OPTIBUILD (RISEnergy – APP231)

El proyecto OPTIBUILD, parte de la open call RISEnergy TA, servirá como showcase de integración y validación para R2M, demostrando la implementación exitosa de su herramienta Building Optimizer basada en Control Predictivo por Modelo (MPC) con capacidades de autoaprendizaje para la optimización energética integral de edificaciones. Gracias al acceso transnacional proporcionado por RISEnergy y la colaboración con CNR-I-ZEB and DEC, que facilitará tanto el asesoramiento técnico especializado como las instalaciones del ZEB Living Lab en San Giuliano Milanese, R2M podrá validar durante 30 días su tecnología en un entorno operativo real completamente instrumentado que incluye sistemas de fan coils, suelo radiante, bombas de calor con almacenamiento térmico, instalación fotovoltaica y almacenamiento en baterías. Las pruebas se estructurarán en fases secuenciales que abarcarán desde la calibración de modelos y pruebas modulares independientes (control de zonas HVAC, optimización de producción térmica y gestión de respuesta a la demanda) hasta la validación del sistema integrado completo, evaluando el rendimiento de la herramienta frente a condiciones operativas reales con variabilidad en ocupación, demandas térmicas y disponibilidad de recursos renovables. Esta validación experimental en las instalaciones de CNR-I-ZEB servirá para verificar la integración de la solución en un entorno real, demostrando la robustez, escalabilidad y aplicabilidad práctica del Building Optimizer como tecnología disruptiva para la gestión energética de edificaciones residenciales y mixtas.

Rol de R2M:

R2M participa como empresa beneficiaria en el RISEnergy – APP231. En este proyecto, R2M realizará la integración y validación de algoritmos digitales en las instalaciones del laboratorio ZEB de ICT-CNR. Los algoritmos controlarán los equipos proporcionados por el proyecto a tres niveles: (1) sistemas fotovoltaicos con baterías, (2) sistemas de climatización y (3) producción y almacenamiento térmico. Esta validación en condiciones reales permite comprobar la eficacia de los modelos de simulación, control y optimización desarrollados. Con ello, R2M impulsa soluciones que reducen consumo y emisiones, mejoran la eficiencia energética y el confort, y preparan la tecnología para su despliegue a gran escala.