Un método predictivo para cuantificar el ahorro energético que ofrecen los sistemas inteligentes de control de iluminación
Expertos de la Universidad de Sevilla desarrollan un método predictivo que permite determinar el potencial ahorro energético que supone utilizar estos sistemas inteligentes. Estos sistemas inteligentes se instalan fácilmente y salvo situaciones muy particulares, como habitaciones pequeñas o con muy poco acceso a la luz natural, el coste se amortiza en menos de 3 años.
Un grupo de investigadores de la Escuela Técnica Superior de Arquitectura de la Universidad de Sevilla ha puesto a punto un método predictivo para cuantificar, mediante simulaciones de novedosas métricas dinámicas, el potencial ahorro energético y económico que supone utilizar sistemas inteligentes de control de iluminación.
Estos sistemas inteligentes son tremendamente efectivos para ahorrar energía, además de muy fáciles de instalar. Salvo en situaciones muy particulares, tales como habitaciones con muy poco acceso a la luz natural o de pequeñas dimensiones, el coste de la instalación de los sistemas inteligentes de control se amortiza en menos de 3 años.
“Por apoyarnos en un ejemplo, considerando un local u oficina convencional de 80 metros cuadrados —en el contexto de las condiciones climáticas y el coste de la energía en España— un sistema inteligente, compuesto por un regulador de flujo controlado por una célula fotosensible llega a amortizarse en menos de un año y puede generar un ahorro en la factura de la luz superior a 4.000 € a 10 años vista. Además, el ejemplo anterior supone que la iluminación eléctrica de la oficina cuenta con luminarias LED muy eficientes. Si la oficina tuviese luz halógena o fluorescente, el ahorro en la factura de la luz sería muchísimo mayor, entre tres y diez veces superior”, explica el profesor de la Universidad de Sevilla Ignacio J. Acosta.
Para este estudio, los investigadores se basan en ‘métricas de rendimiento diurno’ con las que se trata de cuantificar las condiciones de iluminación a lo largo del año apoyándose en las condiciones climáticas y en el horario de actividad.
Está investigación ha sido financiada por el proyecto Dynalight, de la convocatoria competitiva Retos 2017, promovida por el Ministerio de Educación del Gobierno de España.
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