LIBRO DIGITAL DE HOTELES ENERGÉTICAMENTE EFICIENTES
La creación del libro digital del edificio, consiste en ayudar a tomar decisiones sobre la inversión económica de las acciones de rehabilitación energética y el ahorro energético esperado a corto/medio plazo. Así mismo, evaluar los consumos energéticos de los hoteles, identificar donde se producen los mayores consumos y definir las posibles inversiones en energías renovables y eficiencia energética.
La información recopilada servirá para reportar un sistema centralizado de datos obteniendo como resultado un informe contextual del comportamiento energético del sector hotelero a nivel nacional.
Entidades de conocimiento y formación que participan en este proyecto: CIMNE (Centro Internacional de Métodos Numéricos en la Ingeniera) y la UPC, (Universidad Politécnica de Cataluña).
HERRAMIENTAS EMPLEADAS
-EMMA, Plataforma de Big Data con implementación de inteligencia artificial para edificios.
-NECADA, Software de optimización, desarrollado en el marco de la investigación del grupo de simulación medioambiental de in Lab FIB de la UPC.
OBJETIVOS
- Base de datos de auditorías energéticas realizadas a los socios
- Reducir los consumos y aumentar la autogeneración con energía renovable.
- Herramientas para bajar los costes.
RESULTADOS
- Diseños óptimos en cumplimiento de las normas de sostenibilidad, minimizando los impactos ambientales, económicos y sociales para aumentar la competitividad de los hoteles asociados
- Realización de proyectos estratégicos juntamente con los hoteles asociados, con el objetivo de aumentar la competitividad de los socios.
fase i
Recopilación y armonización de datos energéticos de características constructivas (modelos BIM) y de sistemas de generación y de gestión energética existentes en propuestas ganadoras del concurso ReThink Hotel
fase ii
Implementación de una arquitectura federada de datos y herramientas de análisis para formar el libro digital del sector hotelero español. Esta arquitectura estará basada en las plataformas disponibles del laboratorio InLab de la UPC y de la plataforma big data de CIMNE.
fase iii
Desarrollo e implementación de herramientas de analítica, basadas en simulaciones dinámicas y en modelos basados en datos y de metodologías de inteligencia artificial.
