Reto / Objetivo
El objetivo de este caso de uso era identificar las tecnologías adecuadas para apoyar una mejor planificación energética de los distritos, teniendo en cuenta las posibilidades de lograr la positividad energética dentro del distrito, y evaluar el papel del modelo 3D de la ciudad de Espoo en el proceso. Existen varias soluciones técnicas para mejorar la eficiencia energética y la autosuficiencia de los distritos. Éstas incluyen cada vez más la integración de fuentes de energía locales en edificios individuales, o la aplicación masiva de medidas de eficiencia energética, por ejemplo, determinados productos, o en casos de grandes empresas inmobiliarias, incluso paquetes de renovación en grupos de edificios. Los cambios en el uso y los balances energéticos de los edificios individuales y del distrito pueden ser notables y requerir una evaluación. Asimismo, los tamaños relativos, la intensidad del consumo y las distancias son importantes a la hora de evaluar las posibles soluciones.
Entre las preguntas clave que deben responderse al planificar soluciones energéticas a nivel de distrito, especialmente desde el punto de vista de la positividad energética, se incluyen:
- ¿Qué grado de autosuficiencia puede alcanzarse con determinados paquetes de soluciones?
- ¿Existen excedentes de energía solar en la zona?
- ¿A qué edificios o grupos de edificios hay que dar prioridad?
- ¿Cuántos picos de carga pueden reducirse si se baja 1 grado el punto de consigna de la temperatura interior?
Responder a este tipo de preguntas requerirá un trabajo intensivo de modelización, recopilación y análisis de diversos datos. Los modelos 3D urbanos pueden servir de apoyo en estos procesos y mejorar las actividades de visualización y difusión.
Solución
Se utilizó el modelo 3D existente de la ciudad de Espoo para recopilar información básica actualizada sobre los edificios de un distrito elegido, y para construir automáticamente modelos energéticos simplificados de edificios individuales. Durante esta evaluación piloto, la mayoría de los datos energéticos utilizados se recogieron del software interno de gestión de edificios de la ciudad, y se compilaron con los datos del modelo 3D manualmente.
El efecto de las medidas de mejora predefinidas se calculó simulando los perfiles horarios de carga y generación de energía resultantes para los edificios individuales seleccionados. A partir de esta simulación, se calcularon los indicadores elegidos para definir los beneficios de las distintas medidas, incluidos indicadores como el Ratio de Energía In Situ, la Fracción y la Igualación, que definen las posibilidades de producción y uso de energía in situ.
Para resumir y mostrar los resultados, se elaboraron resúmenes absolutos y relativos en forma de tabla y mapa. Los indicadores de rendimiento del distrito se presentaron en forma de tabla.
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