Tanto si estás ejecutando un proyecto de ahorro y eficiencia energética actualmente como si te estás planteando empezar en las próximas semanas, te interesará saber cómo puedes ajustar tus líneas base teniendo en cuenta el impacto del COVID-19. Te damos las claves a continuación:
Ajustar tus baselines es importante para poder reportar correctamente los ahorros conseguidos, por si los tienes que compartir o por si están garantizados en tu contrato CRE.
Durante el período de confinamiento debido al Covid-19, se vieron modificadas muchas de las variables estáticas de los edificios, como los horarios de funcionamiento, la ocupación de los centros, la superficie de apertura (como en caso de comercios), el nivel de ventilación de los mismos, etc.
En la mayoría de centros, que por desgracia tuvieron que cerrar o disminuir su actividad, el consumo se vio reducido en mayor o menor medida. En otros centros en cambio la actividad creció, como los relacionados con la actividad asistencial, por ejemplo.
Lo que es casi seguro es que el período Covid-19 afectó de una u otra manera al consumo de tu edificio, y el impacto de esa variación en el consumo hace que el seguimiento de los ahorros de tus proyectos de eficiencia energética se complique.
Para ayudarte a evitar el impacto del Covid-19 en tus cálculos de ahorros presentes y futuros, aquí tienes algunos consejos que puedes seguir .
Vamos a empezar por explicar dos conceptos básicos: CRE y Línea Base Energética
Qué es un Contrato de Rendimiento Energético (CRE)
Un Contrato de Rendimiento Energético (CRE), también conocido por sus siglas en inglés EPC, es un acuerdo entre dos empresas. La empresa A tiene unas instalaciones no eficientes (por ejemplo, un edificio de oficinas) y quiere ser más eficiente, pero no tiene presupuesto. La empresa B se compromete a financiar las mejoras necesarias en materia de eficiencia energética (por ejemplo, la renovación de la calefacción, ventilación y aire acondicionado) a cambio de compartir los ahorros conseguidos gracias a estas mejoras en las instalaciones. La empresa A y la empresa B firman un contrato de CRE para llevar a cabo las modificaciones.
Es una situación en la que todos ganan, ya que la empresa A se vuelve más sostenible sin riesgos financieros y la empresa B obtiene un margen sobre la inversión. El ahorro puede repartirse de diferentes maneras, desde el 50-50% hasta el 20-80%, según el importe y las condiciones de la financiación.
Los ahorros se validan y verifican comparando el consumo real de la instalación con la línea base de la misma, calculada a partir de datos históricos.
Qué es Baseline o Línea Base Energética
La línea base energética es el santo grial de los proyectos de eficiencia energética. Se trata básicamente de un modelo energético estadístico de cómo debería ser el consumo actual de una instalación (por ejemplo, un supermercado) si no se realizara ninguna modificación de la eficiencia energética.
La idea es poderosa. Si puedo estimar cuánta energía debería consumir hoy, puedo compararla con la energía consumida actualmente y la diferencia es el ahorro.
Dónde:
- Período de referencia: 12 – 36 meses tomados como datos históricos.
- Período de información: período de tiempo en el que se evalúa el ahorro. Acordado en el contrato de EPC. Normalmente de 12 a 60 meses.
- MAE: La medida de ahorro y eficiencia energética se ejecuta y la instalación se vuelve más eficiente.
- Período de notificación de la energía medida: Medidas procedentes de las facturas o de la monitorización de la energía en tiempo real
- Ahorro: Cantidad de energía no consumida.
Parece que calcular una línea base energética o baseline es sencillo, ¿verdad? Pues bien, una línea base se construye utilizando datos históricos, normalmente de 12 a 36 meses. Las condiciones de las instalaciones cambian mucho a lo largo de 3 años. Por ejemplo, el clima puede ser más cálido de un año a otro; o la actividad puede cambiar; o una pandemia puede obligarme a cerrar el edificio durante un período de tiempo determinado o a reducir el número de usuarios (y por tanto el consumo de energía) durante largos períodos.
Por eso, el modelo estadístico de baseline debe incluir los parámetros que se correlacionan con el consumo energético de la instalación, si podemos medirlos, como la temperatura exterior y los niveles de ocupación.
El ajuste y el cálculo de una baseline suelen tardar algunos días/semanas si se utilizan herramientas sencillas como Excel. Si quieres ajustar correctamente tu baseline como un profesional de una manera rentable, puedes utilizar la Calculadora Automática de Línea Base (ABC) disponible en DEXMA Analyse, como te mostraré más adelante.
Existe incluso un protocolo para calcular las líneas base, llamado Protocolo Internacional de Medición y Verificación del Rendimiento (IPMVP)
[Caso 1] Cómo calcular el ahorro de una Medida de Ahorro Energético (MAE) realizando un ajuste sobre el baseline durante el período de confinamiento por COVID-19.
Si te fijas en el ejemplo que tienes a continuación, puede observarse cómo el consumo del edificio cae notablemente a partir del 14 de marzo, momento en el que empieza la pandemia.
El ahorro que venía reportándose hasta entonces debido a medidas de eficiencia estaba en torno al 4-5%, pero la caída de consumo por culpa del Covid-19 resulta en un “ahorro medido” a final de año del 20,79%.
Valorar la reducción de consumo debido al Covid-19 puede ser complicado, y para ello hay que tener en cuenta si el ahorro de las medidas de eficiencia energética ha sido afectado por el Covid-19. Si sabemos estimar el impacto, podemos ajustar nuestra línea base energética o baseline utilizando un ajuste no rutinario.
Si el ahorro de las medidas de eficiencia energética es independiente del consumo del centro, por tratarse por ejemplo de cambios de luminarias que han seguido encendidas a pesar de la reducción de actividad, podría estimarse la reducción de consumo medio con herramientas como la pantalla Evolución de DEXMA, y aplicar dicho ajuste a nuestro proyecto de Medida y Verificación (M&V).
Para hacerlo, simplemente seleccionamos nuestro medidor de consumo, ventana temporal de 1 mes en frecuencia diaria para un mes anterior a la pandemia (febrero) y los tres meses posteriores (marzo, abril y mayo).
Si calculamos la reducción media del consumo mensual en los meses de pandemia respecto al consumo antes de la pandemia, obtenemos una reducción media mensual de 10.329 kWh, que divididos entre 90 días equivalen aproximadamente a 344.30 kWh diarios de reducción.
Ahora simplemente tenemos que reducir nuestra línea base energética o baseline en el proyecto de Medida y Verificación en 344,3 kWh diarios a partir del 14 de Marzo 2020. Esto lo podemos hacer editando el proyecto de M&V y añadiendo un ajuste “No rutinario”, como se ve en la siguiente imagen.
El ajuste no rutinario permite reducir (o aumentar) el baseline en una cantidad conocida (puede ser un número fijo o una fórmula) para corregir el ahorro medido. En este caso, con un ajuste de 344.30 kWh diarios sobre el baseline, observamos que el ahorro reportado en 2020 baja del 20,79% anterior hasta un 3,82 %.
Para afinar aún más nuestro resultado, podemos calcular la diferencia de consumo para los mismos meses del año anterior, en los que no hubo Covid-19, y restarla al ajuste aplicado este año para tener en cuenta la disminución normal del consumo en esos meses sin pandemia.
Repetimos el ejercicio anterior en la pantalla de Evolución de DEXMA, pero ahora seleccionando los meses de Febrero, Marzo, Abril y Mayo del 2019, para ver la tendencia natural del edificio.
Si sumamos las diferencias mensuales (76,48 -1053,28 -455,5 kWh) y dividimos entre 90 días obtenemos una reducción natural de -15,91 kWh diarios. Aunque es una reducción casi inapreciable (tan sólo -15.91 kWh diarios frente a los -344.30kWh del 2020), si reducimos el ajuste por Covid-19 en 15.91 kWh diarios y lo dejamos en un ajuste de 328.38 kWh diarios el resultado de ahorro del proyecto queda en 4.77%, lo cual se acerca más a las cifras de ahorro anteriores a la pandemia
Lo importante en este caso es asegurarse que el ahorro de las medidas de eficiencia no se vea afectado por la reducción de consumo del edificio, para que el ajuste no afecte al cálculo de ahorros.
[Caso 2] Cómo calcular el ahorro de una MAE evitando el período de confinamiento por COVID-19
Otro caso posible sería que la medida de eficiencia energética no pudiera haberse aplicado durante el confinamiento o queramos evitar ese período en el análisis para no desvirtuar el cálculo. En este caso, lo que querríamos sería tan solo medir el ahorro durante ciertos períodos de tiempo.
Si por ejemplo sabemos que la actividad se ha visto afectada en determinados períodos concretos podemos revisar el ahorro de los períodos en los que consideramos que el ahorro no ha sido afectado. Para ello, una vez tenemos configurado nuestro proyecto de Medida y Verificación, podemos seleccionar un rango temporal específico utilizando el selector de fechas. Veamos un ejemplo:
El ejemplo superior es el consumo de un edificio corporativo con una instalación de autoconsumo fotovoltaico. Se puede observar una fase inicial de casi tres meses en la que el ahorro es casi nulo, dado que la medida estaba inactiva por razones técnicas.
En cambio, a partir de la pandemia, en abril del 2020, se observa como el ahorro crece de forma abrupta debido a la disminución del consumo.
La cifra total de ahorro medida es de 31.36%, pero ambos períodos comentados afectan de forma clara esa cifra por lo que no queremos fiarnos. Reducimos la ventana temporal al período en que la instalación fotovoltaica estaba funcionando sin pandemia seleccionada del 26/03/2019 al 13/03/2020.
Si realizamos el análisis seleccionando las fechas entre que se activó la medida y empezó la pandemia, el análisis ofrece un resultado total de ahorro del 32.05% muy cercano a la cifra anterior (ya que los períodos de sobreconsumo y de ahorro por COVID ha dado la casualidad que se cancelan uno a otro), pero con la diferencia que esta cifra sabemos que no está afectada por períodos excepcionales, por lo que podemos darla por buena como ahorro medio del proyecto.
[Caso 3] Cómo calcular Baselines con DEXMA evitando el período de confinamiento por COVID-19
Supongamos que queremos aplicar una nueva Medida de Ahorro Energético (MAE) con posterioridad al Covid-19. Simplemente tenemos que calcular una línea base energética o baseline evitando el efecto Covid-19… pero ¿cómo? Muy fácil.
Si la actividad del centro fuera de los períodos de confinamiento puede considerarse normal, lo que puede hacerse es tan solo eliminar los períodos de Covid-19 (por ejemplo, las semanas de confinamiento total) en el cálculo del baseline, utilizando así datos “limpios de impacto Covid-19” para la referencia del baseline,
Para calcular baselines profesionales en pocos minutos, accedemos a la funcionalidad de Automatic Baseline Calculator (ABC) de nuestra cuenta de DEXMA. Si no la tienes, te la puedes instalar gratuitamente en el Apps Market.
- Opción 1: Utilizar datos históricos de 2020 quitando las semanas de impacto del COVID-19
Una vez en la funcionalidad de ABC, seleccionamos el dispositivo sobre el que queramos hacer el baseline y las variables que pueden afectar al consumo (temperatura exterior, grados día, etc.). Recuerda que si quieres puedes usar sondas virtuales de temperatura para obtener datos climáticos rápidamente sin liarte con otras webs a bajar datos y subirlos a DEXMA.
Ahora viene lo importante. En la sección de Cálculo de Baseline, hacemos clic sobre “Opciones avanzadas” y nos aparecerá una opción para descartar períodos. Como vemos en el ejemplo inferior, podemos seleccionar más de un período temporal. Añade tantos períodos como necesites para “limpiar” lo máximo posible tus datos. En el ejemplo hemos descartado del 13 de marzo al 1 de Abril y del 1 al 31 de Agosto del 2020.
Ahora simplemente hacemos clic sobre “Calcular baseline” y esperamos unos segundos a que DEXMA encuentre el polinomio óptimo que mejor correlacione con nuestro consumo. Podemos observar el resultado del baseline (la fórmula matemática que modeliza nuestro consumo) dentro de la caja negra.
- Opción 2: Utilizar datos históricos anteriores a 2020
Si se dispone de suficiente historial de datos, lo mejor es utilizar un período de referencia de varios años anteriores, pero teniendo en cuenta también el año 2020 sin los períodos de confinamiento, de forma que se refleje la evolución del consumo en la línea base energética o baseline obviando esos períodos.
Por otro lado, dada la incerteza sobre el futuro próximo, también podemos calcular además del baseline anterior, un baseline sobre el período de confinamiento para aplicarlo en caso de nuevos confinamientos
Por ejemplo, si la medida de eficiencia se realizó durante el verano de 2020, puede interesarnos evaluar el consumo del segundo confinamiento (octubre-diciembre) contra el baseline hecho a partir del primer confinamiento.
De esa forma, podemos aplicar cada baseline (con o sin confinamiento) al período que nos interese, teniendo un mejor reflejo de la situación antes y después de la MAE.
Esto puedes llevarlo a cabo gracias a los ajustes rutinarios de MyV en Analyse, que te permiten definir un baseline distinto para cada temporada en tus análisis.
[Caso 4] Cómo calcular Baselines con ABC incluyendo el período de confinamiento por COVID-19
En el caso en que se necesite incluir el período de Covid en el período de referencia, porque por ejemplo no existe más histórico de consumo que usar para el cálculo del baseline, la recomendación es utilizar para el cálculo del baseline el mayor número de variables que puedan afectar al consumo en período de confinamiento.
Variables que en otros tiempos solían considerarse estáticas, como los horarios de funcionamiento, la ocupación de los centros, la superficie de apertura, o el nivel de ventilación de los mismos, en este caso es recomendable incluirlas como variables del baseline, pudiendo así hacer la regresión gracias a esa información.
Los datos de producción, ocupación, horarios, superficies, o caudales de ventilación (si se dispone del sistema de gestión del edificio) por ejemplo, u otras variables de interés, pueden subirse a la plataforma DEXMA Analyse como variables, que pueden ser numéricas o binarias (abierto/cerrado, por ejemplo) y seleccionarlas en la funcionalidad de Automatic Baseline Calculator (ABC) para que las tenga en cuenta en el cálculo del Baseline.
De esta manera el Baseline responderá a todas las variables que influyen en el consumo y podrá ser evaluado cuando esas variables cambien, como por ejemplo el porcentaje de superficie de apertura en un comercio, o los niveles de ventilación requeridos. Esto nos dará un modelo más detallado y preciso del comportamiento del edificio frente a esos cambios.
Cabe recordar, eso sí, que el modelo deberá entonces alimentarse con esas variables durante todo el período de medición de ahorros, para poder evaluar el baseline de manera correcta.
En cualquier caso, el método adecuado a aplicar en cada proyecto será diferente, y dependerá mucho de la actividad del centro y de cómo le haya afectado esta maldita pandemia. Si tienes dudas sobre cómo calcular tus baselines o verificar ahorros en tus proyectos de medida y verificación, puedes contactar con el equipo de DEXMA en support@dexma.com, e intentaremos ayudarte.
Y si quieres, haz una demo de la Plataforma DEXMA Energy Intelligence, y prueba, entre otras muchas funcionalidades, nuestra calculadora automática de Baseline (ABC).
Nota del editor – Este artículo ha sido redactado por 2 de los grandes expertos en software de gestión energética de DEXMA:
Alfonso Mateos, Product Owner de DEXMA, forma parte del equipo desde 2015. Comenzó su andadura en DEXMA dentro del Departamente de Operaciones, dando soporte tanto en hardware como software a los clientes gracias a su excelente background como responsable en proyectos energéticos. Actualmente trabaja dentro del Departamento de Producto como Product Owner de la parte más analítica de la plataforma DEXMA Energy Intelligence, DEXMA Analyse.
Daniel Utges, Director de Producto de DEXMA, forma parte del equipo desde 2010. Su camino en DEXMA se inició como Product Engineer, pasando por Director de Servicio al Cliente, hasta convertirse en el Director del Departamento de Producto en 2013. Podemos decir que es uno de los mayores conocedores de la plataforma DEXMA de la A a la Z.
