Los edificios urbanos representan alrededor del 30 % del consumo energético mundial total. En la Unión Europea, más del 64 % del consumo energético se destina a la calefacción. A pesar de ello, según datos de la Comisión Europea, el 75 % del parque inmobiliario europeo se considera ineficiente desde el punto de vista de la energía. En consecuencia, existe un creciente impulso para ampliar el concepto de edificios de consumo de energía casi nulo a distritos enteros, con el objetivo de acelerar la renovación y avanzar hacia la reducción de las emisiones de gases de efecto invernadero y la mejora de la eficiencia energética.

En este contexto, la investigadora Milagros Álvarez Sanz ha desarrollado un nuevo modelo para cartografiar la demanda de calefacción de los edificios a escala urbana: “Se trata de un modelo simple para hacer estimaciones iniciales de la demanda de calefacción (que se puede desagregar por edificios) y evaluar diferentes estrategias de renovación que podrían implementarse para disminuir dicha demanda”. Dada la urgencia de abordar la sostenibilidad y la crisis energética mundial, “mejorar la eficiencia energética en los edificios es esencial, y lograrlo a escala de barrio es un reto crucial para las ciudades”, afirma la doctora.

El estudio ha sido realizado en el grupo de investigación ENEDI de la Universidad del País Vasco / Euskal Herriko Unibertsitatea (EHU), que trabaja en el ámbito de la eficiencia y el ahorro energético en la edificación. “Planificar estrategias energéticas municipales empieza por saber, de forma rápida y con suficiente precisión, cuánta energía necesitan los edificios. En ese aspecto, cada vez más investigaciones y políticas de transición energética están pasando de analizar edificios aislados a estudiar barrios completos, ya que permite abordar la reducción de emisiones de manera más integral”, añade el investigador Jon Terés Zubiaga, que trabaja en varios proyectos en el ámbito de la vulnerabilidad y la planificación energética a escala urbana y territorial.

Esta práctica herramienta es rápida, precisa y fácil de usar para profesionales que trabajan en el campo de la planificación energética, de la arquitectura y en la gestión urbana, ya que permite evaluar diferentes alternativas para afrontar este reto: “Una vez realizado el análisis del estado actual del barrio, este modelo permite analizar desde un punto de vista energético y económico el impacto que podrían tener diferentes soluciones propuestas para algunos edificios o para todo el barrio, como la rehabilitación pasiva, la modificación del sistema energético utilizando paneles fotovoltaicos o haciendo un cambio de calderas, por ejemplo”.

Aprendizaje automático y datos públicos

El grupo de investigadoras e investigadores de ENEDI ha utilizado técnicas de aprendizaje automático o machine learning para determinar un indicador de la “calidad energética” de un edificio o distrito. “El modelo permite determinar una temperatura base para cada edificio en función de sus características, convirtiéndola en un indicador de su rendimiento energético; este parámetro puede determinarse a partir de variables o datos disponibles públicamente”. Álvarez y Terés hacen hincapié en el interés de aprovechar estos conjuntos de datos abiertos, cada vez más utilizados en investigación y planificación energética urbana, “ya que aportan información valiosa para analizar edificios y barrios. Son datos de fácil acceso que permiten alimentar el modelo de forma fiable sin necesidad de recopilar información compleja”.

Una de las principales contribuciones de esta investigación ha sido demostrar que los modelos simplificados pueden proporcionar estimaciones lo suficiente precisas de la demanda de calefacción a gran escala, sin necesidad de simulaciones complejas. Mediante el uso de técnicas de aprendizaje automático, “se ha conseguido mejorar la precisión de las estimaciones de la demanda energética y evaluar eficientemente las estrategias de renovación energética en barrios. Este modelo permite tomar decisiones informadas y escalables para la rehabilitación energética, incluso sin datos detallados de cada edificio”, dice Álvarez. Además, esta simplificación permite que la herramienta pueda integrarse como un módulo dentro de modelos más amplios, contribuyendo así a evaluaciones energéticas a escala urbana.

Para demostrar la utilidad práctica del modelo, realizaron un estudio a escala de distrito en Otxarkoaga y Txurdinaga (Bilbao), en el que se evaluaron “algunas estrategias de renovación energética, se analizaron indicadores energéticos y económicos, y eso permitió priorizar los edificios menos eficientes para intervenciones específicas”, relatan. Cabe señalar que el modelo presentado en este trabajo “se limita a las condiciones climáticas del sur de Europa. Por lo tanto, uno de los próximos pasos identificados es generalizar este modelo ampliando el rango de escenarios evaluados”, señalan.

Información complementaria

Este estudio se enmarca en la tesis doctoral de Milagros Álvarez Sanz, realizada en el grupo ENEDI bajo la supervisión de los doctores de la EHU Jon Terés Zubiaga y Álvaro Campos Celador. La tesis se ha centrado en el desarrollo de modelos simplificados para estimar la demanda de calefacción de edificios y barrios, utilizando sistemas de información geográfica, datos públicos y parámetros clave de diseño y operación. En la investigación también han participado Cristina Villanueva y Pello Larrinaga, investigadora y profesor del Departamento de Ingeniería Energética, respectivamente.

Jon Terés Zubiaga es profesor titular en el Departamento de Ingeniería Energética de la Escuela de Ingeniería de Bilbao.