El proyecto InterConnect ha trabajado en un ecosistema flexible e interoperable para conectar hogares y edificios inteligentes con las smart grids, permitiendo así una digitalización de las viviendas, los edificios y las redes eléctricas, con la finalidad de democratizar la gestión eficiente de la energía a través de un ecosistema flexible e interoperable. La solución desarrollada se basa en una arquitectura segura e interoperable IoT que permite el acceso a nuevas funcionalidades, facilitando la gestión energética optimizada de los electrodomésticos y sistemas.
El objetivo principal de InterConnect era desarrollar soluciones que permitieran que la flexibilidad de la demanda de energía pueda integrarse sólidamente con beneficios efectivos para los usuarios finales. Para ello, el consorcio ha trabajo en ocho áreas: normalización de datos, ontologías, plataformas digitales, IoT, soluciones en la nube, gestión inteligente de la red eléctrica, big data y ciberseguridad.
Como resultado, InterConnect ha presentado la arquitectura de referencia de viviendas/edificio inteligente segura e interoperable de IoT y de energía inteligente (SHBERA). Esta arquitectura se divide en diferentes dominios: el dominio de la energía (SERA), el dominio IoT (SHBIRA), el dominio de integración técnica para la interoperabilidad (IF) y el dominio de la ingeniería semántica (SIL).
A su vez, estos dominios tienen sus propios dominios. En el caso de SHBIRA incluye diferentes componentes, como dispositivos de energía, no energéticos, sensores, contadores inteligentes, e incluso, de movilidad. Por su parte, SERA introduce dominios que proporcionan una estructura y visión general.
Marco de interoperabilidad semántica e interfaz DSO
En base a esto, el proyecto InterConnect ha desarrollado un marco de interoperabilidad semántica (SIF), un conjunto de herramientas digitales disponibles públicamente diseñado para facilitar el intercambio de datos entre varias plataformas digitales asociadas a dispositivos y sistemas dentro de los edificios y la red eléctrica. Esta solución está compuesta por cinco piezas principales que aportan comodidad, eficiencia y seguridad a los hogares de los usuarios finales.
Al interconectar semánticamente sistemas que interpretan datos en función de su significado (planos semánticos), se puede establecer interacciones basadas en el razonamiento y en el conocimiento para respaldar el desarrollo acelerado de los servicios entre dominios. El SIF permite la implementación descentralizada de un despliegue modular y escalable de plataformas digitales para mecanismos de intercambio de datos basados en ontologías, como SAREF, cumpliendo así el plan de acción de la UE para la digitalización del sistema energético.
Por otro lado, InterConnect introdujo el concepto de interfaz DSO (DSOi). Esto permite estrategias más simples para monitorizar y administrar redes de bajo voltaje, al mismo tiempo que introduce formas nuevas y estandarizadas para el intercambio de datos entre redes de distribución y proveedores de servicios. Esto se hace desde una perspectiva geográfica, permitiendo acciones discriminadas desde hogares, edificios y comunidades inteligentes.
El DSOi facilita la comunicación entre los sistemas internos de los operadores de sistemas de distribución y las entidades externas, a través del uso de tecnologías semánticas interoperables para mejorar las interacciones. Asimismo, el DSOi ayuda a movilizar edificios residenciales y comerciales para adaptar su uso de energía de manera flexible, permite monitorizar el rendimiento de la red y proporciona análisis de datos accesibles.
De esta forma, se podrán integrar las viviendas, los edificios y los electrodomésticos conectados con la red de energía inteligente. Para el sistema energético, esto significa la integración del sistema y la optimización de la generación distribuida/renovable, el almacenamiento y el consumo flexible, lo que requiere tecnologías inteligentes interoperables instaladas a nivel de edificio.
Integración de los algoritmos de machine learning
Para obtener la estandarización de la interacción entre dispositivos, sensores y servicios inteligentes, InterConnect ha utilizado diferentes tecnologías, como algoritmos de machine learning (ML), que juegan un papel importante en el proyecto. En especial, los que realizan algún tipo de pronóstico, como predecir el consumo de energía para dispositivos inteligentes y hogares en general. La incorporación de una interfaz uniforme a los servicios que sea capaz de aplicar el aprendizaje automático de manera estandarizada beneficia la reutilización y mejora la adopción de los servicios.
Los investigadores crearon un modelo de previsión de machine learning, que se entrenó en varios hogares. Este modelo permitió obtener una previsión precisa del consumo de energía por hora para los hogares individuales. El modelo se incorporó en una arquitectura sofisticada que combina un codificador de red neuronal recurrente (RNN) y un perceptrón multicapa (MLP).
La combinación de RNN y MLP permite que el modelo comprenda los patrones históricos de uso de energía y extrapola las tendencias de consumo futuras con mayor precisión y eficiencia, aprovechando las características temporales y no temporales de los datos. Esta arquitectura única está diseñada para capturar la influencia del consumo pasado y los perfiles energéticos en la demanda energética futura.
Algoritmos de previsión para la respuesta de la demanda de energía
Para comprobar la efectividad de la arquitectura, InterConnect la ha aplicado en ocho pilotos, ubicados en Grecia, Francia, Portugal, Países Bajos, Alemania, Bélgica e Italia. En los edificios o viviendas de los pilotos se han instalado diversos dispositivos, como medidores de energía en tiempo real, puertas de enlaces de IoT, sensores, dispositivos que controlan de forma inteligente el consumo de termos, radiadores de agua caliente y electrodomésticos, plataformas que monitorizan el consumo de carga de los vehículos eléctricos y sistemas de gestión de edificios (BMS), entre otros sistemas.
Los resultados del proyecto han sido favorables, por lo que el consorcio espera poder expandir esta solución a más países. Asimismo, InterConnect destaca los resultados ofrecidos por los pilotos griego y francés, que han permitido conocer cuáles son los beneficios que aporta el uso de algoritmos de previsión para la respuesta de la demanda de energía.
Con estos algoritmos, los usuarios pueden ajustar su comportamiento de consumo de energía durante las horas de pico de demanda, ahorrando potencialmente en costes de energía y reduciendo el consumo general. Al garantizar una red energética estable, las personas experimentan menos interrupciones en su vida diaria, como cortes o escasez de energía, lo que mejora la confiabilidad general.
Para los proveedores de energía, estos algoritmos permiten anticipar la demanda de energía en diferentes momentos, para asignar los recursos de manera más eficiente. Al gestionar los recursos de manera más eficaz, se reducen los costes operativos y se trasladan estos ahorros a los consumidores. Por último, al poder predecir la demanda, los proveedores de energía tienen la capacidad de mantener la estabilidad de la red evitando sobrecargas o cortes, garantizando así el suministro de energía confiable.
Liderado por el Instituto de Ingeniería, Tecnología y Ciencias de Sistemas y Computación (INESC Tec) de Portugal, el proyecto InterConnect ha contado con un consorcio compuesto por 74 miembros procedentes de Alemania, Países Bajos, Bélgica, Portugal, Serbia, Polonia, Grecia, Eslovenia, Austria, Italia y Francia.
El consorcio ha trabajado durante cinco años (octubre de 2019-marzo de 2024) y ha contado con una financiación de 36 millones de euros, de los cuales 30 millones han sido financiados por el programa de investigación Horizonte 2020 de la Comisión Europea.
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