El proyecto Al4HP – inteligencia artificial para bombas de calor ha finalizado, y el Instituto Fraunhofer de Sistemas de Energía Solar ISE, junto con el resto del equipo del proyecto, ha reunido hallazgos sobre nuevos métodos de control adaptativo para bombas de calor basados en redes neuronales. Los resultados probados en edificios muestran que la inteligencia artificial (IA) ayuda a que las bombas de calor funcionen de forma más eficiente, evitando ajustes incorrectos de los dispositivos y optimizando el funcionamiento del sistema.
Durante el proyecto, el Instituto Fraunhofer de Sistemas de Energía Solar ISE, junto con la empresa Stiebel Eltron y los socios de investigación franceses CEA List (Laboratorio de Integración de Sistemas y Tecnologías) y LPNC (Laboratorio de Psicología y Neurocognición), así como el socio industrial EDF R&D, se centraron en el potencial, la flexibilidad y la idoneidad práctica de los controles de IA.
Hasta ahora, las bombas de calor para fines de calefacción residencial se han controlado principalmente mediante curvas de calefacción estáticas establecidas una vez durante la instalación. En este proyecto, la IA aprende los patrones específicos de comportamiento del edificio, por ejemplo, cómo cambia con la radiación solar variable, y analiza continuamente los valores medidos registrados.
Las redes neuronales artificiales son capaces de representar relaciones complejas y altamente no lineales con gran precisión y por lo tanto son adecuadas para este propósito. El controlador inteligente de la bomba de calor, desarrollado en el marco del proyecto, utiliza una red neuronal artificial para representar digitalmente el comportamiento térmico del edificio y un algoritmo de optimización capaz de funcionar en tiempo real para regular de forma óptima la temperatura de impulsión de la bomba de calor.
Controlador de bomba de calor con IA
El nuevo controlador de bomba de calor con IA se ha probado en extensas pruebas de simulación en tres edificios, cada uno de ellos de un año de construcción y estado de rehabilitación diferentes, durante el período de una temporada de calefacción. El ahorro de energía fue de un 13% de media en comparación con la curva de calefacción estándar.
Además, una prueba de campo inicial en un edificio real confirmó la funcionalidad del nuevo controlador. La prueba mostró que tanto el logro de la temperatura de consigna como el coeficiente de rendimiento (COP) mejoraron significativamente con el controlador.
Los socios franceses del proyecto se centraron en el funcionamiento optimizado de las bombas de calor para agua caliente. El algoritmo inteligente para la optimización del funcionamiento se probó en una cámara climática como parte de una prueba de laboratorio de hardware-in-the-loop utilizando una bomba de calor real y un perfil de consumo real.
Los resultados sugieren que la predicción de IA en combinación con el control optimizado de la bomba de calor tiene el potencial de reducir el consumo de electricidad para el suministro de agua caliente hasta en un 8%.
El proyecto fue financiado por el Ministerio Federal de Educación e Investigación de Alemania (BMBF).