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Inicio » Rehabilitación » Nuevo método de big data para evaluar el potencial de medidas de mejora de la eficiencia energética en barrios

Nuevo método de big data para evaluar el potencial de medidas de mejora de la eficiencia energética en barrios

Publicado: 18/09/2018

La Universidad Politécnica de Madrid (UPM) y el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) han desarrollado un nuevo método para calcular la pérdida de energía de los edificios a través de su envolvente, basado en la explotación de datos catastrales y realizado con herramientas informáticas de código abierto.

Mapa mejora de la eficiencia energética en barrios
Con la nueva herramienta se puede realizar un diagnóstico del estado de barrios enteros desde el punto de vista energético.

Con este nuevo método es posible establecer un diagnóstico del estado actual de vecindarios enteros y evaluar el impacto de posibles medidas de mejora energética.

Barrio de Canillas

Los datos catastrales que se han utilizado en este estudio se refieren a Canillas, un barrio madrileño catalogado como área urbana desfavorecida con una calificación de eficiencia energética muy baja.

Como resultado del trabajo, los investigadores han propuesto un método que utiliza técnicas de programación para el análisis de sistemas complejos (big data) aplicando la ciencia de los datos urbanos (Urban Data Science) para la automatización en el proceso de datos y posibilita la inclusión de amplias áreas de análisis.

Como indica Fernando Martín-Consuegra, “la posibilidad de disponer de datos para cada edificio, obtenidos de los datos catastrales, nos proporciona una herramienta útil para el diseño de estrategias de rehabilitación energética y permite una cuantificación, entre otras, de la transferencia de calor a través de la envolvente de la edificación”.

Indicador de eficiencia energética

En el estudio se ha conseguido definir un indicador de eficiencia energética pasiva, para un área urbana o barrio, que engloba aspectos urbanísticos y de la edificación (dimensiones, orientación, forma de los edificios y su disposición) y aspectos constructivos (como la calidad de la envolvente).

Este indicador es útil para detectar áreas prioritarias para la rehabilitación de la edificación ineficiente, permitiendo definir los edificios más afectados. Uno de los resultados más singulares obtenidos en el estudio, según comenta el investigador principal, es que “hemos comprobado que junto a la calidad constructiva, sobre la que se ha focalizado la atención hasta ahora, los aspectos geométricos del tejido urbano tienen una gran influencia en las pérdidas energéticas”.

Demanda energética

La comparación de las pérdidas energéticas de la edificación inicial, frente a diferentes escenarios mejorados, permite estimar el potencial de reducción de la demanda energética. Introduciendo datos unitarios del coste de las mejoras, se puede aproximar la inversión total necesaria para mejorar la envolvente en operaciones de rehabilitación energética de barrios.

El método (que resulta de utilidad para determinar aspectos de demanda energética en la definición normativa del concepto de Barrio de Energía Casi Nula) también permite obtener información útil para el diseño de infraestructuras de abastecimiento de energía, y sistemas de calefacción por distrito.

Trabajo de investigación

El trabajo forma parte de la investigación desarrollada en el contexto de la tesis doctoral del arquitecto Fernando Martín-Consuegra Ávila, dirigida por el Dr. Agustín Hernández Aja, profesor titular de la UPM, investigador responsable del Grupo de Investigación en Arquitectura, Urbanismo y Sostenibilidad (GIAU S) y codirigida por el Dr. Ignacio Oteiza Sanjosé, investigador del Instituto Eduardo Torroja de ciencias de la construcción (IETCC) del CSIC.

Ha contado con la participación de Fernando Frutos García, urbanista experto en big data y estudiante de doctorado del Grupo de Sistemas Complejos (GSC) de la UPM. También ha contado con la colaboración del Proyecto HABITAres “Nueva herramienta integrada de evaluación para áreas urbanas vulnerables. Hacia la autosuficiencia energética y a favor de un modelo de habitabilidad biosaludable”, dirigido por Ignacio Oteiza.

Publicado en: Rehabilitación Etiquetado como: Big Data, Ciencia de Datos, Demanda Energética, Eficiencia Energética, Rehabilitación Energética, Urbanismo Sostenible

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