Inteligencia artificial aplicada a la reducción del consumo energético de un sistema de climatización por agua helada en un hotel turístico

Este artículo presenta una modelación híbrida mediante técnicas de inteligencia artificial, que junto al desarrollo de una estrategia ocupacional en función de las variables climáticas, las cualidades constructivas y la ocupación, permite minimizar el consumo energético de un hotel turístico. Se toma como caso de estudio el Hotel Jagua de la Provincia de Cienfuegos, Cuba. Inicialmente se hace una estimación de la carga de enfriamiento mediante un simulador térmico, para distintos niveles de ocupación y diferentes condiciones climatológicas. Este requerimiento energético es modelado por una red neuronal artificial, con la intención de simplificar el modelo para la dirección técnica del hotel e incrementar la velocidad y la potencia de cálculo del software desarrollado en Matlab. Posteriormente un sistema ANFIS, modela el consumo de energía eléctrica del sistema en función de la carga térmica, el nivel de ocupación, las condiciones climáticas pronosticadas y el punto de ajuste del control de temperatura del sistema. Finalmente, este consumo es optimizado por un algoritmo genético que determina el valor final de ajuste del control de la temperatura del agua helada para que el consumo de electricidad sea mínimo en las condiciones dadas del sistema