five reference buildings, permitting significant improvement in the demand estimation as compared to merely using the classical energy consumption indicators