Sostenibilidad y gemelo digital: reducción de emisiones y costes energéticos

Muchas empresas industriales podrían cubrir gran parte de sus necesidades de calefacción con energías renovables. Sin embargo, hasta ahora apenas se disponía de herramientas para diseñar y controlar los sistemas de forma que maximizaran las emisiones y el ahorro de costes en las condiciones respectivas. Los proyectos de investigación CORES y Digital Energy Twin proporcionan ahora modelos con los que las empresas no sólo pueden reconvertir sus sistemas de suministro de calor, sino también optimizarlos durante su funcionamiento.

Los elevados precios de la electricidad y el gas están afectando duramente a la industria. Muchas empresas y políticos tienen puestas sus esperanzas en el hidrógeno y la electricidad procedente de energías renovables. Pero ambas escasean. A menudo, este debate no reconoce que existen otras tecnologías para generar calor de proceso para la industria.

El calor representa alrededor de tres cuartas partes de la demanda de energía industrial en todo el mundo, más de la mitad a temperaturas de 250 °C o menos. Este calor también podría generarse mediante colectores solares térmicos, colectores combinados térmico-eléctricos (PVT) y sistemas fotovoltaicos en combinación con bombas de calor y la integración del calor residual.

Las medidas de eficiencia, como la recuperación de calor, también están lejos de utilizarse plenamente en todas las empresas. En 2015, un estudio de la consultora ICF llegó a la conclusión de que se podía ahorrar hasta un diez por ciento en el suministro de calor de proceso con medidas de eficiencia, que se amortizarían en menos de cinco años incluso con los bajísimos costes energéticos de entonces.

Proyecto CORES de optimización de configuraciones de sistemas

Encontrar la mejor configuración de sistema para una aplicación específica sigue siendo una tarea compleja que no puede resolverse satisfactoriamente con los programas de diseño convencionales. Por eso, el proyecto "CORES - Integración de sistemas combinados de energías renovables en la industria", coordinado por AEE INTEC, adoptó un nuevo enfoque. Los socios austriacos del proyecto han desarrollado y probado conjuntamente modelos digitales para identificar los mejores sistemas de calefacción para tres empresas industriales concretas. Se trata del fabricante de preparados y concentrados de fruta Agrana Fruit de Gleisdorf, la quesería Wörle de Salzburger Land y la fábrica de azulejos Lasselsberger de Chlumany, en la República Checa. La tarea central consistía en reducir los modelos de simulación a un puñado de variables de optimización e indicadores clave de rendimiento (KPI), ya que un sistema sobrecargado se vuelve lento e inutilizable para su uso práctico.

El modelo "CORES" de AEE Intec simula cómo puede crearse un sistema energético a medida para una empresa industrial a partir de colectores solares, bomba de calor, calor residual y almacenamientoLasimulación mostró claramente hasta qué punto el sistema óptimo depende de los precios de la energía: si el precio del gas sube, la energía solar térmica resulta especialmente interesante para generar calor a bajo coste. Si los costes del gas son altos y el precio de la electricidad se mantiene moderado, es preferible utilizar una bomba de calor. Y si el precio de la electricidad también sube, tiene sentido generar la electricidad para la bomba de calor con un sistema fotovoltaico. Por tanto, a la hora de decidir el diseño de un sistema, es necesario hacer suposiciones sobre la evolución de los precios y decidir si es más importante minimizar los costes, reducir las emisiones o aumentar la independencia.

Pero incluso después de la instalación, el sistema puede seguir reaccionando dentro de ciertos límites. Con este fin, los socios del proyecto desarrollaron una estrategia de control para suministrar la mayor cantidad posible de energía renovable al menor coste posible en cualquier situación del mercado y condición meteorológica.

El potencial de la energía solar térmica, las bombas de calor y el aprovechamiento del calor residual en la industria es enorme: el calor representa casi tres cuartas partes de la demanda de energía industrial en todo el mundo, de la que la mitad se produce a temperaturas de 250 °C o menos.

Digital Energy Twin: modelo energético con datos reales

El proyecto en curso "Digital Energy Twin (DET)" va un paso más allá. El gemelo energético digital no sólo se utiliza para planificar el concepto energético, sino que se instala en la empresa durante un periodo de tiempo más largo. A partir de los datos de producción, del mercado energético y de la meteorología, traza un mapa del suministro energético actual o futuro. Además, a diferencia del modelo "CORES", el gemelo energético digital también puede incluir como variable los propios procesos de producción.

La primera empresa que utilizará el gemelo energético será AT&S Austria Technologie & Systemtechnik, fabricante de placas de circuitos impresos y sustratos de circuitos integrados de alta gama. La empresa tiene previsto utilizar modelos digitales de determinados procesos de producción y realidad virtual para la formación de sus empleados. La visualización inmersiva de los datos energéticos directamente en la máquina ayuda a los empleados a comprender el consumo de energía y el ahorro potencial.

AT&S necesita energía para los accionamientos eléctricos, la refrigeración y la calefacción. A lo largo de los años, el sistema de suministro se ha ido adaptando repetidamente a las necesidades actuales. Incluye dos redes de calefacción con diferentes temperaturas, utilización del calor en cascada y aprovechamiento del calor residual de compresores y sistemas de refrigeración.

El fabricante austriaco de circuitos impresos AT&S ya utiliza modelos digitales de su producción y realidad virtual para formar a sus empleados. Pronto se añadiráun gemelo energéticodigital para reducir emisiones y costesParamodelar este sistema con un gemelo energético, los investigadores combinan dos tipos de modelos. Los sistemas de suministro de energía pueden representarse bien con ecuaciones conocidas para visualizarlos en modelos físicos. En este caso, DET se basa directamente en los modelos de "CORES". Sin embargo, el comportamiento de los sistemas de producción, como los baños galvánicos y las máquinas perforadoras, difícilmente puede describirse de este modo. Por ello, los socios han recurrido al aprendizaje automático para desarrollar modelos basados en datos que pueden describir estos procesos con mayor o menor detalle. Sin embargo, todavía es necesario seguir investigando para poder tener en cuenta todas las variables que influyen en estos procesos en función de la secuencia de producción.

Un reto importante del gemelo energético digital es la conexión coherente de los modelos individuales y su vínculo con los datos de producción. Esto se consigue mediante una base de datos en la nube que recopila todos los datos internos y externos relevantes y los pone a disposición de los modelos de simulación. Los resultados de la simulación también se almacenan allí de forma centralizada y están disponibles para otros análisis o visualizaciones. Al igual que en el proyecto "CORES", la selección de indicadores clave de rendimiento (KPI) fue un componente central en el desarrollo del gemelo energético digital para mantener las bases de datos y los modelos ágiles y operativos.

El gemelo energético entra en la fábrica

Una vez finalizados los modelos y combinados en una herramienta de simulación, se habrá completado la mayor parte del trabajo de desarrollo.

El siguiente paso consiste en conectar el gemelo energético digital al sistema de control de procesos de AT&S. Allí acompañará a las distintas plantas de producción y a los procesos de producción. Allí acompañará a las distintas plantas de producción y sistemas de suministro y contribuirá a reducir emisiones y costes. También se adquirirá experiencia práctica en su manejo: ¿Cómo pueden interactuar los distintos departamentos con el gemelo energético digital? ¿Cómo retroalimentar los modelos con los conocimientos adquiridos en el proceso? ¿Y cómo puede garantizarse al mismo tiempo la mejor seguridad posible de los datos? Al final del proyecto, también debe haber respuestas a estas preguntas.

El resultado debería ser un gemelo energético digital estandarizado hasta tal punto que pueda adaptarse a situaciones cambiantes con poco esfuerzo. Es una necesidad urgente, porque sólo con procesos de planificación y optimización estandarizados y adaptables será posible convertir la industria a conceptos energéticos alternativos a la velocidad que exigen el cambio climático y la crisis energética.

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