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La era del Big Data en la refrigeración comercial

Una de las principales preocupaciones de la industria de la refrigeración es la eficiencia energética. Las fallas operativas usualmente están asociadas a la falta de información, conocimiento e incentivos para mejorar la situación. Los equipos administrativos y de control pueden carecer de la comprensión técnica para los desafíos de las máquinas y las condiciones bajo las que se desempeñan, así como para implementar oportunidades de ahorro de energía.

Los operadores de la planta y el personal pueden carecer del conocimiento de quienes diseñaron el sistema de operación optimizada y la comprensión del impacto que pueden tener los cambios operativos. La falta de acceso a datos relevantes y de tiempo para realizar una evaluación significativa del rendimiento de la planta también pueden ser una barrera.

Las últimas dos décadas se ha visto un creciente compromiso global para reducir el consumo de energía eléctrica en todos los niveles: gubernamental, corporativo y personal. Dada la intensidad energética de muchos sectores industriales, esto es vital en términos de los desafíos asociados con el cambio climático y desde el punto de vista comercial. En algunos sectores de la industria de la refrigeración, como el almacenamiento en frío y la distribución, el sistema de refrigeración representa entre el 70 y el 80 % de la factura energética de una instalación de temperatura controlada.

Los avances recientes en tecnología de monitoreo de datos, software de modelado por computadora y conectividad de red están ayudando a superar estas barreras. Los datos de rendimiento de la planta ahora se pueden recopilar de forma continua y automática, analizar fuera del sitio y los resultados se entregan al personal especificado, con recomendaciones explicadas claramente. El análisis de datos efectivo permite a los ingenieros optimizar el rendimiento de la planta de refrigeración y maximizar la eficiencia del sistema, reduciendo el consumo de energía y los costos de funcionamiento.

La era del Big Data en la refrigeración comercial - Rensarefrigeracion

El Big Data abre nuevas posibilidades al afrontar planteamientos de optimización mediante metodologías basadas en datos. En este sentido, aumentar la eficiencia de los sistemas de refrigeración industrial es un reto importante, ya que este tipo de procesos consumen una gran cantidad de energía eléctrica que puede reducirse con una configuración óptima del compresor. Existen nuevas metodologías basadas en Big Data, como una que emplea mapas autoorganizados (SOM) y perceptrón multicapa (MLP) para abordar la relación óptima de carga parcial (PLR) de los sistemas de refrigeración.

La metodología propuesta toma en cuenta las variables que influyen en el desempeño del sistema para desarrollar un modelo discreto de las condiciones de operación y se utiliza para encontrar el mejor PLR de los compresores para cada condición de operación del sistema. Además, para superar las limitaciones del rendimiento histórico, se crean artificialmente varios escenarios para encontrar puntos de ajuste de PLR casi óptimos en cada condición de operación.

Finalmente, ese método propuesto emplea una estrategia de previsión para gestionar las situaciones de conmutación del compresor. Así se evitan arranques y paradas no deseadas de la máquina, preservando su vida útil y siendo más eficiente. Se realiza una validación experimental en un sistema industrial real para validar la idoneidad y el rendimiento de la metodología, la cual mejora la eficiencia del sistema de refrigeración hasta en un 8%, dependiendo de las condiciones de operación. Los resultados obtenidos validan la factibilidad de aplicar técnicas basadas en datos para el control óptimo de los compresores del sistema de refrigeración para aumentar su eficiencia.

Otras oportunidades y beneficios del análisis de datos incluyen la justificación de inversión de capital, el cálculo de recuperación, la determinación de carga y análisis de capacidad adicional, la resolución de problemas y diagnóstico de problemas operativos, la satisfacción de auditorías de cumplimiento de temperatura, la evaluación comparativa de eficiencias del sistema de refrigeración y rendimiento de carga térmica del edificio, entre otras.

Reducir el consumo de energía es una prioridad tanto para la industria como para los usuarios finales, pues al ahorrar energía estamos cimentando nuestro compromiso ambiental. Sin embargo, los beneficios de usar Big Data para trabajar en la industria trae muchos otros que son innegables y nos hacen cuestionarnos cuándo es que esto se convertirá en una práctica común.