Estas instalaciones centralizan la calefacción y producción de agua caliente a gran escala. Un trabajo liderado por investigadores de la URV crea una herramienta de diagnóstico basada en inteligencia artificial que demuestra la viabilidad de estos sistemas

Más del 40% del consumo energético de la Unión Europea proviene del sector edificios y un 63% de este porcentaje corresponde a la vivienda residencial. Además, hay que tener en cuenta que más del 75% del consumo energético en el ámbito doméstico está relacionado con calefacción y la producción de agua caliente sanitaria. Estos datos ponen de manifiesto la necesidad de buscar alternativas en las fuentes energéticas, en línea con los objetivos marcados por la Unión Europea de cara al 2030 para facilitar una transición sostenible desde los combustibles fósiles hacia las energías renovables, y de esta manera reducir las emisiones de gases de efecto invernadero. Con este objetivo, un grupo investigador liderado por la URV ha creado una herramienta de diagnóstico basada en la inteligencia artificial que demuestra la reducción del impacto ambiental y del consumo energético de las redes de distrito de calor solar. Los resultados de este trabajo se han publicado en la revista Applied Energy.

Las redes de distrito de calor solar son instalaciones que disponen de sistemas centralizados de producción de agua caliente a gran escala. Con la energía solar captada con colectores solares térmicos, cubren las demandas de calefacción y agua caliente sanitaria de un ámbito residencial, por ejemplo todo un barrio. La principal diferencia entre las redes de distrito de calor solar respecto a los sistemas de acumulación de energía térmica que ya se pueden encontrar en algunas viviendas, es que estos últimos sólo permiten utilizar la energía a corto plazo (en las siguientes horas o, como máximo, en los siete días siguientes). Sin embargo, las redes de distrito de calor solar almacenan el exceso de energía solar térmica de los meses más soleados en depósitos subterráneos grandes (de hasta 10.000 metros cúbicos) y muy bien aislados para usarla durante el otoño y el invierno, cuando no hay energía solar suficiente.

Para poner a prueba estos sistemas en conjuntos residenciales y después de haber hecho simulaciones de plantas en diversas zonas climáticas de Europa, el grupo investigador ha hecho un estudio piloto teórico en Madrid, donde ha aplicado una herramienta de diagnóstico basada en inteligencia artificial que permite determinar cuál sería el diseño óptimo de redes de distrito de calor solar con una vida útil de cuarenta años. Se ha trabajado con distritos urbanos de diferentes dimensiones: comunidades de 10, 24, 50 y 100 edificios.

Como resultado, la herramienta ha revelado que la implementación de redes de distritos de calor solar podría suponer una reducción muy importante del impacto ambiental si se compara con las formas tradicionales, que utilizan calderas de gas. Esta disminución es aún más significativa a medida que aumenta el tamaño del distrito y llega al 89,3% de para un conjunto de 100 edificios. Además, el sistema también ha demostrado que tiene una clara ventaja económica: reduce hasta un 66% el coste total, en función del tamaño de la comunidad. En cuanto a la amortización, esta instalación tiene más viabilidad cuanto mayor es la comunidad. Por ejemplo, en un distrito de 100 edificios, la inversión se amortiza a los 13,7 años. En cuanto al rendimiento térmico, los resultados de la herramienta de diagnóstico muestran que el 82% de la energía empleada provenía del sol.

Aunque el futuro es prometedor, todavía hay barreras técnicas, financieras y administrativas que limitan su despliegue. Las principales instalaciones se pueden encontrar en países nórdicos con gran consumo de calefacción como Canadá, Suecia, Dinamarca, Alemania y Austria. En Cataluña existen 60 instalaciones de redes de distrito (como el del 22@ de Barcelona), pero no funcionan con energía solar sino con biomasa u otros tipos de centrales térmicas.

La investigación la han liderado los investigadores DieterBoer, Manel Vallès y Mohamed Hany Abokersh (doctorando del programa Martí Franquès COFUND), del Departamento de Ingeniería Mecánica de la URV, y Luisa F. Cabeza, de la Universitat de Lleida. Este estudio forma parte del proyecto MATCE, coordinado por investigadores de la URV, la UdL y la UB y financiado por el Ministerio de Economía y Competitividad. También recibe el apoyo económico del programa ICREA Academia y del programa H2020 de la Unión Europea a través de las Acciones Sklodowska-Curie y de la Red Española en Almacenamiento de Energía Térmica.

Referencia bibliográfica: Mohamed HanyAbokersh, Manel Vallès, Luisa F. Cabeza, DieterBoer. A framework for theoptimalintegration of solar assisteddistrictheating in differenturbansizedcommunities: A robust machinelearningapproachincorporating global sensitivityanalysis. AppliedEnergy, Volume 267, 1 June 2020, 114903. DOI: https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2020.114903