Proyectos de Medida y Verificación

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Este artículo contiene los siguientes apartados:

  1. Crear un Proyecto de Medida y Verificación
  2. Calcular el consumo teórico (baseline) en base a Fórmula Matemática
  3. Calcular el consumo teórico (baseline) en base a "Rangos Temporales"
  4. Ejemplo paso a paso sobre cómo calcular la fórmula del consumo teórico (baseline) con Minitab 16

 

 

1. Crear un Proyecto de Medida y Verificación

La funcionalidad de Proyectos de Medida y Verificación sirve para validar y verificar los ahorros obtenidos a partir de una Mejora de Eficiencia Energética (MEE).

Veámos como crear nuevos proyectos de Medida y Verificación en pocos pasos:

  1. Empezamos creando un nuevo proyecto haciendo click en "Nuevo Proyecto"
  2. En la siguiente página introducimos los datos generales del proyecto:
    • Nombre: Nombre descriptivo del proyecto. Ej: "Proyecto de Verificación de Ahorros por LED's"
    • Período demostrativo de ahorros: Rango de fechas en el que se producen los ahorros.
    • Tipo: Tipo de proyecto que se está ejecutando. Los proyectos pueden ser de Gestión energética, iluminación, calefacción, etc.
    • Fuente Energética: Seleccionamos el tipo de energía en que se basa nuestro proyecto (Electricidad, gas, agua, diesel...)
    • Frecuencia: Seleccionamos la frecuencia de nuestro baseline. Si tenemos datos horarios, será "horaria". Si sólo podemos generar nuestro baseline de forma mensual, entonces seleccionaremos "mensual". 
    • Medidor o grupo: Seleccionamos sobre qué medidor o grupo aplica el proyecto de Medida y Verficación de entre todos los que tenemos disponibles.  
  3. En el siguiente paso deberemos definir nuestro consumo teórico o "baseline".
    • Cálculo del consumo teórico: El sistema permite diversos procedimientos de cálculo para conseguir el consumo teórico, estas son (Haga click para obtener más información):
    • Ajustes no-rutinarios: En esta sección se pueden añadir aquellos ajustes singulares que se vayan produciendo durante el desarrollo del proyecto, tales como cambios de temperaturas de consigna, ampliación de instalaciones, modificación de horarios, etc. Los ajustes pueden ser valores constantes o fórmulas en base a variables (grados día, ocupaciones, etc.) El valor de consumo introducido como Ajuste se suma a la energía calculada como consumo teórico entre las fechas indicadas. 
  4. Para finalizar el proyecto simplemente introducimos el objetivo Energético/Económico que hemos firmado con el cliente en valor percentual/absoluto. 
  5. Guardamos y el proyecto ya está listo para verificar nuestros ahorros!
  6. Si abrimos el proyecto, veremos distintos gráficos:

 

El primer gráfico nos da una visión general del proyecto comparando el consumo real con la fórmula de ajuste. Mostrará en verde los períodos donde ha habido ahorros, en rojo los períodos en que no, y en naranja los períodos en que el valor está dentro de la incertidumbre provocada por el error de la forma de cálculo del consumo teórico.

Si hubiera un período con falta de datos, éste se mostraría en color gris.

 

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Pasando el cursor por encima del gráfico, podemos obtener el detalle del consumo de referencia, consumo real y ahorros en cualquier punto del gráfico. Seleccionando un período dado del gráfico, podemos hacer zoom y ver el detalle de ese período.

 

Debajo del gráfico general, podemos observar los gráficos de consumo y ahorros acumulados, que podemos seleccionar respectivamente con los botones de Consumo(kWh) y Ahorros(%). Pasando el cursor por encima del gráfico se muestran también diferentes informaciones para cada punto del gráfico. 

 

 

En el gráfico de consumo acumulado, se muestran en forma acumulada el consumo de referencia, el consumo real, el objetivo de consumo acumulado y los ahorros. El color del gráfico corresponde a la pendiente de la curva de consumo. Si la tendencia es de ahorro, la curva será de color verde, si la tendencia es de consumo será roja. En naranja se mostraran los períodos donde la tendencia de consumo está dentro de los márgenes de error.

 

 

El gráfico de ahorros acumulados muestra la curva de ahorro acumulado y la compara con el objetivo de ahorro. El color de la gráfica corresponde a la tendencia de ahorro para cada período como en el caso del consumo acumulado.

 

Debajo de los gráficos aparecen tablas de resumen para comparar el consumo con el consumo de referencia o el objetivo establecido. Las tablas pueden seleccionarse con los botones Referencia y Objetivo respectivamente.

 

 

 

 

 

2. Calcular el consumo teórico (baseline) en base a Fórmula Matemática

En este artículo se describen las directrices básicas para el cálculo de la fórmula matemática que define el consumo teórico "baseline" en nuestras instalaciones. 


Antes de empezar a realizar análisis estadísiticos deberemos responder a estas preguntas:
      

¿Qué variables externas pueden estar relacionadas con el consumo energético? ¿Puedo conseguir estos datos?

En base a los datos que podamos conseguir, el error de nuestras regresiones será mayor o menor. Hay que tener presente el coste que puede conllevar el conseguir algunos de los datos
A continuación se muestra una matriz de las variables externas que más influencia pueden tener sobre el consumo energético de forma genérica. Evidentemente, cada proyecto puede verse condicionado por otras variables. El usuario deberá identificarlas en base a la operación de la instalación y de su experiencia. 

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¿Cuál es el período demostrativo  de actividad de mi instalación?

Básicamente debemos tener claro cuál es el período de tiempo en el que se produce un ciclo representativo de actividad en nuestra instalación. para conocer cuál es el período mínimo de datos que deberemos recoger antes de realizar el baseline. Aquí algunos ejemplos como referencia:

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Preprocesamiento de datos

Una vez decididas las variables que "a priori" deben estar correlacionadas con el consumo energético las exportamos de DEXCell Energy Manager y las preparamos para trabajarlas con el software estadísico con el que trabajemos de forma habitual (EXCEL, Minitab, Stata, Matlab, etc.)

Debemos tener presentes las interacciones que haya entre diferentes variables o bien que una variable puede ser representativa si se eleva al cuadrado o al cubo. Es aconsejable preparar series de datos adicionales con cálculos entre variables y potencias. 

Paralelamente, deberemos eliminar aquellos datos anómalos o singulares que no sean representativos de la instalación.
 

Obtener la fórmula matemática

La fórmula matemática es el resultado de un proceso estadístico de regresión lineal / no lineal multivariable. Cada uno de los programas informáticos realiza estros procedimientos de forma diversa, así que deberemos seguir sus propios tutoriales para conseguir la fórmula. 

Cada proyecto tiene su propia fórmula matemática y no existen fórmulas "estandard" para una tipología de instalación.

Ejemplo paso a paso sobre cómo calcular la fórmula del consumo teórico (baseline) con Minitab 16
    

     
Obtener el "error" estadísitico

Todo proceso estadísitico conlleva un error de cálculo. El procedimiento que hayamos seleccionado para el cálculo de la fórmula dará como resultado un coeficiente de correlación indicador de la cantidad de puntos explicados con dicha fórmula (o la variablidad que explica).

​Normalmente suele ser el indicador R^2.

Si hemos conseguido un R^2 = 98%, indicará que nuestra fórmula explica un 98% de nuestro  consumo, así que estaremos cometiendo un error del 2%.

Introducir la fórmula de ajuste en DEXCell EM

Caso genérico

Una vez introducida la información básica del proyecto, en la pestaña de período de referencia podemos introducir nuestra fórmula de ajuste para el consumo teórico del proyecto. Para ello deberemos añadir aquellas variables que sean explicativas en el apartado "Variables", definir el error estadístico en el apartado "Error" y escribir la fórmula matemática en el apartado "Energía":

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Para las variables se puede escoger un nombre representativo, y seleccionar el dispositivo y parámetro asociado para poder usarlas en la fórmula.

 

Las fórmulas matemáticas que pueden utilizarse son las siguientes:

a + b Suma de "a" y "b"
a - b La resta entre "a" y "b"
a * b El producto de "a" y "b"
a / b La división de "a" entre "b"
Math.sqrt(a) La raíz cuadrada de "a"
Math.pow(a,b) "a" a la potencia "b"
Math.abs(a) El valor absoluto de "a"
Math.exp(a) Exponencial de "a"
Math.floor(a) El entero más cercano a "a", no superior a "a"
Math.log(a) Logaritmo de "a" con base "e"
Math.random() Número aleatorio entre 0 y 1
Math.round(a) Redondeo al entero más cercano a "a"
Math.sin(a) Seno de "a"
Math.cos(a) Coseno de "a"

 

Introducir condicionales temporales

Puede ser que nuestro consumo teórico (baseline) cambie para unos días en concreto o un periodo de tiempo. Podemos introducir un conjunto de condiciones para cambiar la fórmula matemática en la que se basaba nuestro baseline por una de nueva en base al día de la semana o meses del año. Estas condiciones se aplicarán  en el orden de prioridad con el que se hayan introducido. 
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Insertar la fórmula en nuestro proyecto de Medida y Verificación

Una vez calculada la fórmula y el error, introducimos los datos en nuestro proyecto de Medida y Verificación y ya lo tendremos configurado para que nos reporte en tiempo real nuestros ahorros!

Introducir condicionales en la fórmula

En caso que queramos introducir un condicional IF en la fórmula, deberemos utilizar la nomenclatura presentada a continuación:

if (condición1) {

fórmula1;

} else if (condición2) {

fórmula2;

} else {

fórmula3;

}

 

Un ejemplo podría ser dar diferentes valores a la energía utilizada para calefacción en función de la temperatura:

if (Temp<15) {

4000+300*Temp;

} else {

2000 + 300*Temp;

}

 

En este caso por temperaturas inferiores a 15ºC la energía sería E=4000+300*Temperatura; En cualquier otro caso la energía sería E=2000+300*Temperatura.


 

3. Calcular el consumo teórico (baseline) en base a "Rangos Temporales"

 

La opción del cálculo del baseline por "Rangos Temporales" es una herramienta que permite la simplificación del cálculo del consumo teórico si ya se dispone de datos monitorizados, de, al menos, un período representativo de la actividad de la instalación.

¿Cuándo debo usar la opción por "Rangos Temporales"?

- Cuando se dispongan de datos monitorizados de, al menos, un período representativo de la actividad de mi instalación.
- Cuando no se dispongan de datos externos para la correlación (grados día, ocupación, etc) o no se desee utilizarlos.
- Cuando el consumo de energía sea totalmente independiente de cualquier variable externa medible
- Cuando el coeficiente de correlación con datos externos es muy bajo (menos del 20%)
 

¿Cuál es el período demostrativo  de actividad de mi instalación?

Básicamente debemos tener claro cuál es el período de tiempo en el que se produce un ciclo representativo de actividad en nuestra instalación. para conocer cuál es el período mínimo de datos que deberemos recoger antes de realizar el baseline. Aquí algunos ejemplos como referencia:

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¿Qué hace exactamente la opción "Rangos Temporales"?

Esta opción realiza un agrupamiento de los datos mediante la media/mediana en base a una ventana temporal (día, semana, mes, año) del volumen de datos que el cliente defina. 

Por ejemplo, si estamos realizando una substitución de LED's del cual tenemos 2 meses anteriores a la fecha de implantación de la mejora de datos horarios, y nuestro período representativo de actividad (supermercado) es una semana, podemos "superponer" las 8 semanas  con frecuencia horaria y realizar la mediana, obteniendo un baseline "aproximado" del consumo teórico:

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¿Cómo se configura en DEXCell Energy Manager?

  1. En el paso 2  de la configuración de un proyecto de Medida y Verificación seleccionamos la opción "Por rango temporal"
  2. Seleccionamos las fechas entre las que disponemos datos monitorizados
  3. Seleccionamos la ventana temporal representativa del período de actividad de nuestra instalación (diaria, semanal, mensual...)
  4. En "Agrupación por" seleccionamos entre Media o Mediana, en función de lo que entendamos que es mejor. Si los datos siguen una distribución Normal centrada no habrá diferencia, pero si tenemos datos corruptos (picos o 0's) la media dará un valor desplazado mientras que la mediana será mucho más realista. Si hay poca muestra es aconsejable seleccionar la Media.
  5. Podemos indicar nosotros mismos el error si lo sabemos con exactitud, o si lo preferimos, DEXCell Energy Manager nos da la opción de autocalcular el error. Simplemente debemos clickar en "Autocalcular error". En el gráfico de nuestro baseline precalculado, se mostrará el margen de error superior y inferior en una línea discontinua de color rojo y verde respectivamente. 
  6. Hacemos click en "previsualizar" y la herramienta nos mostrará el baseline precalculado en base a la configuración dada. Si estamos de acuerdo, hacemos click en "siguiente" y continuamos con el asistente de creación. 07E_5b75760214aa5.png

 

 



 

4. Ejemplo paso a paso sobre cómo calcular la fórmula del consumo teórico (baseline) con Minitab 16

 

En esta guía paso a paso explicamos cómo calcular el consumo teórico de una localización real en base a una serie de parámetros de contorno. 
        

La localización

Actividad: Estación de servicio, con cafetería, tienda y restaurante.
Ubicación: Barcelona
 

Datos necesarios

- Tratándose de una estación de servicio, podríamos discutir si el período representativo de actividad es una semana o un año. Probablemente el patrón de consumo se repita semanalmente así que con algunas semanas de datos sería suficiente. Por otro lado, si la estación tiene mucha estacionalidad climática, sería conveniente tener un año de datos.

- Como datos de consumo, nos hará falta disponer de, al menos, el consumo General de la instalación. 

- Como datos de contorno o variables explicativas del consumo, cuánta más información mejor. Sería ideal disponer de los grados día (CDD, HDD) y de algún parámetro indicativo de la ocupación de la estación de servicio (tíckets o ventas).
 

Datos disponibles

  • Variable Respuesta:
    • Consumo eléctrico General de toda la instalación desde Enero 2012 hasta Diciembre 2012 (1 año), en frecuencia horaria
  • Variables explicativas:
    • Grados día de calefacción y refrigeración (obtenidos de degreedays.net) (HDD, CDD)
    • Ventas diarias (S)
    • Tíckets diarios (T)
  • Interacciones entre variables
    • Siempre resulta interesante generar nuevas series de datos en base a transformaciones de las variables ya existentes y estudiar si correlacionan con el consumo. Para este ejemplo, vamos a crear las potencias cuadradas y cúbicas de los grados día, potencias cuadradas de Tickets (T) y Ventas (S) y la multiplicación de Ventas * Grados día Calefacción y Ventas * Grados día refrigeración
    • HDD^2, HDD^3
    • CDD^2, CDD^3
    • T^2, S^2
    • S*HDD, S*CDD

 

Resolución o frecuencia del baseline

La resolución o frecuencia del baseline se ve condicionada por la resolución de las variables disponibles. En este caso, los Grados día, tickets y ventas tienen resolución "diaria", así que ésta será la resolución de nuestra fórmula. 
 

Calculando la fórmula con Minitab 16

Minitab 16 es un software estadísitico muy útil para este tipo de trabajos. Evidentemente no es el único software que nos puede ayudar en nuestro cometido, pero es uno de los más usados en el ámbito de la estadística ingenieril. 

Una vez instalado, lo abrimos y volcamos los datos en columnas, que previamente habíamos trabajado en EXCEL, como se muestra en la imagen:

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Nota de erratas: En la imagen superior la columna de HDD^2 presenta los valores de HDD^3

La herramienta que utilizaremos para el cálculo de la fórmula será la denominada "Regresión". Esta herramienta es optima en cuanto a la relación calidad-horas invertidas. Para análisis más profundos o donde sea necesaria una mejor precisión podríamos utilizar la opción de "Regresión paso a paso".

Hacemos click en el menú de "Estadísticas" "Regresión""Regresión..."

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Como Respuesta seleccionamos "General [kWh]" y como Predictores el resto de variables excepto la de "date", que es la fecha y no aporta valor. Las variables se seleccionan haciendo doble-click sobre ellas.  

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Nota: Si estamos interesados en observar los residuos en formato gráfico, en "Graficas" se puede activar la opción "cuatro en uno". Ver los residuos (error) en formato gráfico permitirá detectar valores anómalos que pueden ser eliminados del análisis.

Hacemos click en "Aceptar" y Minitab calculará automáticamente la ecuación de consumo en base a todos los predictores seleccionados, el coeficiente de correlación (R-cuad) y empezaremos con el proceso de refinamiento. 

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Refinando la ecuación - Valor del estadístico P

La primera ecuación calculada no tiene porqué ser la mejor. De echo, hemos introducido en el modelo una serie de interacciones entre variables y transformaciones que no tienen porqué correlacionar con el modelo. 

Una forma de entender si una variable correlaciona o no con nuestra respuesta es mirar el valor del Estadístico P. Si es mayor que 0.05 indica que la variable NO CORRELACIONA en el modelo con la respuesta. Vemos como en nuestro primer modelo tenemos hasta 7 variables que no correlacionan:

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La solución no consiste en eliminar todas las variables que no correlacionen, ya que entre ellas también hay afectaciones, si no ir quitando una a una, de mayor a menor valor de P e ir analizando en cada iteración qué valores de P recibimos.

Además, puede suceder que una vez quitada una de las variables, si volviésemos a introducir una que ya estuviese "eliminada", daría un valor de P inferior a 0.05.

Por tanto, el proceso de refinamiento no tiene una duración concreta, ya que las combinaciones pueden ser infinitas. Nosotros debemos decidir cuándo el modelo es correcto para nuestra finalidad y finalizar las iteraciones. 

Uno de los posibles resultados podría ser este: 

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Vemos como la ecuación se ha simplificado enormemente, utilizando únicamente como variables predictoras los grados día Refrigeración (CDD) y el número de ventas (S). Vemos como la fórmula es un polinomio no lineal de grado 3. Tenemos las tres potencias de la variable CDD y la interacción de CDD con Ventas (S), lo que indicaría que a mayor calor, más ventas.

Esta fórmula es más sencilla de explicar al cliente y más fácil de obtener los datos, ya que sabemos que sólo necesitamos CDD y Ventas (S), olvidándonos de los Tickets (T). 

El valor de correlación es muy bueno, del 94.4%, lo que significa que el error en el cálculo de nuestros ahorros será del 5.6%. 
 

Valores Anómalos:

Con el gráfico de residuos observaremos si hay valores anómalos en el modelo o no, echo que provocará un menor coeficiente de correlación y un error mayor. De ser así, se puede llegar a un acuerdo con el cliente para eliminar estos datos del modelo. A veces, puede pasar que hasta el 30% de los datos recibidos son anómalos y deben eliminarse. 


Una vez calculada la fórmula ya se puede insertar en nuestro proyecto de medida y verificación de DEXCell Energy Manager!  

Calcular el consumo teórico (baseline) en base a Fórmula Matemática

 

 

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