{"id":18663,"date":"2022-12-09T03:00:22","date_gmt":"2022-12-09T03:00:22","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=18663"},"modified":"2022-12-09T03:00:22","modified_gmt":"2022-12-09T03:00:22","slug":"la-universidad-de-stuttgart-publica-un-estudio-sobre-reducir-los-costos-electricos-en-oficinas-con-el-iot","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=18663","title":{"rendered":"La Universidad de Stuttgart publica un estudio sobre reducir los costos el\u00e9ctricos en oficinas con el IoT"},"content":{"rendered":"
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Seg\u00fan el estudio<\/a> \u2018Energy Smart Buildings: Parallel Uniform Cost-Search with Energy Storage and Generation\u2019 elaborado por la Universidad de Stuttgart<\/a> (Alemania), una combinaci\u00f3n de algoritmos inteligentes y bater\u00edas locales pueden reducir los costos de electricidad en las oficinas en m\u00e1s de una quinta parte, adem\u00e1s de disminuir significativamente las emisiones de CO2.<\/p>\n

\"Oficinas.\"
Tanto los sistemas de automatizaci\u00f3n basados en IoT\u00a0 como las bater\u00edas permiten un ahorro de la energ\u00eda significativo en la oficina, manteniendo el confort de los empleados.<\/figcaption><\/figure>\n

Para utilizar los recursos energ\u00e9ticos existentes de manera m\u00e1s eficiente, se realiz\u00f3 un estudio que muestra que la automatizaci\u00f3n basada en IoT y las bater\u00edas en las oficinas permiten un ahorro de energ\u00eda significativo sin perjudicar el confort de los empleados. Los investigadores llevaron a cabo unos tiempos de operaci\u00f3n coordinados din\u00e1micamente con datos ambientales reales, que redujeron los costos de energ\u00eda reales hasta en un 22,64%.<\/p>\n

Con el objetivo de ofrecer una nueva estrategia de optimizaci\u00f3n para descubrir la programaci\u00f3n \u00f3ptima de los dispositivos, los investigadores crearon un escenario de ejemplo espec\u00edfico, donde se aplic\u00f3 un enfoque de programaci\u00f3n para la gesti\u00f3n de operaciones de edificios, considerando y clasificando factores como el almacenamiento de energ\u00eda (bater\u00eda), los generadores de energ\u00eda locales y los consumidores el\u00e9ctricos, desde clientes livianos hasta m\u00e1quinas de caf\u00e9. Los investigadores tambi\u00e9n evaluaron datos ambientales reales utilizando una arquitectura de microservicios.<\/p>\n

La informaci\u00f3n tambi\u00e9n tuvo en cuenta la densidad del aire, las especificaciones t\u00e9cnicas de las turbinas y las previsiones de precios de la energ\u00eda en detalle. Esto permiti\u00f3, entre otras cosas, extraer conclusiones sobre el rendimiento de las plantas fotovoltaicas y e\u00f3licas y los costes energ\u00e9ticos resultantes.<\/p>\n

Uso de un algoritmo paralelizado<\/h2>\n

En base a estas variables, los investigadores buscaron un plan de funcionamiento \u00f3ptimo para los dispositivos el\u00e9ctricos de su instalaci\u00f3n. Todos los estados posibles se representaron en forma de un gr\u00e1fico ponderado, que se evalu\u00f3 mediante un algoritmo paralelizado.<\/p>\n

El algoritmo utilizado por los investigadores tambi\u00e9n se ha optimizado y ahora funciona 4,7 veces m\u00e1s r\u00e1pido que los m\u00e9todos anteriores. Para ocho dispositivos bajo consideraci\u00f3n, la CPU de 32 n\u00facleos utilizada pudo calcular un plan operativo ideal de 24 horas en menos de siete minutos. Esto requiri\u00f3 0,01 kilovatios hora, lo cual es insignificante en vista de los ahorros generales.<\/p>\n

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