Investigación para la adaptación de nuevas técnicas de interpolación y fuentes de datos meteorológicos para simulaciones de eficiencia energética en la edificación

Resum

El peso del sector residencial en el cómputo global de consumo final de energía hace que la mejora de la eficiencia energética en la edificación sea uno de los principales objetivos en la lucha contra el cambio climático antropogénico. La reducción del impacto ambiental de este sector debe lograrse combinando las reducciones en las demandas energéticas y el aumento de la generación renovable para suplir dichas demandas. En ambas vertientes, las herramientas de modelización y simulación energética juegan un papel fundamental a la hora de diseñar e implementar mejoras de eficiencia. También en ambos casos, las condiciones meteorológicas locales son factores clave, que determinan tanto las ganancias o pérdidas de energía térmica de un edificio, como la energía primaria disponible para ser aprovechada y transformada por una instalación de generación renovable. Disponer de datos meteorológicos de calidad para el emplazamiento estudiado es fundamental para lograr simulaciones energéticas correctas. La mayoría de herramientas de simulación para este ámbito requieren entradas de datos meteorológicos locales que sean continuos (sin huecos por falta de datos en determinados instantes), con una resolución adecuada (horaria o inferior), y para un intervalo de tiempo suficiente (normalmente de un año completo o mayor). El uso de archivos de condiciones atmosféricas típicas, como los Typical Meteorological Year, está bastante extendido, pero presenta múltiples deficiencias. El acceso a datos históricos de observación local puede ser complicado si no se dispone de una estación automática en las inmediaciones, y la interpolación de los mismos a partir de redes regionales de estaciones puede ser demasiado costosa si el acceso a los históricos no es abierto y gratuito. El objetivo de esta tesis doctoral es la evaluación de fuentes de datos meteorológicos locales novedosas en el ámbito de la simulación de eficiencia energética en edificios. Dichas fuentes se componen a partir de modelos numéricos de predicción meteorológica, que proporcionan estimaciones con un gran alcance espacial, y técnicas de interpolación de variables atmosféricas, que permiten generar estimaciones locales de dichas variables. Se busca que los modelos y técnicas examinados cumplan distintos objetivos transversales de coste reducido, alta fiabilidad y versatilidad, cobertura global y automatización de tareas. El cuerpo principal de esta tesis lo conforman tres artículos de investigación publicados en revistas científicas de revisión por pares. En el primero de ellos, se hace una comparativa de la calidad de estimación de dos técnicas de interpolación de distinta naturaleza, alimentadas cada una de ellas con predicciones de un modelo numérico global diferente. En el segundo, se aplica a la simulación de demanda térmica de calefacción en un edificio una de las combinaciones modelo global – técnica de interpolación estudiadas en el primer artículo, incluyendo además una nueva técnica de interpolación. Los resultados de dichas interpolaciones se comparan con los obtenidos utilizando el conjunto de estaciones automáticas de una red de observación perteneciente a un organismo oficial. En el tercer artículo, se combina la técnica de interpolación incluida en la anterior publicación con un modelo numérico global de naturaleza distinta a los empleados en las publicaciones previas. Con ellos se generan estimaciones locales de meteorología para modelizar la potencia generada por una instalación solar fotovoltaica. Los resultados obtenidos en los distintos artículos de investigación indican que las combinaciones probadas de modelos numéricos globales y técnicas de interpolación son capaces de sustituir a los históricos de datos de observación para la estimación de condiciones locales. Dichas estimaciones locales son lo suficientemente exactas y precisas para ser utilizadas en simulaciones de eficiencia energética, tanto en la vertiente de demanda térmica de un edificio como en la de producción de una instalación solar fotovoltaica. Aunque para la primera vertiente ninguna de las interpolaciones de modelos numéricos es capaz de igualar a la interpolación kriging del conjunto de observaciones de una red de estaciones densa, sí logran superar ampliamente al uso de la estación más cercana. Para la segunda vertiente, el uso de un modelo numérico interpolado para alimentar una red neuronal permite alcanzar estimaciones de producción fotovoltaica que igualan o superan a otras técnicas de predicción presentes en la bibliografía relacionada. Todos los modelos y técnicas utilizados en la investigación cumplen los objetivos transversales definidos, permitiendo disponer de estimaciones fiables y sin coste alguno para casi cualquier punto del planeta, pudiendo ser aplicadas a múltiples ámbitos además de los dos estudiados para esta tesis. Las tres publicaciones dejan la puerta abierta a futuras investigaciones de mejora de la robustez en los resultados y conclusiones alcanzados, aumentando el abanico de zonas geográficas, condiciones climatológicas y rangos temporales analizados. También se abren nuevas líneas para evaluar modelos y técnicas no considerados, o para aplicar las ya consideradas a nuevas configuraciones de edificios y a distintas tecnologías de generación renovable. En general, se concluye que los modelos numéricos globales de predicción meteorológica, correctamente interpolados, pueden ser valiosas fuentes de datos de entrada para simulaciones de eficiencia energética en edificación.