Aquestes instal·lacions centralitzen la calefacció i producció d’aigua calenta a gran escala. Una recerca liderada per investigadors de la URV crea una eina de diagnosi basada en intel·ligència artificial que demostra la viabilitat d’aquests sistemes

Més del 40% del consum energètic de la Unió Europea prové del sector edificis i un 63% d’aquest percentatge correspon a l’habitatge residencial. A més, cal tenir en compte que més del 75% del consum energètic en l’àmbit domèstic està relacionat amb calefacció i la producció d’aigua calenta sanitària. Aquestes dades posen de manifest la necessitat de buscar alternatives en les fonts energètiques, en línia amb els objectius marcats per la Unió Europea de cara al 2030 per facilitar una transició sostenible des dels combustibles fòssils cap a les energies renovables i d’aquesta manera reduir les emissions de gasos d’efecte hivernacle. Amb aquest objectiu, un grup investigador liderat per la Universitat Rovira i Virgili ha creat una eina de diagnosi basada en la intel·ligència artificial que demostra la reducció de l’impacte ambiental i del consum energètic de les xarxes de districte de calor solar. Els resultats d’aquest treball s’han publicat a la revista Applied Energy.

Les xarxes de districte de calor solar són instal·lacions que disposen de sistemes centralitzats de producció d’aigua calenta a gran escala. Amb l’energia solar captada amb col·lectors solars tèrmics, cobreixen les demandes de calefacció i aigua calenta sanitària d’un àmbit residencial, per exemple tot un barri. La principal diferència entre les xarxes de districte de calor solar respecte als sistemes d’acumulació d’energia tèrmica que ja es poden trobar en alguns habitatges, és que aquests últims només permeten fer servir l’energia a curt termini (en les següents hores o, com a màxim, en els set dies següents). En canvi, les xarxes de districte de calor solar emmagatzemen l’excés d’energia solar tèrmica dels mesos més assolellats en dipòsits subterranis grans (de fins a 10.000 metres cúbics) i molt ben aïllats per fer-la servir durant la tardor i l’hivern, quan no hi ha energia solar suficient.

Per posar a prova aquests sistemes en conjunts residencials i després d’haver fet simulacions de plantes a diverses zones climàtiques d’Europa, el grup investigador ha fet un estudi pilot teòric a Madrid, on ha aplicat una eina de diagnosi basada en intel·ligència artificial que permet determinar quin seria el disseny òptim de xarxes de districte de calor solar amb una vida útil de quaranta anys. S’ha treballat amb districtes urbans de diferents dimensions: comunitats de 10, 24, 50 i 100 edificis.

Com a resultat, l’eina ha posat de manifest que la implementació de xarxes de districtes de calor solar podria suposar una reducció molt important de l’impacte ambiental si es compara amb les formes tradicionals, que utilitzen calderes de gas. Aquesta disminució encara és més significativa a mesura que augmenta la mida del districte i arriba al 89,3% per a un conjunt de 100 edificis. A més, el sistema també ha demostrat que té un clar avantatge econòmic: en redueix fins a un 66% el cost total, en funció de la mida de la comunitat. Pel que fa a l’amortització, aquesta instal·lació té més viabilitat com més gran és la comunitat. Per exemple, en un districte de 100 edificis, la inversió s’amortitza als 13,7 anys. Quant al rendiment tèrmic, els resultats de l’eina de diagnosi mostren que el 82% de l’energia emprada provenia del sol.

Tot i el futur prometedor, encara hi ha barreres tècniques, financeres i administratives que en limiten el desplegament. Les principals instal·lacions les trobem en països nòrdics amb gran consum de calefacció com Canadà, Suècia, Dinamarca, Alemanya i Àustria.A Catalunya existeixen 60 instal·lacions de xarxes de districte (com el del 22@ de Barcelona), però no funcionen amb energia solar sinó amb biomassa o altres tipus de centrals tèrmiques.

La recerca l’han liderat els investigadors Dieter Boer, Manel Vallès i Mohamed Hany Abokersh (doctorand del programa Martí i Franquès COFUND), del grup de recerca SUSCAPE, del Departament d’Enginyeria Mecànica de la URV, i Luisa F. Cabeza, de la Universitat de Lleida. Aquest estudi forma part del projecte MATCE, coordinat per investigadors de la URV, la UdL i la UB i finançat pel Ministeri d’Economia i Competitivitat. També rep el suport econòmic del programa ICREA Academia i del programa H2020 de la Unió Europea a través de les Accions Sklodowska-Curie i de laRed Española en Almacenamiento de Energia Térmica.

Referència bibliogràfica: 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