Demand Response Electric Optimizer: optimización del consumo eléctrico del hogar según la disponibilidad de los usuarios
Tras abordar en el artículo anterior la optimización de los sistemas de producción térmica en edificios, seguimos explorando cómo la gestión energética inteligente puede mejorar el uso de la energía, esta vez poniendo el foco en el consumo eléctrico dentro de las comunidades energéticas.
En este artículo presentamos el Demand Response Electric Optimizer, una solución desarrollada por el departamento de I+D+i de R2M orientada a coordinar el consumo eléctrico de los hogares con los momentos de mayor disponibilidad de energía renovable. A través de estrategias de optimización que tienen en cuenta tanto las predicciones de producción de placas solares y demanda eléctrica como la disponibilidad real de los usuarios, la herramienta sugiere desplazar actividades del hogar cómo cuándo poner la lavadora hacia los momentos más favorables, mejorando el aprovechamiento de la energía local y fomentando una participación activa en la gestión energética de la comunidad.
Cuando el consumo eléctrico no coincide con la energía disponible
La demanda eléctrica de los hogares rara vez coincide con los momentos de mayor producción renovable o de electricidad más barata. En el contexto de las comunidades energéticas, donde varios hogares comparten recursos como la producción fotovoltaica, coordinar este consumo tiene un potencial especialmente interesante. Para acercar ambas cosas, la gestión de la demanda busca desplazar el consumo hacia esos momentos más favorables. Algunas soluciones automatizan este proceso sin intervención del usuario, como BatOpt, la solución de R2M para la gestión inteligente de baterías. Pero hay actividades del hogar que consumen electricidad (poner la lavadora, el lavavajillas, cocinar) que no se pueden automatizar ya que dependen de la disposición de los usuarios para hacerlas. Las soluciones existentes para gestionar este tipo de cargas en una comunidad o bien requieren sistemas de monitorización complejos, o bien ignoran la disponibilidad real de los usuarios y generan sugerencias poco útiles. Para abordar este problema, R2M ha desarrollado el Demand Response Electric Optimizer: una solución que sugiere a cada usuario de una comunidad energética el mejor momento para realizar sus actividades del hogar, considerando su disponibilidad real y con requisitos mínimos de monitorización.
Cómo optimizar el consumo eléctrico según la producción solar y la disponibilidad de los usuarios
El Demand Response Electric Optimizer combina las señales de predicciones de producción de las placas solares y de demanda eléctrica de la comunidad energética. A partir de ambas, genera una señal tipo semáforo que indica en qué momentos del día es más favorable consumir, ya que los picos de producción solar y los valles de demanda no siempre coinciden. A esto se añade un segundo input clave: la disponibilidad real de cada usuario, es decir, en qué franjas horarias está dispuesto y puede realizar cada actividad. Con todo esto, el optimizador calcula la planificación óptima persiguiendo dos objetivos a la vez: concentrar el consumo en los momentos más favorables y distribuir las actividades de forma equilibrada entre los usuarios para evitar que todo el mundo ponga la lavadora a la misma hora, lo que generaría un nuevo pico de consumo en la comunidad. El resultado de esta optimización se traduce en mensajes concretos para cada usuario (por ejemplo, enviados a través de su móvil) indicando a qué hora es mejor poner la lavadora o programar el lavavajillas.
Resultados obtenidos y aplicación en comunidades energéticas reales
Los resultados muestran que el optimizador es capaz de planificar hasta un 79% de las actividades en los momentos más favorables (alta producción fotovoltaica y baja demanda) y de reducir hasta un 66% las actividades concentradas en horas punta de la luz, sin acumular los consumos de la comunidad. Lógicamente, estos porcentajes dependen de la disponibilidad real de los usuarios: cuanto más flexible sea su horario, mayor es el potencial de mejora. En cuanto a la escalabilidad, la solución ha sido probada con hasta 1000 consumos simultáneos, lo que la hace viable para comunidades energéticas de cualquier tamaño. La solución ha sido desplegada en la comunidad energética de Camille Claudel, en Palaiseau (Francia), con 14 familias participantes en el marco del proyecto europeo HESTIA.
Impacto en la gestión energética de las comunidades
El impacto más directo de la solución es el mejor aprovechamiento de la energía fotovoltaica generada en la comunidad: al desplazar actividades hacia las horas de mayor producción solar, se reduce la energía excedente que se vierte a la red sin ser consumida. Esta solución se complementa de forma natural con BatOpt, que gestiona de forma autónoma el almacenamiento energético: mientras BatOpt decide cuándo cargar o descargar la batería, el Demand Response Electric Optimizer actúa sobre las cargas que dependen de las personas, cubriendo así el espectro completo de la flexibilidad en una comunidad energética. Más allá del impacto ambiental, la solución tiene una dimensión social relevante: al respetar la disponibilidad real de cada usuario y generar sugerencias concretas y accionables, fomenta una participación activa y sostenida en la gestión energética de la comunidad, algo que las soluciones más automatizadas o complejas no consiguen.
Podéis leer más sobre el Demand Response Electric Optimizer en este artículo o escribiéndonos a contacto@r2msolution.es
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