ClimApp

Objetivos generales del proyecto

El objetivo fundamental de este proyecto es desarrollar una plataforma de control de los  sistemas de climatización que optimice el confort de los ocupantes y reduzca el consumo energético de los equipos gestionados.

Para cumplir este objetivo se deberá diseñar y desarrollar un sistema que sea capaz de monitorizar y controlar las diferentes estancias y sus correspondientes equipos de climatización. Además, deberá proveer de interfaces para el control y la configuración por parte de los usuarios, y ajustar el funcionamiento de los equipos para satisfacer dichas preferencias a la vez que se optimice el consumo de los mismos.

Los principales puntos a tratar para cumplir estos objetivos son:

• Estudio del estado del arte
• Diseño de la solución completa
• Diseño e implementación del servidor de control
• Diseño e implementación de un algoritmo de confort
• Desarrollo de un sistema de localización para smartphones
• Implementación y pruebas en un entorno real

Desarrollo:

Se ha desarrollado un algoritmo de control del confort térmico cuyo objetivo es calcular los parámetros óptimos (que proporcionen el confort térmico de los ocupantes) de configuración de cada unidad interior en base a múltiples fuentes de información heterogénea. Se trata de un Algoritmo mixto modelo-IA. En él, el problema se ha dividido en diferentes módulos basándose en las dependencias del modelo del sistema de climatización. Cada uno de los módulos resuelve un subproblema concreto utilizando empleando para ello (si es necesario) técnicas de Inteligencia Artificial (IA).

El entorno de pruebas ha sido el ala sur-oeste del edificio CeDInt, que comprende: 5 Habitaciones, 8 Unidades interiores VRV de Daikin y 13 Usuarios. De los resultados obtenidos se concluye que gracias al sistema ClimApp se ha reducido un 43% el tiempo de funcionamiento de los equipos de clima.

Conclusiones del proyecto:

• Los avances de nuevas tecnologías hacen posible desarrollar sistemas basados en AmI en aplicaciones del mundo real:
  • Redes de sensores
  • Teléfonos móviles inteligentes
• La incorporación de conceptos y tecnologías de la Inteligencia Ambiental (AmI) permiten mejorar los sistemas de control comerciales.
• El sistema desarrollado implementa un control basado en el confort térmico (CIR) utilizando los equipos existentes (ATR) y con una inversión mínima.
• El sistema de localización desarrollado permite detectar e identificar a los usuarios sin necesidad de realizar una configuración previa o entrenamientos.

Tecnologías:

• Servidor de aplicaciones web: Glassfish, Java Enterprise Edition, HTML + CSS, Javascript
• Servidor de bases de datos: MySQL, JDBC
• Protocolo de control sistema climatización y red de sensores: KNX, Calimero
• Tecnologías y conceptos de Inteligencia Ambiental (AmI)
• Desarrollo de algoritmos: MATLAB
• Algoritmos de aprendizaje automático (Machine learning): Artificial Neural Networks
• Metodología de confort térmico (ecuaciones de Fanger): Nuevo algoritmo (desarrollo propio)  de control de confort térmico para multiples usuarios y unidades interiores
• Sistema de localización indoor basado en análisis WiFi:  Android, Algoritmo de aprendizaje automático (desarrollo propio) de patrones de señales WiFi

Aplicaciones:

• Aplicación de servidor web (Java EE)
• Aplicación de localización indoor (Android)