Eficiencia energética
ahorro de energía
ÁREAS DE INVESTIGACIÓN
Eficiencia Energética
Descripción
Ofrecemos nuestro conocimiento y herramientas TIC para dar apoyo al diseño y mantenimiento de edificios en proyectos de obra nueva o rehabilitación, edificios de energía casi nula y distritos energéticamente positivos. Para ello, integramos tecnologías innovadoras para modelar, caracterizar y proponer soluciones avanzadas que combinan las mejores tecnologías (pasivas y activas) disponibles en el mercado.
Nuestros desarrollos TIC permiten gestionar los edificios de manera más eficiente, mediante el modelado y la digitalización de su información, e implementando estrategias de control avanzado para optimizar el uso de los recursos energéticos y mejorar las condiciones de confort.
Ofrecemos además servicios de auditorías energéticas en edificios existentes, analizando sus consumos energéticos.
Líneas de Investigación
- Investigación en estrategias avanzadas e inteligentes para la gestión, operación y mantenimiento de edificios basados en AI/ML/DL para la generación de sistemas de ayuda a la toma de decisión.
- Aplicación de tecnologías habilitadoras digitales para la mejora de la sostenibilidad e inteligencia de los edificios.
- Digitalización del edificio y generación de gemelos digitales.
- Aplicación de tecnología blockchain en el ámbito energético.
Redes y plataformas
- A.SPIRE: A.SPIRE.
- ECTP: European Construction Technology Platform.
- EFFRA: European Factories of the Future Research Association.
- ISES: International Solar Energy Society.
- MANUFUTURE: MANUFUTURE.
Publicaciones
- García-Fuentes, M.Á.; Álvarez, S.; Serna, V.; Pousse, M.; Meiss, A. “Integration of Prioritisation Criteria in the Design of Energy Efficient Retrofitting Projects at District Scale: A Case Study” Sustainability 2019, 11, 3861. DOI: 10.3390/su11143861.
- García-Fuentes, M.Á.; Serna, V.; Hernández, G.; Meiss, A. An Evaluation Framework to Support Optimisation of Scenarios for Energy Efficient Retrofitting of Buildings at the District Level. Appl. Sci. 2019, 9, 2448. DOI: 10.3390/app9122448.
- García-Fuentes M.Á., Hernández G., Serna V., Martín S., Álvarez S., Lilis G.N., Giannakis G., Katsigarakis K., Mabe L., Oregi X., Manjarres D., El Ridouane H., De Tommasi L.,»OptEEmAL: Decision-support tool for the design of energy retrofitting projects at district level», IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, Central Europe towards Sustainable Building (CESB19), Prague, Czech Republic, Volume 290 012129, July 2-4, 2019. DOI: 10.1088/1755-1315/290/1/012129.
- Martín S., Serna V.I., Álvarez S., García M.Á., Hernández G., Sicilia A., Costa G., «OptEEmAL: IT-Supported design tool for the generation of optimised energy retrofitting scenarios at district level», 2019 European Conference on Computing in Construction (EC3 2019), Chania, Crete, Greece, July 10-12, 2019, pp. 246 – 255. DOI: 10.35490/EC3.2019.169.
- Sanz, R. & Álvarez-Díaz, Sonia & Valmaseda, Cesar & Rovas, Dimitrios. (2018). Automatic development of Building Automation Control Network (BACN) using IFC4-based BIM models. DOI: 10.1201/9780429506215-28.
- Hernández, J.L., Martín Lerones, P.; Bonsma, P., van Delft, A., Deighton, R., Braun, J.D. (2018). “An IFC Interoperability Framework for Self-Inspection Process in Buildings”. Buildings, 8, 32. DOI: 10.3390/buildings8020032.
- Hernández, J.L., Sanz, R., Corredera, Á., Palomar, R., Lacave, I. (2018). “A Fuzzy-Based Building Energy Management System for Energy Efficiency”. Buildings, 8(2), 14. DOI: 10.3390/buildings8020014.
- Corredera, Alvaro & Macía, Andrés & Sanz, Roberto & Hernandez, Jose. (2016). An automated monitoring system for surveillance and KPI calculation. 1-6. DOI: 10.1109/EESMS.2016.7504806.
- S. Martin, J. Hernandez and C. Valmaseda, «A novel middleware for smart grid data exchange towards the energy efficiency in buildings,» 2015 International Conference and Workshops on Networked Systems (NetSys), Cottbus, 2015, pp. 1-8. DOI: 10.1109/NetSys.2015.7089063.
- Sanz-Jimeno, R., Álvarez-Díaz, S. A tool based on the industry foundation classes standard for dynamic data collection and automatic generation of building automation control networks. Journal of Building Engineering, vol. 78, p. 107625, Nov. 2023. https://doi.org/10.1016/j.jobe.2023.107625
- Mulero-Palencia S, Álvarez-Díaz S, Andrés-Chicote M. Machine Learning for the Improvement of Deep Renovation Building Projects Using As-Built BIM Models. Sustainability. 2021; 13(12):6576. https://doi.org/10.3390/su13126576
Clientes de referencia:
Responsables
Ali Vasallo Belver
Director de División Energía
Susana Martín Toral
Directora del área Eficiencia energética
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