Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/20.500.12622/302
Title: Metodología para la incorporación de un sistema de gestión de la energía eléctrica en edificios terciarios
Authors: Díaz Acevedo, Jairo Alberto
metadata.dc.contributor.advisor: Grisales Noreña, Luis Fernando
Escobar Ordoñez, Adolfo
Keywords: Producción de Energía Eléctrica - Colombia
Demanda de Energía Eléctrica
Edificios
Auditoria de gestión
Uso racional de la energía
Consumo de energía
Issue Date: 2018
Abstract: Las edificaciones terciarias representan una porción importante del consumo eléctrico global, por lo cual se plantean estrategias para mejorar su eficiencia, costos operativos e impacto ambiental. Entre estas se encuentran los sistemas de gestión de la energía eléctrica (SGEE), que facilitan la toma de decisiones y propenden a mejorar la utilización de los recursos existentes. Su masificación es ralentizada por costos de implementación y operación que requieren la integración de equipos para la adquisición de datos y su respectivo análisis. Este trabajo presenta una metodología para la implementación de un SGEE en edificaciones terciarias, considerando primeramente la determinación de los patrones de consumo. Así, se estimó el comportamiento de la curva de carga en la edificación analizada, utilizando datos de sus condiciones estructurales y operativas. Paralelamente, se calcularon variables de influencia como la ocupación. Dicha estimación fue validada con mediciones tomadas en el circuito general, realizando un análisis detallado de la distribución de consumos en las cargas y espacios. Luego, se identificaron las estrategias de ahorro para las cargas, estimando los potenciales con el impacto registrado en la literatura. Los cálculos y análisis fueron automatizados por medio de un aplicativo digital y la metodología fue validada en una edificación del ITM. Se encontró que los niveles máximos de ocupación se reducen un 87,10% para los fines de semana. La curva de carga estimada presenta valores máximos y mínimos de 32,10 kW y 10,71 kW respectivamente. En cuanto a la validación, la diferencia entre la curva de carga estimada y medida fue de alrededor 20%. Finalmente, los potenciales máximos de ahorro fueron entre 14,31% y 72,18%.
metadata.dc.description.abstractenglish: Tertiary buildings represent a relevant fraction of global electrical consumption, so that a set of strategies have been proposed for improving their efficiency, operative economical costs and environmental influence. Among those strategies the Electrical Energy Management Systems assist the decision-making process and tend to better the utilization of existing resources. However, its large-scale adoption is slowed down by their costs of implementation and operation, which used to involve the integration of equipment for data acquisition and analysis. This work presents a methodology for the implementation of an Electrical Energy Management System in tertiary buildings, regarding at the first instance the consumption patterns determination. Thus, the load profile of analyzed building has been estimated through the structural and operative information. At the same time, the influencing variables over electrical consumption like occupancy were calculated. The load profile estimation was validated with a set of measurements recorded from the general distribution board and then an analysis of consumption by electrical load and space has been developed. Later, the strategies for reducing the consumption in each type of electrical load were identified, estimating the saving potentials with the impact described in literature. The calculation and analysis were automated with a digital application and the proposed method validated in an institutional building. From results it was found that maximum values of occupancy reached in weekdays scenario are reduced in 87.10% for weekends. Likewise, the estimated load profile involved maximum and minimum values of 32.10 kW and 10.71 kW respectively. Regarding the validation, the established criteria are met and the greatest difference between estimated and measured load profiles was less than 20%. Finally, the maximum saving potentials were among 14.31% and 72.18%.
URI: http://hdl.handle.net/20.500.12622/302
Appears in Collections:Maestría en Gestión Energética Industrial

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
DiazAcevedoJairoAlberto2018.pdfTexto completo6.26 MBAdobe PDFView/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons