Estudio de la Climatización de un Edificio Industrial en Madrid

Abstract

Este artículo presenta un modelo capaz de establecer el funcionamiento óptimo de un sistema de climatización para obtener un ahorro energético y así reducir el coste en la factura de la electricidad. Este modelo se diseñó para un edificio de oficinas en el municipio de Barajas (Madrid), pero con el correcto ajuste de parámetros, sería posible extrapolarlo a cualquier edificio si se dispone de los recursos necesarios. Este modelo combina Machine Learning (ingesta de datos, procesamiento de los mismos y predicciones futuras) desarrollado en lenguaje Python, junto a un código en lenguaje C capaz de sincronizar los actuadores y sensores. Los datos son almacenados y conectados entre ambos códigos a través de una base de datos en SQL.

This article presents a model capable of establishing the optimal operation of a Heating, Ventilation, Air Cooling system (HVAC system) in order to achieve energy savings and thus reduce electricity costs. The model was designed for a small house to simplify the results, but with proper parameter adjustment, it could be extrapolated to any building, provided the necessary resources are available. The model combines Machine Learning (data ingestion, processing, and future predictions) developed in Python, along with C language code that synchronizes actuators and sensors. The data is stored and interconnected between both codes through an SQL database.