EVO - IPMVP 2007 - Espanol

Protocolo Internacional de Medida y VerificaciónConceptos y Opciones para Determinar el Ahorro de Energía y Agua Volumen 1 Elaborado por Efficiency Valuation Organization www.evo-world.org Abril 2007 EVO 10000 – 1:2007 Protocolo Internacional de Medida y Verificación Conceptos y Opciones para Determinar el Ahorro de Energía y Agua Volumen 1 Elaborado por Efficiency Valuation Organization www.evo-world.org Abril 2007 EVO 10000 – 1:2007 © Efficiency Valuation Organization 2007 www.evo-world.org Visión de EVO Un mercado mundial que valora el uso eficiente de los recursos naturales y utiliza medidas de ahorro y eficiencia energética en el uso final como una alternativa viable a la opción del suministro energético. Misión de EVO Promover y desarrollar el uso de protocolos estándar, métodos y herramientas para cuantificar y gestionar el beneficio y riesgo asociado a las transacciones comerciales en el uso final de la eficiencia energética, las energías renovables y el uso eficiente del agua. quiero animar a todos los lectores a hacernos llegar su opinión sobre este documento para que podamos seguir mejorándolo. se complace en presentar la versión del 2007 del IPMVP Volumen I. Y lo más importante. cada vez más hay una mayor necesidad de desarrollar métodos estándar para cuantificar el resultado de las inversiones en materia de eficiencia energética. Ya sea presentando un artículo. para permitir que sigan evolucionando. espero que esté interesado en contribuir con la comunidad EVO. y ofrece la confianza necesaria en aquéllos que esperan obtener un beneficio.evo-world. compartiendo sus experiencias en un foro.org. En cualquier caso.UU. pero las opciones y los métodos que encontrará en las siguientes páginas han sido implementados con éxito en miles de proyectos y programas en docenas de países. El IPMVP ofrece un marco flexible de opciones de Medida y Verificación que permiten a los profesionales diseñar un Plan de Medida y Verificación en cada proyecto particular. las primeras versiones del IPMVP han demostrado su eficacia a la hora de abordar las cuestiones más críticas relacionadas con cada transacción en materia de eficiencia energética. EVO. California EE. nunca ha sido tan grande como en la actualidad. Tras un proceso de mejora continua. no se puede medir de forma directa. En el detalle un proyecto puede diferir de otro. uniéndose a un comité de voluntarios o por medio de su suscripción. www. por lo que pueden enviar su email a: ipmvprev@evoworld. a lo largo de los últimos diez años. Pese a todo. Espero que pronto se pueda beneficiar de muchas de las mejoras de esta última versión. el IPMVP 2007 Volumen I refleja con gran fidelidad nuestra misión en EVO: desarrollar y difundir herramientas para cuantificar el resultado de los proyectos de eficiencia energética. el ahorro. ya sea como una estrategia de inversión o como una inevitable política pública. Los preceptos básicos del IPMVP están basados en definiciones terminológicas precisas y en el hincapié en utilizar métodos coherentes y transparentes. Correos 210518 San Francisco. me gustaría expresar mi agradecimiento a todas las personas que aparecen en la sección de Agradecimientos y a todos los que han contribuido con sus sugerencias y apoyo. Si tenemos en cuenta que el producto de las inversiones en materia de eficiencia energética. John Stephen Kromer Presidente del Consejo Apdo. en nombre de todo el Consejo. como única organización en el mundo dedicada exclusivamente al diseño de herramientas para cuantificar los programas y proyectos de eficiencia energética. Les deseo buena suerte en todos sus proyectos.org . esta tarea no resulta sencilla. Por tanto.Abril 2007 Estimado Lector: El interés por la eficiencia energética. y con la ayuda de una gran variedad de profesionales que utilizan las técnicas de Medida y Verificación en todo el mundo. Por último. usted puede pasar a formar parte de este grupo exclusivo de profesionales cuyo objetivo es perfeccionar los métodos de cuantificación y valoración de los resultados de las actividades en eficiencia energética. ............. Error! Bookmark not defined.......... 1............. Error! Bookmark not defined..... Publicaciones recientes de EVO................................................................... 4... Error! Bookmark not defined.. Error! Bookmark not defined...........1 Introducción ................. Error! Bookmark not defined... 1.. CAPÍTULO 4 Entorno del IPMVP y Opciones de VerificaciónError! Bookmark not defin 4.. Resumen del Documento............................. Error! Bookmark not defined..................................... Error! Bookmark not defined...... 4..................... Error! Bookmark not defined............................2 Ventajas que ofrece el uso del IPMVP ................ Error! Bookmark not defined............................. Planes de Futuro de EVO............... Contenidos i .....................1 Propósito y Alcance del IPMVP .. Error! Bookmark not defined... Error! Bookmark not defined.................3 Relación del IPMVP con otras guías de Medida y Verificación .....3 El Proceso de Diseño y Elaboración de los Informes de Medida y Verificación .................................................................................... Error! Bookmark not defined.......... i AGRADECIMIENTOS ..........4 Límite de Medida............................. Efficiency Valuation Organization y el IPMVP..................... Error! Bookmark not defined. Error! Bookmark not defined.............................................. Error! Bookmark not defined.......................................6 Base pra los Ajustes ......... PROLOGO . Error! Bookmark not defined.... 4.. Historia de las Ediciones Anteriores....................... el Agua y la Demanda .............................. Error! Bookmark not defined.. 4................................ Formación y Certificación ... Introducción al IPMVP ............................. CAPÍTULO 2 Definición y Propósito de la Medida y la VerificaciónError! Bookmark no 2.. CAMBIOS EN ESTA EDICIÓN ... CAPÍTULO 3 Principios de Medida y VerificaciónError! Bookmark not defined...............1 Propósito de la Medida y Verificación .5 Selección del Periodo de Medida ................... Error! Bookmark not defined...... Error! Bookmark not defined....... CAPÍTULO 1.........2 Terminología relacionada con la Energía.....CONTENIDOS CONTENIDOS.................... Error! Bookmark not defined............ 1..................4 ¿Quién utiliza el IPMVP?....................................................... 4.....Error! Bookmark not defined...... 1. 8............................. Error! Bookmark not defined.............. 8. CAPÍTULO 10 Referencias........ Error! Bookmark not defined...................11 Guía para la Selección de las Opciones ........... 4......... Error! Bookmark not defined. 4..... Contenidos ii .... Error! Bookmark not defined........ Error! Bookmark not defined..Error! Bookmark not defined..............Error! Bookmark not defined.............Error! Bookmark not defined........6 Verificadores Independientes ..... 8............4........ APÉNDICE A EJEMPLOS...........................11 Cuestiones sobre la Medida ..... Error! Bookmark not defined. Error! Bookmark not defined................. 8.10 Estándares Mínimos de Energía .....10 Opción D: Simulación Calibrada... Error! Bookmark not defined............9 Opción C: Verificación de toda la Instalación............................. 8............. Error! Bookmark not defined.............. Error! Bookmark not defined................2 Ajustes de referencia No-Rutinarios ..... 8. 8..1 Otras Fuentes.....4 Coste ................... A-4 Reducción de Fugas de Aire Comprimido............................ 8.....7 Información Necesaria para el Comercio de Derechos de Emisión........... Error! Bookmark not defined.... Opción B ....... Error! Bookmark not defined...... A-2 Mejora de la Eficiencia del Conjunto Bomba / Motor Error! Bookmark not defined........... CAPÍTULO 5 Contenido del Plan de Medida y VerificaciónError! Bookmark not d CAPÍTULO 6 Elaboración de Informes Demostrativos de AhorrosError! Bookma CAPÍTULO 7 Cumplimiento del IPMVP................ A-1 Introducción .....................................9 Datos Climatológicos ...............3 El Papel de la Incertidumbre (precisión)......... Error! Bookmark not defined................ 4................... 10.8 Opciones A y B : Verificación Aislada de la Medida de Mejora de Eficiencia Energética.................... Error! Bookmark not defined.....7 Visión General de las Opciones del IPMVP........................ CAPÍTULO 8 Otros Aspectos de la Medida y la VerificaciónError! Bookmark not 8. CAPÍTULO 9 Definiciones................ Error! Bookmark not defined.................. Error! Bookmark not defined............ 8.......5 Equilibrio entre Coste e Incertidumbre.......... Error! Bookmark not defined............8 Condiciones Mínimas de Funcionamiento .....................1 Determinación de los Precios de la Energía ........Error! Bookmark not defined........... A-3 Opción A: Mejora de la Eficiencia en Iluminación ........ 8..............................Error! Bookmark not defined....... 4. Error! Bookmark not defined.................. Error! Bookmark not defined.... ......... B-1 Introducción ...........A-5 Opción B: Mejora del Conjunto Turbina .......... ÍNDICE . B-3 Muestreo ....................................... Error! Bookmark not defined.......................... Error! Bookmark not defined............................................... B-5 Combinación de Elementos de Incertidumbre...EE con Datos de Referencia Reales . Error! Bookmark not defined. A-6 Opción A: Medida de la Eficiencia de una Caldera........ Error! Bookmark not defined................... B-4 Medición del Equipo de Medida ........................................... Error! Bookmark not defined....... Error! Bookmark not defined............... A-7 Opción C: Varias MM....... Error! Bookmark not defined.....Error! Bookmark not defined........ Error! Bookmark not defined..................... Apéndice B incertidumbre .. Contenidos iii ...................GeneradorError! Bookmark not defined...................................... A-9 Opción D: Edificio de Nueva Construcción con mejoras sobre los Requerimientos establecidos por el Código de Edificación Error! Bookmark not defined.................. Error! Bookmark not defined.. B-6 Ejemplo de Análisis de Incertidumbre .......... B-2 Modeling ......................... A-8 Opción D: Varias MMEE en un Edificio sin Equipos de Medida en el Periodo de Referencia ................. Error! Bookmark not defined........................ Architectural Energy Corporation (EE. National Institute for Energy Efficiency (INEE) (Brasil) Riyaz Papar. Lawrence Berkeley National Laboratory (EE. Teton Energy Partners (EE.UU. Virchow Krause & Company (EE. Texas Agricultural and Mechanical University (EE.) Satish Kumar.UU. Schiller.) Richard Ridge. Rational Energy Network (EE.UU. Jyukankyo Research Institute (Japón) Eric Thut. Northwest University (Sudáfrica) Maury Hepner.UU. Energy Management Company Association (China) Alain Streicher. EVO agradece su contribución en la gestión de los comentarios de la última edición.) Paul Mathew. Lawrence Berkeley National Laboratory (EE. Vicepresidente Econoler International (Canada) Steven R.UU.UU. Cowan.UU. Inc. (EE. Quantec LLC (EE. (EE. Presidente Environmental Interface Limited (Canadá) Lynn Coles. Schiller Consulting Inc.) Steve Meyers.) Fernando Milanez.) Eang Siew Lee.) LJ Grobler. de Wilkins Communications.) Satish Kumar.AGRADECIMIENTOS Este documento se mantiene actualizado principalmente por los siguientes voluntarios.UU.UU.) Agradecimientos iv . H2O Applied Technologies (EE.) Phil Voss. la introducción de cambios.UU.UU.) Pierre Langlois.UU. Junta Directiva de EVO John Stephen Kromer.) Comité Técnico del IPMVP John D.) Ellen Franconi.UU. Chevron Energy Services (EE. Universidad Nacional de Singapur (Singapur ) Longhai Shen. Ridge & Associates (EE. en la coordinación y administración de las actividades de los voluntarios.UU.UU. EVO también agradece la ayuda de Betsy Wilkins.) Steven R.) David Jump. Sami Khawaja.) M. el diseño de la nueva edición y los comentarios externos sobre la misma.) Yoshiaki Shibata.UU. Schiller. Lawrence Berkeley National Laboratory (EE.UU. Baker & Hostetler (EE.UU.UU. EVO agradece la ayuda y el compromiso de todos los empleados de las entidades voluntarias de EVO. Grupo de Recursos Internacionales (EE. EPS Capital (EE.) Larisa Dobriansky. Quantum Energy Services & Technologies. Hudson Technologies (EE.UU. National Renewable Energy Laboratory (EE. Tesorero Schiller Consulting Inc. Chair Teton Energy Partners (EE.UU.) John Stephen Kromer.) Tom Dreessen.) Socios del IPMVP Jeff Haberl. (EE. Inc.) Eric Thut. Cowan. Ltd Nexant.UU.) Sub Comité Green Buildings Gord Shymko.UU.J.UU.UU.S. Editor Técnico Environmental Interface Limited (Canadá) L. Quantec LLC (EE. Ltd.evo-world. Lawrence Berkeley National Laboratory (EE.) EVO agradece la colaboración de todos los suscriptores particulares en todo el mundo (www. Architectural Energy Corporation (EE. Inc.Subcomité de Revisiones David Jump. Presidente Quantum Energy Services&Technologies.. (EE. Sami Khawaja. Inc (EE.UU.) Satish Kumar. China Taiwan Green Productivity Foundation (TGPF) U.org) y de las actuales empresas suscritas: Principales Pacific Gas and Electric Company San Diego Gas & Electric Company Southern California Edison Senior Sacramento Municipal Utility District The Energy Foundation Asociados Bonneville Power Administration Conzerv Systems Pvt. Northwest University (Sudáfrica) M. Chevron Energy Services (EE. Quantec. Lawrence Berkeley National Laboratory (EE. LLC Quantum Energy Services & Technologies.UU. Shymko & Associates Inc. Environmental Protection Agency (EPA) Agradecimientos v . Ellen Franconi.F.) John D. SGS-CSTC Standards Technical Services Co.) Paul Matthew. Nexant Inc.) Mark Stetz. Grobler. Chair (Canada) G.UU. Department of Energy (USA) General Services Administration (USA) New York State Energy Research and Development Authority (USA) Sacramento Municipal Utility District (USA) Southern California Gas (USA) También EVO quiere agradecer especialmente a Union Fenosa su colaboración y patrocinio en la traducción al español del presente documento IPMVP Volumen I Conceptos y Opciones para Determinar el Ahorro de Energía y Agua. EVO quiere expresar su agradecimiento por el patrocinio del United States Department of Energy en la preparación de anteriores ediciones. así como a los siguientes patrocinadores: Bonneville Power Administration (USA) The Energy Foundation (USA) Federal Energy Management Program. Agradecimientos vi .Asimismo. y armonizan el presente volumen respecto a los otros volúmenes del IPMVP.CAMBIOS EN ESTA EDICIÓN La presente edición introduce numerosos cambios con respecto a la edición del 2002 del Volumen I.2). gracias al esfuerzo continuo que realiza EVO para recoger en sus documentos las mejores prácticas existentes. Se incluyen varias versiones de la ecuación 1 del Capítulo 4 para simplificar los ajustes que son necesarios realizar en el periodo demostrativo de ahorro y en la Opción D. Además se remite al lector a la página web de EVO para que consulte el cálculo detallado de dos de los ejemplos. Se añade una guía sobre el contenido de los informes demostrativos de ahorros (Capítulo 6). 12. Se incluye una explicación detallada de las razones existentes para la selección de la opción de M&V adecuada en cada caso. 13.2 y el United States Green Buildings Council liderado por el Energy Efficient Design Program. 5. ya que lo reestructuran. Se aclara la posibilidad de aplicar este protocolo a proyectos de ahorro de agua o de reducción de la demanda (Capítulo 4. 3. Se añade un segundo método para calcular el ahorro por ordenador en la Parte I del Volumen III en la Opción D (Capítulo 4. indicando cuándo es más adecuado estimar en lugar de medir en ejemplos relacionados con la iluminación (Capítulo 4. 11. Se actualizan las referencias con otros documentos clave como la ASHRAE Guideline 142002. Cambios en esta edición vii . 8.3). y se detallan las bases para su ajuste (Capítulo 4. Se definen los principios inherentes a una buena Medida y Verificación (Capitulo 3).6). Se explican las diferencias entre ahorro y coste evitado.1). definen varias versiones de la ecuación básica del ahorro. 14. Se añade una definición de Medida y Verificación (Capítulo 2). se añade una tabla con posibles alternativas en la Opción A. Se esclarecen los requisitos necesarios para la realizar medidas y estimaciones cuando se utiliza la Opción A. Se permite el uso de un método de cálculo descrito en el Volumen III Parte II de Energías Renovables del Test On/Off de la MMEE (Capítulo 4.3).1). en proyectos industriales y en edificios de nueva construcción. en lugar de ocurrir en un momento determinado (Capítulo 4. incluidos algunos proyectos industriales. Estos cambios suponen. Se han marcado en cursiva aquellos términos cuyo significado aparece explicado en la sección de definiciones. 7. reemplazando el término contractual estipulación por el de estimación. la M&V Guidelines: Measurement and Verification for Federal Energy Projects Versión 2. se han reelaborado ejemplos y se ha revisado la redacción de algunos párrafos imprecisos. en general.3). aclaran determinados aspectos. añaden Principios de Medida y Verificación. Se simplifican los ejemplos del Apéndice A y se añaden más ejemplos de MMEE. 2. Se describe el proceso de planificación del Plan de Medida y Verificación como algo que transcurre de forma paralela al proceso de análisis de las MMEE.10. 10. 6. Se sustituye el término año de referencia por el de periodo de referencia. Muestra como se transforma el ahorro de energía en ahorro económico. Dichos cambios se muestran a continuación: 1.8. una actualización del documento. 4. Se añade un cuadro que muestra de forma sencilla el modo de calcular el ahorro (Capítulo 4. 15.5. 9. Opciones A y B (Capítulo 4. Se amplía y mejora el uso del análisis de la incertidumbre en la planificación de la Medida y Verificación (Apéndice B).11). La página web de EVO contiene la última actualización de este documento. en el periodo demostrativo de ahorro y en el periodo de referencia. Se añade una sección sobre el límite de la medida.5). La palabra adhesión sustituye cualquier uso de la palabra cumplimiento. Se ha cambiado el término periodo posterior a la medida de eficiencia energética por el de periodo demostrativo de ahorro. dentro de las especificaciones del Plan de Medida y Verificación. en el que se define el área dónde se realiza la medida de la energía. Se sustituye el concepto de edificio global por el de instalación global. se reestructuran los elementos que son obligatorios y se elimina el requisito de especificar los datos que son puestos a disposición de un verificador independiente (Capítulo 5). 22. 26. Se indica dónde encontrar la información necesaria en el documento para cada tipo de usuario (Capítulo 1. Se aclara la diferencia entre ajustes rutinarios y ajustes no-rutinarios. Se añade un diagrama para la selección de la opción de medida y una tabla con los criterios para seleccionar la mejor opción en cada caso (Capítulo 4. incluir el número de la versión específica del IPMVP que se sigue en cada Plan de Medida y Verificación (Capítulo 7). Se remite a la ASHRAE Guideline 14-2002 para obtener más detalles sobre cómo calibrar las simulaciones por ordenador. para aclarar que los informes de Medida y Verificación se prolongarán durante el tiempo que desee el usuario. 25. Asimismo. 17. 23. las revisiones y las erratas. 18. 28. Cambios en esta edición viii . 21.4). Se introduce el término variables estáticas para describir los factores que influyen en el consumo de energía que no variarán en un funcionamiento habitual (Capítulo 8.2). 19. Se establece las diferencias de procedimiento para tratar la falta de datos. Se integra el antiguo Apéndice C sobre la medida en el Capítulo 8 y se traslada la mayor parte del antiguo Capítulo 5 a apartados del Capítulo 4. 20. que no han sido medidos Capítulo 4. 30. 27. 32. Se clarifica las declaraciones de significación estadística de los informes demostrativos de ahorros. 33. Los requisitos del Plan Medida y Verificación que son específicos en cada opción se catalogan de forma independiente. Se sustituyen los antiguos Capítulos 1 y 2. Se introduce una sección común sobre las opciones de verificación individuales del ahorro. 31. 29. También contiene una lista de los enlaces de interés que EVO intenta mantener lo más actualizada posible. El Apéndice C antiguo sobre la medida desaparece. Se añade. eliminando los comentarios introductorios sobre la financiación de los proyectos de eficiencia energética.4. y no durante el tiempo posterior a la implantación. Se introduce un sistema de numeración que sigue las normas internacionales y permite identificar de forma sencilla las ediciones. 24.8).16. o los datos incorrectos. Se simplifica la adhesión para que sea compatible con las especificaciones del Plan Medida y Verificación y se añade un requisito. Se añade una sección sobre la selección y duración del periodo de medida (Capítulo 4. Requiere además un análisis sobre cómo medir los flujos de energía y como se tratarán los efectos cruzados. la asignación de la responsabilidad de controlar las variables estáticas con el fin de permitir los ajustes no-rutinarios (Capítulo 5). sin tener que llegar a publicar una fe de erratas en cada cambio. Presenta la información relevante que debe ser incluida en todos los informes demostrativos de ahorros. Si se siguen las recomendaciones del IPMVP. el cálculo y la elaboración de informes. con el fin de que la actividad de Medida y Verificación presente un coste razonable para todos los usuarios de los informes de ahorros. los procedimientos de calidad a seguir y las personas encargadas de la Medida y Verificación. el cálculo y la elaboración de los informes demostrativos de ahorros. Los capítulos del IPMVP Volumen I están organizados de la siguiente forma: 1. Define el marco de actuación del IPMVP y sus cuatro opciones. 3. Se tiene que especificar el nombre de la opción. El documento recoge un resumen de los métodos industriales más utilizados en la implementación de dichos principios fundamentales. en las instalaciones del usuario final. Prólogo ix . u opciones. estas actividades de Medida y Verificación pueden dar lugar a informes de ahorro fiables. cada usuario debe establecer un Plan de Medida y Verificación propio y específico que englobe las características particulares de cada proyecto.PROLOGO Resumen del Documento El Volumen I del International Performance Measurement and Verification Protocol (IPMVP) es una guía que describe las prácticas más comunes relacionadas con la medida. El Capítulo 1. derivados de los diferentes proyectos de eficiencia energética. 4. Definición de Medida y Verificación y una lista de ocho casos de uso de las técnicas de Medida y Verificación. los métodos de análisis y de monitorización de la medida que se van a usar. El IPMVP presenta un marco de trabajo y cuatro opciones de Medida y Verificación para la elaboración de un informe de ahorros de un proyecto transparente. la medición de la energía o la cantidad de agua. 2. 7. Presentación de EVO y del IPMVP. Las Tablas 1 y 3.4 es una guía de ayuda para entender el procedimiento habitual de uso de este documento. 5. no existe la obligación formal de su cumplimiento. fiable y coherente. Presenta la metodología básica y los ajustes a realizar sobre la medición de energía y agua. El cumplimiento del IPMVP exige la elaboración de un Plan Medida y Verificación específico en cada proyecto que sea coherente con la terminología empleada en el IPMVP. y la Figura 3 resumen las opciones y proporcionan una guía para que el usuario pueda escoger una u otra según sus necesidades. Previamente. Define un método para especificar el uso del IPMVP y la declaración de adhesión al mismo. la monitorización de variables independientes. por lo tanto. Establece los fundamentos de la Medida y Verificación definiendo los principios subyacentes de una buena Medida y Verificación. 6. El IPMVP está pensado para que los profesionales lo utilicen como base para la elaboración de informes de ahorro. necesario para obtener el ahorro de forma adecuada. del IPMVP que se van a utilizar. Proporciona una lista de términos que debe contemplar un Plan de Medida y Verificación y asesora sobre decisiones en su diseño. Las actividades de Medida y Verificación incluyen el análisis de las instalaciones. El IPMVP no es una norma y. foros de discusión y enlaces de interés. La web de EVO (www. El Apéndice B resume las técnicas básicas de cuantificación de la incertidumbre. junto con los miembros suscriptores de la organización. Las últimas ediciones de los documentos publicados y las ediciones de archivo. EVO agradece la labor de todos los voluntarios que mantienen actualizados los documentos elaborados por EVO. EVO está organizando grupos locales e internacionales para documentar los procedimientos internacionales de Medida y Verificación. Los miembros de nuestro Consejo y de los comités que han participado activamente en la elaboración de este documento aparecen mencionados en la sección de Agradecimientos. Los miembros del comité y sus actuales patrocinadores Si tiene cualquier comentario sobre los documentos del IPMVP. material de referencia. puede visitar la web de EVO para obtener los datos de contacto. Proporciona una relación diversas cuestiones que pueden surgir en el diseño de la Medida y Verificación. o en la elaboración de los informes. El Apéndice A recoge 12 ejemplos de aplicación del IPMVP con distint nivel de detalle. Proporciona una lista de referencias y otras fuentes útiles. Relaciona la definición de cada una de las palabras escritas en cursiva. La misión de EVO es promover y desarrollar el uso de estándars para cuantificar y gestionar el beneficio y riesgos asociado con las transacciones comerciales relacionadas con la eficiencia energética.evo-world. EVO es una organización formada por suscriptores con apoyo en todo el mundo. Información de los programas de formación y certificación ofrecidos por EVO.org) contiene: • • • • • Una sección de suscriptores con acceso a alguno de los documentos de EVO. La documentación de EVO debe tener métodos únicos en todo el mundo. Estos términos y prácticas ayudan a los responsables a preparar sus Planes de Medida y Verificación. 10. las energías renovables y el uso eficiente del agua. que son implementados en edificios e instalaciones industriales. antes de su publicación. Conceptos y Opciones para Determinar el Ahorro de Energía y Agua El Volumen I incluye la terminología y los consejos para documentar la eficacia de los proyectos de energía y agua. Efficiency Valuation Organization y el IPMVP El International Performance Measurement and Verification Protocol (IPMVP) está patrocinado por la Efficiency Valuation Organization (EVO) una organización privada sin ánimo de lucro. También se remite a la página web de EVO para ver los ejemplos detallados de los Planes de Medida y Verificación y los Informes de Ahorro. Para participar como voluntario o subscriptor. puede enviar un correo electrónico a la dirección: ipmvprev@evo-world. 9. para proporcionar una orientación sobre el nivel de rigor apropiado en cada proceso de Medida y Verificación. Publicaciones recientes de EVO En la actualidad EVO dispone de tres publicaciones en su página web: IPMVP Volumen I. que especifican cómo se deben medir el ahorro en cada proyecto. Un adecuado Prólogo x . boletines. EVO prevé la creación de un mercado mundial que valore de forma adecuada el uso eficiente de los recursos naturales y haga un uso eficiente de la energía. Las actividades y los planes que EVO desarrolla en la actualidad se resumen a continuación.8. como una nueva fuente energética. Por tanto.org. Estos programas están pensados para enseñar a los profesionales los métodos y progresos más recientes en materia de Medida y Verificación. Deparment of Energy de su responsabilidad como organizador. en base a claros informes demostrativos de ahorro. IPMVP Volumen II. Calidad Ambiental Interior (IEQ) El Volumen II aborda cuestiones relacionadas con la calidad ambiental en el interior de edificios. Historia de las Ediciones Anteriores La primera edición del IPMVP. titulada North American Energy Measurement and Verification Protocol. Los Comités. elaboraron y editaron estos documentos. recaudó sus propios fondos.Plan de Medida y Verificación permite verificar el rendimiento real del proyecto. Formación y Certificación EVO es consciente de que las publicaciones por sí solas no mejorarán la eficiencia energética en todo el mundo. Para más información sobre el certificado CMVP. fue incorporada como una organización sin ánimo de lucro con el fin de incluir a toda la comunidad internacional y de relevar al U. Deparment of Energy (DOE). En 2002 IPMVP Inc. puede visitar la web de EVO. fue publicada en marzo de 1996. Aconseja cómo medir los parámetros relacionados con la calidad ambiental para valorar si las condiciones interiores han sufrido algún cambio. El IPMVP Inc. En 2004 el nombre de IPMVP Inc. sus conocimientos del IPMVP. una vez aprueben un examen. desde las condiciones de referencia. Se centra en cómo realizar un buen diseño del proyecto y en las prácticas de implementación para mantener unas condiciones adecuadas en el interior de los edificios que se encuentran desarrollando un proyecto de eficiencia energética. y de los profesionales que cuentan con el CMVP. EVO también ofrece el título Certified Measurement and Verification Professional (CMVP) para que los profesionales puedan demostrar.evo-world. modificada en diciembre de 1997 cambiando su título por el de International Performance Measurement and Verification Protocol. Se espera que este volumen continúe su desarrollo a medida que se van definiendo más aplicaciones específicas. Prólogo xi . www. EVO y todos sus socios introdujeron una serie de programas de formación y concienciación sobre la Medida y la Verificación. creó una web y publicó las nuevas secciones del Volumen III que tratan sobre Nuevas Construcciones y Energías Renovables. así como una experiencia y una formación adecuada. IPMVP Volumen III.S. cambió por el de Eficciency Valuation Organization ampliando sus horizontes. al determinar el ahorro. ya que se pueden ver afectada por un proyecto de eficiencia energética.org . Aquellas personas que obtengan la certificación CMVP deberán tener aptitudes para desarrollar Planes de Medida y Verificación y gestionar los programas de Medida y Verificación en aplicaciones reales. Las Opciones A y B sufrieron varias modificaciones importantes cuando el IPMVP fue reeditado en 2001 y se añadieron pequeños cambios editoriales en la edición de 2002. El Volumen II Indoor Environmental Quality fue publicado en 2002. patrocinados por el U. Los dos manuales disponibles abordan las nuevas construcciones (Parte I) y la instalación de sistemas de energías renovables en instalaciones ya existentes (Parte II). Por eso. Aplicaciones El Volumen III contiene unas guías específicas del Volumen I.S. puede enviar sus comentarios por correo electrónico a ipmvprev@evo-world. • • Además. Busca colaboradores que contribuyan desde su ámbito al mantenimiento y desarrollo de las publicaciones de EVO. o en las ya existentes. Proporciona. Provee. a los operadores de los sistemas eléctricos. Todos los comentarios serán tenidos en cuenta. aunque seguramente EVO no pueda dar una respuesta de forma directa. Proporciona. Guía para ayudar a las entidades financieras a comprender los proyectos de eficiencia energética. La última versión en inglés y las traducciones certificadas de las publicaciones de EVO siempre están disponibles para su descarga en la dirección www. publicaciones sobre la valoración de la eficiencia. a los que desarrollan programas locales de gestión de la demanda. International Program-Evaluation Protocol. Prólogo xii .org. Organiza más programas de formación y certificación en todo el mundo. EVO invita al lector del IPMVP a convertirse en subscriptor de EVO. con motivo de su proyección internacional EVO: • • • • EVO agradece cualquier comentario o sugerencia. Algunas de las nuevas actividades relacionadas con el actual protocolo.evo-world.Planes de Futuro de EVO Los subscriptores y voluntarios de EVO elaboran planes para el desarrollo de nuevos programas de formación y. de una guía para realizar mediciones y poder informar del resultado de sus programas. Distributed-Generation Protocol. una guía sobre la elaboración y definición de informes sobre el impacto de los programas de respuesta y gestión de la demanda en la red de suministro de energía eléctrica. Les agradeceríamos que nos hicieran saber cómo podemos mejorar o ampliar nuestros servicios. una guía sobre la elaboración y definición de informes sobre el impacto de los proyectos de generación distribuida en la red de suministro de energía eléctrica. a los operadores de los sistemas eléctricos. son las siguientes: • • International Energy-Efficiency Financing Protocol. Anima a los suscriptores a compartir por internet sus ideas sobre la valoración de la eficiencia.org. La intención de EVO es revisar todos los documentos cada cinco años. Por favor. realizar sugerencias nuevas y participar en las nuevas actividades de EVO. Traduce sus últimas publicaciones a diversos idiomas. o que se están estudiando. Demand-Response Protocol. 3 www. y describe un marco para elaborar con detalle un Plan Medida y Verificación en el Capítulo 4.4. con distinto nivel de precisión y coste.   Pese a la controversia los términos medida de conservación de la energía (MCE) y medida de mejora de eficiencia energética (MMEE).  Las palabras escritas en cursiva están definidas en el capítulo 8. se exponen en el Capítulo 7. Véase el Capítulo 9. aunque el IPMVP no proporciona términos legales contractuales. ya sea en una instalación en general. El IPMVP fomenta la inversión en eficiencia a través de las siguientes actividades: • El IPMVP incluye la terminología y los métodos habituales para evaluar el rendimiento de los proyectos de eficiencia en compradores. o apelar al cumplimiento del IPMVP. guía de usuarios. vendedores y financieros.1 Propósito y Alcance del IPMVP Efficiency Valuation Organization (EVO) publica el International Performance Measurement and Verification Protocol (IPMVP) para incrementar la inversión en proyectos de eficiencia energética y de agua. Y recomienda realizar la medición de las condiciones interiores para identificar los cambios respecto a las condiciones del periodo de referencia. El IPMVP proporciona métodos. Es necesario que cada Plan de Medida y Verificación sea elaborado por profesionales cualificados3 en cada proyecto. En el Capítulo 8 del Volumen I se resumen las cuestiones típicas del diseño de Medida y Verificación. o en una medida concreta de mejora de la eficiencia energética2. INTRODUCCIÓN AL IPMVP 1. Los tres volúmenes del IPMVP son un conjunto de documentos en constante actualización. El Volumen III del IPMVP aborda con más detalle los métodos de Medida y Verificación relacionados con la construcción de nuevos edificios y con los sistemas de energías renovables instalados en las instalaciones ya existentes. la implementación y el mantenimiento de las MMEE. o en construcción. presenta los principios fundamentales de Medida y Verificación en el Capítulo 3. Dicho Plan de Medida y Verificación tiene una serie de principios fundamentales ampliamente aceptados y tiene que proporcionar informes de ahorro verificables. resume como se pueden beneficiar los diferentes lectores al utilizar el IPMVP.org contiene una lista actualizada de profesionales certificados de M&V (CMPV). El Capítulo 1. El Volumen II del IPMVP proporciona un enfoque para evaluar las cuestiones relacionadas con la calidad ambiental en el interior de edificios por el diseño. El Apéndice A recoge un total de doce ejemplos. las últimas ediciones están disponibles en la web de EVO. Los requisitos para especificar el uso del IPMVP. y también en procesos industriales. personas que disponen de una experiencia apropiada y cuyo conocimiento sobre el IPMVP ha sido demostrado en un examen. Algunos de estos métodos y términos se pueden ser utilizar en la redacción de los contratos de rendimiento energético. y enumera otros recursos. y el Apéndice B resume los métodos básicos de análisis de la incertidumbre.evo-world. el concepto de MMEE se utiliza para incluir ambas conceptos. Los detalles de un Plan de Medida y Verificación y la elaboración de informes de ahorro se recogen en los Capítulos 5 y 6. El IPMVP se puede aplicar a muchos tipos de instalaciones.CAPÍTULO 1. respectivamente. de gestión de la demanda y de energías renovables en todo el mundo. El IPMVP especifica el contenido del Plan de Medida y Verificación. • • • El Volumen I del IPMVP define la Medida y Verificación en el Capítulo 2. incluidos edificios ya existentes. 2 1 Introducción al IPMVP 1 . para determinar el ahorro1. 3 Relación del IPMVP con otras guías de Medida y Verificación En el capítulo 9 aparecen otras fuentes de interés para el lector del IPMVP. Reducir el coste asociado a la elaboración de un contrato de rendimiento energético.lbl. ya sea un consumidor de energía o de otro servicio. • Justificación del pago por rendimiento. La publicación de la American Society of Heating. a excepción de que no necesita efectuar mediciones in situ del consumo de la energía en dos MMEE específicas. En general. Para más información puede visitar la página web de USGBC en www.gov/mv/) contiene la FEMP M&V Guideline. En caso de que el pago esté basado en el ahorro demostrado de energía. proporciona detalles complementarios al IPMVP. La empresa de servicios energéticos (ESE).2 Ventajas que ofrece el uso del IPMVP Desde 1995 la historia del IPMVP. La web del Lawrence Berkeley National Laboratory (http://ateam. proporciona las siguientes ventajas a todos los programas que se adhieren a la metodología del protocolo IPMVP. • • • • 1. Ayuda a la administración pública y a la industria al fomento y consecución de sus objetivos en materia de eficiencia energética y ambiental. Credibilidad internacional de los informes de ahorro de energía. lo que aumenta ante un comprador el valor del ahorro de la energía asociada. Aunque la Guideline 14-2002 aporta detalles técnicos sobre muchos de los mismos conceptos del IPMVP. Guideline 14-2002 Measurement of Energy and Demand Savings (ver la Referencia 3 en el Capítulo 10). y su uso internacional. para reducir el coste energético en las instalaciones del gobierno federal de los Estados Unidos. en parte. Un informe de ahorro elaborado conforme al IPMVP permite al cliente. Department of Energy´s Federal Energy Management Program (FEMP) fue creado. El IPMVP ha sido adoptado por muchas administraciones públicas a nivel nacional y local.S. Mejora la construcción de edificios mediante el estándar Leadership in Energy Efficient Design (LEED™) que utiliza el United States Green Buildings Council y otras organizaciones. cuya facturación se basa en un informe de ahorros elaborado de acuerdo con el IPMVP. La FEMP M&V Guideline fue publicada por primera vez en 1996 y en su redacción colaboraron muchos de los autores que trabajaron en el IPMVP. Estos estándares fomentan el diseño sostenible de nuevos edificios y el funcionamiento sostenible de los edificios ya existentes. Hay cuatro publicaciones que merece la pena destacar: • ASHRAE. Es una guía detallada sobre métodos de Medida y Verificación específicos para diversas MMEE. el cumplimiento del IPMVP asegura que dicho ahorro sigue un procedimiento correcto. Refrigerating and Air-Conditioning Engineers. para ayudarles en la gestión de sus programas y aumentar la credibilidad de sus resultados. los nombres de las opciones no son los mismos que los del IPMVP.ashrae. suele conseguir ingresos con mayor facilidad. así como otras • Introducción al IPMVP 2 . aceptar el rendimiento especificado en el informe. Versión 2. Inc. La Guideline 14-2002 es una fuente útil para los profesionales de la Medida y Verificación y se puede adquirir en la librería de la ASHRAE en http://resourcecenter. Muchos de los autores de la Guideline 14-2002 han participado en la elaboración del IPMVP. La especificación del IPMVP como base del diseño de un Plan de Medida y Verificación en un proyecto puede simplificar la negociación de un contrato de rendimiento energético.1. M&V Guidelines: Measurement and Verification for Federal Energy Projects.usgbc.22000 (ver la Referencia 27 en el Capítulo 10). El U. así como por empresas privadas.org/store/ashrae/. la guía de la FEMP es coherente con el marco del IPMVP.org. Son útiles para orientar el diseño de la Medida y Verificación cuando el IPMVP no dice nada al respecto. Ver www. • Greenhouse Gas Protocol for Project Accounting (2005) desarrollado conjuntamente por el World Resources Institute y el World Business Council for Sustainable Development. State of California´s Public Utilities Commission´s California Energy Efficiency Evaluation Protocols: Technical. En él se muestra el papel del IPMVP en cada Medida y Verificación particular. El Capítulo 4 muestra un esquema general y las ecuaciones de cálculo de ahorros necesarias para expresar el ahorro de forma adecuada.11 se proponen unas directrices y un diagrama lógico para seleccionar la opción correcta en cualquier aplicación. Methodological.org. La Tabla 1 resume las cuatro opciones de diseño de Medida y Verificación y son descritas cada una en las secciones 4. El Apéndice A recoge ejemplos de los distintos métodos del IPMVP aplicados en doce proyectos diferentes. El Comité Técnico del IPMVP estaba representado en el comité asesor de elaboración de este documento en el que se definen los medios para informar sobre el impacto en la reducción de los gases de efecto invernadero obtenidos en proyectos de reducción y captura de las emisiones de carbono. El protocolo está disponible en la web del California Measurement Advisory Council (CALMAC) Ver www. 4. y tal como se resume a continuación: • • El Capítulo 2 define el concepto de Medida y Verificación y se describen ocho aplicaciones diferentes para las técnicas de Medida y Verificación.4 ¿Quién utiliza el IPMVP? El IPMVP presenta una serie de principios y términos comunes que están aceptados como base en un correcto proceso de Medida y Verificación. Este diseño particular está recogido en el Plan de Medida y Verificación y el ahorro debe ser elaborado como se define en dicho documento. • • • • Introducción al IPMVP 3 . El lector puede utilizar esta relación para describir el diseño de la Medida y Verificación en cada proyecto particular. En la sección 4. • 1.S.8 (Opción A y B). El Capítulo 5 propone las cuestiones y la información que se debe incluir en el Plan de Medida y Verificación y ofrece algunas recomendaciones sobre los temas claves que se podrían discutir a la hora de abordar cada punto. U. Cada proyecto tiene que ser diseñado de forma individual para ajustarse a cada una de las necesidades de cualquier persona que vaya a leer los informes demostrativos de ahorros de energía. and Reporting Requeriments for Evaluation Proffessionals (April 2006).calmac. El Capítulo 7 presenta los requisitos para cumplir estrictamente el IPMVP y se sugieren algunos términos para especificar el uso del IPMVP en los contratos de rendimiento energético. conforme avanzan los Capítulos. Este documento está elaborado para proporcionar un mayor nivel de detalle en las prácticas de Medida y Verificación. entre las que se incluye una sobre las estimaciones utilizadas en la Opción A y un cuestionario sobre Medida y Verificación.org. En él no se establecen todas las actividades relacionadas con la Medida y Verificación en todas las aplicaciones. Este documento proporciona una guía para evaluar los programas implementados en las empresas energéticas.ghgprotocol.10 (Opción D). El Capítulo 3 presenta los seis principios fundamentales para un uso correcto de la Medida y Verificación y del IPMVP.9 (Opción C) y 4.publicaciones sobre Medida y Verificación. El Capítulo 6 expone las cuestiones y la información que se deben incluir en un informe demostrativos de ahorros. Un criterio que rige el diseño de un Plan de Medida y Verificación es la necesidad de obtener una precisión razonable con un coste justo. encontrarán el modo de utilizar este documento bajo las mismas premisas. Gerentes de instalaciones que desean cuantificar las variaciones de su presupuesto energético. El Capítulo 9 concreta la definición de los términos más importantes utilizados en este documento. El Apéndice B proporciona una visión general de la incertidumbre y de los métodos estadísticos. Promotores de proyectos de eficiencia en el consumo de agua. Diseñadores de programas de intercambio de derechos de emisión. algunos usuarios disponen de métodos parecidos en sus Planes de Medida y Verificación y en su implementación. Las entidades financieras y los compradores de derechos de emisión. para cualquiera de las aplicaciones anteriormente mencionadas.4. El Capítulo 8 presenta también cuestiones del diseño de la medida para los planes de Medida y Verificación a realizar durante el período demostrativo de ahorro.1 a la 1. pueden ser de gran ayuda. La sección 8. Las técnicas de muestreo. Gestores que deseen obtener la calificación LEED-Existing Building Diseñadores y gestores de programas de gestión de la demanda. Se aconseja al lector buscar información sobre estadística para la normalización de los datos obtenidos durante la campaña de medición realizada en el período demostrativo de ahorro. aunque no se trata de un texto definitivo sobre la medida. que son aquellos que aparecen escritos en cursiva a lo largo del presente documento. De la sección 1. así como otras cuestiones de interés. pero no se trata de textos definitivos sobre estos temas.4. o en el Capítulo 9 si se trata de términos que están en cursiva.5 se centra en los factores relacionados con este tema.• El Capítulo 8 revisa una gran variedad de cuestiones comunes sobre Medida y Verificación que deben considerarse en cualquier proyecto. En el Capítulo 10 aparece una relación de la bibliografía utilizada y de las referencias útiles. Consumidores de energía que implementen sus propias mejoras y quieran cuantificar el ahorro conseguido. • • Aunque la utilización del IPMVP sea específica en cada proyecto. Este capítulo emplea términos entre paréntesis cuyo significado se explicará en capítulos posteriores.10 se indican algunas formas de utilizar el presente documento por los siguientes usuarios: • • • • • • • • • • Empresas de Servicios Energéticos y sus clientes del sector terciario. o de evaluación de la incertidumbre. Introducción al IPMVP 4 . Arquitectos y promotores que deseen obtener la calificación LEED. Empresas de Servicios Energéticos y sus clientes industriales. Cada usuario debe encontrar el equilibrio entre precisión y coste del informe. Arquitectos y promotores. sin tener que considerar el consumo normal de energía. y todavía no se ha instalado los equipos de medida individuales en cada uno de los edificios. Por ejemplo: una ESE a la que se encarga mejorar la eficiencia de una planta de producción de frío sólo tendrá que demostrar el antes y el después de la eficiencia energética de la planta de producción de frío.11) debe considerar además el coste de la Medida y Verificación. En el caso que el contrato de rendimiento energético se centra en el rendimiento de toda la instalación. si la ESE acuerda reducir el consumo de energía de la planta de producción de frío.2).8. en el caso de nuevas construcciones. de forma que la implantación de la MMEE no se tendrá que retrasar hasta obtener los nuevos datos de referencia de cada equipo de medida parcial.8.9) si se usa el equipo de medida de toda la instalación para medir el rendimiento energético de todo el edificio. o durante un periodo más corto definido en el contrato poco después de la implantación de las medidas de mejora de la eficiencia energética (MMEE). Los precios utilizados para cuantificar las unidades de energía.3 y 8. En los casos en los que por todas las partes se pueda estimar con precisión algunos parámetros. la Opción A (Sección 4. los parámetros económicos del proyecto y la precisión que se desea alcanzar en el informe (Secciones 8. Ante esta posibilidad se requiere el registro adecuado y previo de todas las variables estáticas en el Plan de Medida y Verificación y una monitorización estricta de las condiciones existentes tras la implantación de las MMEE (Sección 8.1). agua o demanda. En este caso.2) si se usa el equipo de medida de la planta de producción de frío. el cual depende del volumen que tenga que refrigerar.10 o el IPMVP Volumen III Parte I). Sin embargo. Los costes de Medida y Verificación pueden quedar limitados si se consideran las responsabilidades de todas las partes que participan en el contrato.1 Empresas de Servicios Energéticos que realicen Proyectos en el Sector Terciario El principal objetivo de la Medida y Verificación. durante un año. o cuando es difícil evaluar los efectos de varias MMEE.1) será la opción más económica.4).5 y Apéndice B).8. o demostrar la consecución del nivel de eficiencia garantizado. se utilizará la Opción D (Sección 4. Introducción al IPMVP 5 .8. La complejidad del diseño de la Medida y Verificación y su tratamiento informático (Secciones 4. se utilizará la Opción C. Las mediciones se pueden realizar durante el plazo de vigencia del contrato de rendimiento energético. No obstante. antes de planificar la implementación de la MMEE.5. Hay que asegurarse de que el Plan de Medida y Verificación (Capítulo 5) incluye una lista de variables estáticas de referencia y se le asigna la tarea de su monitorización a las correspondientes personas. ahorradas serán los que se establezcan en el contrato (Sección 8.1. o la Opción C (Sección 4. la magnitud del ahorro esperado. El Plan de Medida y Verificación formará parte del contrato de rendimiento energético y establecerá las medidas y cálculos que se tienen que realizar para determinar la cantidad a pagar. En los casos en los que existe un equipo de medida principal para todos los edificios de un mismo complejo. o cuanto más amplio sea el límite de medida (Sección 4. que serán las encargadas de realizarlo durante el periodo demostrativo de ahorro.2).4.10). es necesario hacer una comparación del consumo de energía de la planta antes y después de su intervención. más atención se deberá prestar a la posibilidad de que la referencia cambie tras la implantación de las MMEE. es presentar el rendimiento económico real de un proyecto de implantación de MMEE. en el contexto de un contrato de rendimiento energético en edificios. Cuanto más largo sea el periodo demostrativo de ahorro (Sección 4.3 . se puede utilizar la Opción D (Sección 4. se utilizará la Opción B (Sección 4. y esto no es responsabilidad de la ESE. sino que éste dependerá de los parámetros de producción que están fuera de su control. El análisis resulta muy complicado cuando se intenta identificar el ahorro con el equipo de medida principal de la planta. el contrato se regirá por la Opción B (Sección 4. o del proceso concreto dentro de la planta. Cuando se utilizan técnicas de aislamiento de la MMEE se deben considerar todos los flujos de energía que influenyen en la MMEE (Sección 4.2) si un equipo de medida mide el consumo de combustible del horno. mientras que las Secciones A-2. o demostrar el alcance de cualquier nivel de eficiencia que se haya garantizado. miden el rendimiento energético de toda la planta. si la ESE acuerda reducir el consumo de energía del horno. Por ejemplo. La selección de las opciones de verificación aislada de la MEE (Sección 4.Si un consumidor de energía considera que no tiene capacidad suficiente para revisar un Plan de Medida y Verificación. en general. El Apéndice A incluye algunos ejemplos sobre las aplicaciones del IPMVP en el sector de la edificación (Secciones A-7. una ESE que acuerde mejorar la eficiencia de un horno puede demostrar el ahorro del consumo de energía del horno en el momento de máxima carga después de la instalación de un dispositivo de recuperación del calor de los gases de escape. Introducción al IPMVP 6 .8. No obstante. la Opción A (Sección 4. se comparará el consumo de energía del horno modificado con las MMEE implementadas con el consumo de energía previsto del horno sin modificar durante un periodo de tiempo concreto. Al contrario que ocurre con los edificios. Con la instalación de equipos de medida parcial para Medida y Verificación también se puede conseguir una información útil sobre el control de los procesos. 1. los cambios que sufren las materias primas. El Plan de Medida y Verificación pasa a formar parte de los términos del contrato de rendimiento energético y define las medidas y cálculos que se tienen que realizar para determinar la cantidad a pagar.1) será la más económica. la tasa de producción y los turnos de trabajo. A-9.9) si el equipo de medida de la planta principal.8) ayudan a reducir las complicaciones que se deben a las variables de producción que no suelen tener relación con los términos del contrato de rendimiento. o un informe demostrativo de ahorro. En caso de poder estimar con precisión algún parámetro por todas las partes. A-3 y A-6 incluyen ejemplos de tecnologías que se pueden encontrar en la mayoría de los edificios). La ESE no es responsable del consumo normal del horno. En este caso. El aislamiento de las medidas de eficiencia energética restringe el límite de medida a los sistemas cuyo rendimiento energético se puede comparar fácilmente con las variables de producción. Hay que ser prudente a la hora de seleccionar las variables independientes que se van a utilizar (Apéndice B-2.8. sobre todo si se fabrican más de un tipo de producto.1). los responsables de la planta industrial asumen la responsabilidad de su funcionamiento y.4).4. de forma adicional a la empresa de servicios energéticos (Sección 8. o los equipos secundarios de medida de los distintos procesos. El coste de la Medida y Verificación se puede controlar considerando la responsabilidad de todas las partes que participan en el contrato de rendimiento energético. los procesos industriales suelen implicar relaciones más complejas entre el consumo de energía y un gran abanico de variables que influyen sobre dicha energía. puede contratar el servicio con un verificador independiente.6). incluidos los efectos cruzados. también hay que tener en cuenta otros parámetros.2 Empresas de Servicios Energéticos que realicen Proyectos en la Industria El objetivo principal de la Medida y Verificación en un contrato de rendimiento energético suele consistir en demostrar el rendimiento a corto plazo de un proyecto de implantación de MMEE. Se elegirá la Opción C (Sección 4. Además de las condiciones climatológicas. como son el tipo de producto fabricado. Tras de esta comprobación. no desean mantener una relación permanente con la ESE. A-8. Si un consumidor de energía considera que no tiene capacidad suficiente para revisar un Plan de Medida y Verificación. Sin embargo.8. Si el responsable de la instalación no tiene en cuenta estas variables independientes le resultará muy complicado explicar los cambios producidos respecto al presupuesto energético inicial.2). el coste de la Medida y Verificación.5 y Apéndice B). la ESE se centra en monitorizar el consumo durante un periodo corto de tiempo para demostrar su rendimiento (Sección 4. Un buen registro previo de las variables estáticas en el Plan de Medida y Verificación (Capítulo 5). el responsable de la instalación debe comprender cuál es la relación que hay entre el consumo de energía y los principales parámetros operativos de la instalación. es posible que los consumidores tengan que justificar su inversión.1 y A-6 incluyen ejemplos de tecnologías que se puede encontrar en la mayoría de las plantas industriales). puede contratar el servicio con un verificador independiente. más importancia se tiene que prestar a la posibilidad de que los consumos de referencia cambien tras implantar la MMEE. Los precios utilizados para valorar el ahorro se deben establecer en el contrato de rendimiento energético (Sección 8.5. El coste de elaboración de los informes puede ser menor debido a que se trataría de unos informes menos formales.4.1). La complejidad del diseño de la Medida y Verificación y su tratamiento informático (Secciones 4. Los parámetros operativos más relevantes son la ocupación. 1. de forma adicional a la ESE (Sección 8. Los aspectos del diseño de la Medida y Verificación serán parecidos a los descritos en las Secciones 1. utilizando la técnica del Test On/Off (Sección 4.2).2. los parámetros económicos del proyecto y la precisión que se desea mostrar en el informe (Secciones 8.4). aportar credibilidad a la solicitud de nuevas inversiones o cuantificar un incierto rendimiento energético. la tasa de producción y las condiciones climatológicas.4. Introducción al IPMVP 7 . Los ajustes en los consumos de referencia son necesarios para explicar los cambios no-rutinarios en las instalaciones. Cuanto más prolongado sea el periodo demostrativo de ahorro (Sección 4. Si están convencidos de conseguir un ahorro. o cuanto más amplio sea el límite de medida (Sección 4. Por el contrario.1.11) debe considerar además.4. En general. A-9.3). o un informe de ahorro.3 . salvo que no existe división de responsabilidad entre el consumidor y la ESE. los responsables de las instalaciones suelen monitorizar el consumo de energía durante periodos prolongados para reducir el mal uso de la energía. ayudan a identificar cuál ha sido el cambio respecto a los consumos de referencia.5. o 1. 1.8. Las mejoras que se pueden desconectar temporalmente con cierta facilidad (dispositivos de recuperación de calor) se monitorizan durante poco tiempo. y una monitorizacion estricta de las condiciones existentes tras implantar la MMEE (Sección 8.5.4. un enfoque sin Medida y Verificación permitirá asignar el resto del presupuesto a las mejoras. mientras que A-2.3 y 8.3 Consumidores Industriales y del Sector Terciario que Implementan sus propias medidas de mejora de Eficiencia Energética En muchas ocasiones son los propios usuarios los que implementan sus MMEE. la magnitud del ahorro esperado.En los contratos de rendimiento energético para plantas industriales suele ser necesario hacer mediciones durante un breve periodo de tiempo tras implantar la MMEE. También corre el riesgo de realizar futuros presupuestos de forma errónea. A-5.2).4 Responsables de Instalaciones que desean Contabilizar las variaciones de los Presupuestos de Gasto Energético Para gestionar correctamente el coste energético. El Apéndice A contiene ejemplos de aplicaciones industriales del IPMVP (Secciones A-4. A-3. porque puede ser capaz de demostrar su rendimiento.6). 8. los Planes de Medida y Verificación (Capítulo 5) son útiles con o sin mejoras. en el que se incluyen métodos para situaciones especiales. Así pues.4.1).10) para crear una referencia. El equipo de diseño tiene que ser capaz de utilizar la simulación por ordenador para poder aplicar correctamente la Opción D.4. del sistema de calificación LEED.8.9).Aunque no se estime ningún ahorro.4.5 Arquitectos y Promotores Con frecuencia. Se puede utilizar un método para toda la instalación. el edificio debe disponer de un sistema de Medida y Verificación que se adhiera al IPMVP.6 Arquitectos y Promotores de nuevas edificaciones qeu desean obtener la Calificación LEED Arquitectos y promotores pueden tener interés en que su edificio sea calificado por el programa de Leadership in Energy Efficient Design (LEED) del United States Green Building Council y otros. o en los equipos de medida parcial de las secciones más importantes. Opción C (Sección 4. basado en el equipo de medida principal. es importante garantizar que las habilidades que permiten realizar la simulación seguirán disponibles hasta que termine la calibración. Los retos asociados a las nuevas edificicaciones se abordan con más profundidad en el IPMVP Volumen III Parte I. La Medida y Verificación realizada con opciones de verificación Introducción al IPMVP 8 .12). Por lo tanto.3 y 8. Si existen equipos de medida parcial en alguna parte concreta de la instalación (Sección 4. Para lograr la parte relativa a la Medida y Verificación en el sistema de calificación. Para ser calificado como Energy & Atmosphere. 1. 1. para determinar los cambios registrados con respecto al consumo de referencia del primer año. La adhesión al IPMVP se define en el Capítulo 7 como la preparación de un Plan de Medida y Verificación (Capítulo 5) empleando la terminología del IPMVP y siguiendo el Plan de Medida y Verificación.4. ya sea el consumo de energía (Opción B.9). Ambos casos exigen tomar lecturas durante un periodo propongado de tiempo. Sección 4. Los componentes críticos que hacen variar el presupuesto total de la energía se pueden aislar para ser medidos de forma individual. el edificio debe tener un sistema de Medida y Verificación que se adhiera al IPMVP. La falta de información real de referencia normalmente hace necesario adoptar la Opción D (Sección 4.5 y el IPMVP Volumen III Parte I. El arquitecto y promotor debería seguir además las directrices del Capítulo 1. o un parámetro clave del consumo de energía (Opción A. Después del primer año de funcionamiento normal es habitual utilizar los datos reales de energía de ese primer año como nueva referencia y pasar a utilizar la Opción C (Sección 4.2). los promotores de nuevos edificios quieren comparar el rendimiento actual con el que habrían obtenido de no haber incluido en su diseño algunas MMEE.8) éstos pueden ayudar a asignar los costes a cada departamento o usuario de la instalación (utilizando el enfoque de la Opción A o B). La adhesión al IPMVP se define en el Capítulo 6 como la preparación de un Plan de Medida y Verificación (Capítulo 5) empleando la terminología del IPMVP y siguiendo el Plan de Medida y Verificación. Sin embargo. 1.8. New Construction. Se debe prestar también mucha atención al coste de mantenimiento y calibrado de los equipos de medida y a la gestión de la información obtenida con ellos (Ver las Sección 4.7 Gestores de Edificios que quieren obtener la Calificación LEED-Existing Building Los gestores y responsables técnicos de edificios deben procurar que su edificio sea calificado por el programa de Leadership in Energy Efficient Design (LEED) del United States Green Building Council y otros. el elemento crítico de la Opción D es la calibración de la simulación respecto a los datos recogidos durante un año. las técnicas de cálculo del Capítulo 4 pueden ayudar a explicar la variación del presupuesto energético. Sección 4. Asimismo.4. si antes de intentar conseguir una calificación no había un equipo de medida de todo el edificio. Una forma de evaluar el impacto de un programa de gestión de la demanda consiste en calcular el ahorro conseguido en varias instalaciones de consumidores finales.1 a 1.aislada del IPMVP (Sección 4.4.4. No obstante.4.10) para el periodo de desarrollo de un consumo de referencia durante el año posterior a la instalación del equipo de medida principal del edificio. Estos datos pueden servir para extrapolar el resultado a todo los participantes del programa de gestión de la demanda. o de empresas energéticas. La Opción C (Sección 4. si no se tiene un conocimiento adecuado de los cambios que se producen en cada instalación.8). que se basa en el número de equipos de medida parcial instalados en el edificio.8) debería ayudar a obtener puntos para la obtención del certificado LEED. necesitan evaluar de forma rigurosa la efectividad de sus programas de eficiencia energética. opción adecuada para edificios ya construidos. Por tanto. mediciones y precisión analítica para lograr un rigor suficiente en el informe de resultados del programa. lo lógico es encontrar una gran desviación en el porcentaje de ahorro esperado. escogidas de forma aleatoria.8 Programas de Eficiencia Los responsables de programas de gestión de la demanda de la administración pública. como ya se ha explicado en las Secciones 1. de forma que se emplean técnicas parecidas de Medida y Verificación. sobre todo a medida que disminuye el tiempo transcurrido entre el periodo de referencia y el periodo demostrativo del ahorro. La técnica adecuada en cada proyecto depende de la naturaleza del cambio que se desea evaluar y de la situación del usuario. Introducción al IPMVP 9 . Sin embargo. 1.4.9 Promotores de Proyectos de Eficiencia en el Consumo de Agua La Medida y Verificación de la eficiencia en el consumo de agua es similar a la Medida y Verificación de la eficiencia de la energía. tomando una muestra de las mejoras (Apéndice B-3) para demostrar el rendimiento de todos los cambios en conjunto.8. se necesita la Opción D (Sección 4.3. Los responsables del edificio también seguirán las directrices de la Sección 1. El diseño de cualquier programa de evaluación local especificará qué opciones del IPMVP se pueden utilizar. Los equipos que consumen agua suelen estar controlados por el usuario de la instalación (usuarios del edificio o responsables de producción).9) a todos los participantes del programa. o a una muestra de ellos.9) monitorizaría cuál es el rendimiento de toda la instalación. Para ello puede utilizar las opciones del IPMVP presentadas en el Capítulo 4 para evaluar el ahorro en las instalaciones seleccionadas aleatoriamente. se tienen que establecer unos mínimos en cuanto a muestreos. y para establecer unos consumos de referencia para la medida de la respuesta a la demanda de los clientes que reciben las señales de precio o de restricción del suministro por parte de la empresa de suministro (ver Prólogo Planes Futuros de EVO).5 y 1. Asimismo. Los métodos de verificación aislada de la medida de eficiencia suelen ser más fáciles de aplicar (Sección 4. puede resultar complicado controlar el comportamiento del usuario de tal forma que permita realizar los ajustes en el consumo total de agua de la instalación con el objetivo de aplicar el método de la Opción C. 1. EVO está monitorizando las necesidades de los programas de evaluación de las empresas energéticas. EVO se está planteando desarrollar una guía especial de Medida y Verificación para evaluar los programas de gestión de la demanda. de manera que se aplicará la Opción C (Sección 4. Las empresas energéticas ya disponen en sus bases de datos de toda la información sobre sus productos para todo tipo de instalaciones.4. 8. tales como la lluvia. etc.4. Los proyectos de eficiencia energética también pueden ser la base del comercio de emisiones (créditos. Introducción al IPMVP 10 . o simulados. Dado que este tipo de intercambios es de exposición pública.e. La Sección 8.9).4). 1.7 trata los aspectos especiales del diseño de la Medida y Verificación para el comercio de derechos de emisión.10 Comercio de Derechos de Emisión Los proyectos de eficiencia energética pueden ser esenciales para ayudar a los grandes consumidores de energía a cumplir con la asignación de derechos de emisiones otorgada por la ley. el cumplimiento de un protocolo reconocido por el sector aporta credibilidad a la declaración de la reducción de las emisiones realizadas por el consumidor. Los programas de comercio deben especificar la adhesión al IPMVP. Pueden ser más exigentes y requerir la medida completa del ahorro de energía (i. (ver Sección 8.). Opciones B o C.4.2 ó 4. Tabla 5) son los más utilizados en Medida y Verificación de proyectos de eficiencia en consumo de agua.4. Secciones 4. edición de 2002 o posterior. el elemento ajustes de la ecuación 1 del IPMVP (Capítulo 4) puede estar relacionado con los parámetros que condicionan el uso del agua. reservas.En caso de tratar de evaluar el consumo de agua fuera de la instalación. Los medidores de caudal..3 y 1. Todas las técnicas recogidas en este documento ayudan al consumidor a gestionar su consumo por medio de una contabilidad energética adecuada (Secciones 1. o caudalímetros. Estas especificaciones más exigentes reducen la incertidumbre en la cuantificación al eliminar las opciones que utilizan valores estimados. compensaciones. en lugar de valores reales.11. el ahorro se tiene que determinar comparando el consumo antes y después de la implementación de un proyecto de eficiencia energética. Definición y Propósito de la Medida y Verificación 11 . comprobar ese potencial de ahorro no se tiene que confundir con las tareas de Medida y Verificación. Por ese motivo. Haberl et al. o que no se necesite demostrar el resultado a otra parte. 1997 y 1999. En caso de no existir demasiadas dudas sobre el resultado de un proyecto. ya que no precisa ningún consumo de energía de la instalación. La tarea de Medida y Verificación constan. Comprobar el potencial para generar ahorro no significa cumplir con el IPMVP. El ahorro no se puede medir de forma directa. Desarrollo de un método de cálculo del ahorro y de las estimaciones adecuadas. 4 Las palabras en cursiva tienen un significado especial que se detalla en el Capítulo 8. Un Plan de Medida y Verificación bien definido e implementado puede ser la base para documentar el rendimiento de forma transparente y permite someterlo a una verificación independiente. Recopilación y análisis de los datos. Realización de los cálculos con las lecturas obtenidas. Sin embargo. 1996). y Elaboración de informes. de todas o parte. Este feedback ayuda a ajustar la operación o el diseño de las MMEE para aumentar el ahorro. garantizando su calidad. pueden utilizar las técnicas de Medida y Verificación con los siguientes fines: a) Incrementar el ahorro de energía Determinar de forma precisa el ahorro de energía proporciona a los propietarios.1 Propósito de la Medida y Verificación Los promotores de proyectos de eficiencia energética. o los propietarios de instalaciones. y a los responsables de las instalaciones. conseguir una mayor duración en el tiempo y disminuir las fluctuaciones del ahorro (Kats et al. y verificación de los informes por terceras partes.CAPÍTULO 2 DEFINICIÓN Y PROPÓSITO DE LA MEDIDA Y LA VERIFICACIÓN La Medida y Verificación (M&V) es un proceso que consiste en utilizar la medida para establecer de forma fiable el ahorro real4 generado en una instalación dentro de un programa de gestión de la energía. calibración y mantenimiento de los equipos de medida. es posible que no se tenga que realizar un Plan de Medida y Verificación. 2. es conveniente verificar que los equipos instalados son capaces de generar el ahorro esperado. a la vez que se realizan los ajustes oportunos según la variación de las condiciones iniciales. puesto que representa la ausencia del consumo de energía. Comprobar el potencial de ahorro implica realizar inspecciones regulares e inspecciones durante la puesta en marcha de los equipos. b) Referencia para la realización de los pagos En algunos proyectos el ahorro de energía es la base para realizar el pago basado en el rendimiento y/o la garantía de un contrato de rendimiento energético. En cualquier caso. de las siguientes actividades: • • • • • Instalación. un valioso feedback sobre las MMEE implementadas. e) Gestión de los presupuestos de gasto energético Incluso en los casos en los que no se ha planificado un ahorro. h) Hacer comprender a la sociedad que la gestión de la energía es una herramienta pública prioritaria Gracias a que los proyectos de gestión de la energía ganan credibilidad. una buena práctica de Medida y Verificación destaca las ventajas sociales que aporta una buena gestión de la energía. aumenta la proyección de los resultados obtenidos por realizar inversiones en eficiciencia energética. f) Mejora el valor de los créditos de la reducción de emisiones La contabilidad de la reducción de las emisiones ofrece un valor adicional a los proyectos de eficiencia. la reducción de la degradación medioambiental y un aumento del empleo. como por ejemplo la mejora de la salud comunitaria. Las técnicas de Medida y Verificación se emplean para ajustar los cambios en las condiciones de operación de la instalación y poder elaborar presupuestos adecuados y explicar las variaciones producidas. las técnicas de Medida y Verificación permiten a los responsables evaluar y gestionar el uso de la energía para explicar los cambios en el presupuesto. para gestionar el uso de un sistema de suministro de energía pueden emplear técnicas de Medida y Verificación para evaluar el ahorro en determinadas instalaciones de consumidores. o el comercio de los derechos de emisión. Definición y Propósito de la Medida y Verificación 12 . lo cuál mejora sus posibilidades de financiación. con el fin de mostrar los resultados del programa aplicado de eficiencia. g) Mejora el valor de los créditos de la reducción de emisiones Los programas puestos en marcha por los gobiernos. d) Mejora del diseño. lo que les permite operar la instalación de forma más eficiente. un buen plan de M&V genera conocimiento para el diseño de proyectos futuros. Gracias a la generación de ahorros. la Medida y Verificación hace que la sociedad acepte aún más la reducción de las emisiones que van asociada a ella.c) Mejorar la financiación del proyecto de eficiencia Un buen Plan de Medida y Verificación incrementa la credibilidad y transparencia de los informes de ahorros sobre el resultado de las inversiones en eficiencia. La aplicación de técnicas estadísticas y otras hipótesis. al ahorro determinado con las técnicas de Medida y Verificación en las instalaciones seleccionadas puede ayudar a predecir el ahorro de energía del conjunto de la instalación. explotación y mantenimiento de las instalaciones La preparación de un buen Plan de Medida y Verificación fomenta el diseño del proyecto al incluir todos los costes de Medida y Verificación en los parámetros económicos del mismo. Esta credibilidad puede aumentar la confianza de los inversores y promotores de proyectos de eficiencia energética. que éstos pueden generar. Esta aceptación de la opinión pública fomenta las inversiones en proyectos de eficiencia energética. Una buena estrategia de Medida y Verificación también ayuda a los responsables a detectar y reducir problemas operativos y de mantenimiento. Asimismo. La inclusión de un Plan de Medida y Verificación para determinar el ahorro de energía supone una ventaja para los informes de reducción de emisiones en comparación con informes que no dispongan de ello. Asimismo. donde no se han realizado mediciones. o por empresas energéticas. Al identificar los puntos clave. a la vez que realizar estimaciones del resto. Transparente: Todas las actividades de Medida y Verificación deben ser documentadas con detalle y de forma clara. este documento presenta un marco de trabajo que incluye los procedimientos básicos y cuatro opciones para que la realización de la Medida y Verificación siga estos principios fundamentales. servirán de guía estos principios de Medida y Verificación. El detalle debe incluir todos los elementos definidos en los Capítulos 5 y 6 sobre los contenidos de un Plan de Medida y Verificación y un informe demostrativo de ahorro.CAPÍTULO 3 PRINCIPIOS DE MEDIDA Y VERIFICACIÓN Los principios fundamentales para la utilizar correctamente la Medida y Verificación5 son: Preciso: Los informes de Medida y Verificación tienen que ser tan precisos como permita el presupuesto asignado. en cualquier aplicación específica. Cuando el marco no exista. Principios de Medida y Verificación 13 . al menos permitir que sean conocidos. Las variaciones en la exactitud deben ser acompañados de una mayor cautela en el momento de realizar cualquier estimación o valoración. En general. o no sea coherente. Amplio: Un informe demostrativo de de ahorros de energía debe tener en cuenta todos los aspectos de un proyecto. el presupuesto de la Medida y Verificación tiene que ser pequeño en relación con el valor económico del ahorro que se está evaluando. El coste de la Medida y Verificación tienen que estar acorde con el impacto financiero que pueda involucrar un informe sobrevalorado o infravalorado sobre el rendimiento de un proyecto. Los parámetros menos importantes o predecibles pueden ser estimados. 5 Las palabras en cursiva tienen un significado especial que se detalla en el Capítulo 8. el diseño de la Medida y Verificación debe infravalorar el ahorro. Las actividades de Medida y Verificación tienen que realizar mediciones para cuantificar los efectos relevantes. respectivamente. Relevante: La determinación del ahorro deberá medir los parámetros del rendimiento que son de interés o. Coherente: Un informe de un proyecto de eficiencia energética debe mantener su coherencia con: • • • • Los diferentes proyectos de eficiencia energética Los diferentes profesionales relacionados con la gestión energética que participan en cualquier proyecto. En resumen. Los diferentes periodos de tiempo en un mismo proyecto. Conservador: Cuando se realizan estimaciones con cantidades poco precisas. Coherente no quiere decir idéntico ya que cualquier informe basado en datos empíricos implica valoraciones que no son formuladas de la misma forma. Los proyectos de eficiencia energética y los proyectos para los nuevos suministros de energía. el IPMVP evita las incoherencias que puedan surgir por la falta de consideración de las cuestiones importantes. Para valorar de forma adecuada el impacto de la MMEE. el ahorro se determina comparando el consumo. o la demanda. Tras implantar la MMEE esta relación de referencia se utilizó para estimar la cantidad mensual de energía que habría consumido la caldera si no se hubiera implementado la MMEE. antes y después de la implementación de un proyecto de eficiencia energética. la energía de referencia. Por ese motivo. Figura 1 Ejemplo de histórico de energía Energía de Referencia Incremento de Producción Energía de Referencia Ajustada Uso energía AHORRO O CONSUMO DE ENERGÍA EVITADO Periodo Demostrativo De Ahorro Instalación MEEs Periodo de referencia Tiempo Periodo optimizado Como ejemplo del proceso para determinar el ahorro. Entorno del IPMVP y Opciones de Verificación 14 . su impacto energético tiene que ser separado del efecto provocado por el aumento de la producción. 6 Las palabras en cursiva tienen un significado especial que se detalla en el Capítulo 8. Justo en el momento de la implantación de la MMEE la producción de la planta aumentó.CAPÍTULO 4 4.1 Introducción ENTORNO DEL IPMVP Y OPCIONES DE VERIFICACIÓN El ahorro de energía6 no se puede medir de forma directa ya que representa la ausencia del consumo de energía. antes de implantar la MMEE. Para ello se realizó un estudio del patrón de consumo. El ahorro o el consumo de energía evitado es la diferencia entre la energía de referencia ajustada y la energía que realmente se midió durante el periodo demostrativo de ahorro. la Figura 1 presenta el histórico del consumo de energía de una caldera industrial antes y después de la implantación de una medida de mejora de la eficiencia energética (MMEE) para recuperar el calor de los gases de escape. al tiempo que se realizan los ajustes necesarios según la variación de las condiciones iniciales. denominada energía de referencia ajustada. para determinar la relación existente entre el consumo de energía y la producción. Si el usuario quiere controlar el coste total de la instalación. el término medida de mejora de la eficiencia energética (MMEE) se referirá. En resumen. agua. la precisión requerida y el presupuesto de la Medida y Verificación. Necesidades por parte del usuario de los informes de Medida y Verificación planificados.3 El Proceso de Diseño y Elaboración de los Informes de Medida y Verificación El proceso de elaboración y diseño de los Planes de Medida y Verificación es paralelo al proceso de diseño e implementación de las MMEE.4). la diferencia entre la energía de referencia y la energía del periodo demostrativo de ahorro sería mucho menor. los métodos más adecuados son los de Toda la Instalación. lo que supondría que el informe reflejaría todo el efecto provocado por la recuperación de calor. La simple comparación de costes sin ajustes sólo recogería la variación del coste y no lograría reflejar el rendimiento real del proyecto. los ajustes deben tener en cuenta las diferencias entre las condiciones del periodo de referencia y del periodo demostrativo de ahorro. el Agua y la Demanda El proceso para determinar el ahorro de energía es similar al utilizado para determinar el ahorro de agua o de reducción de la demanda. Si el usuario se centra en una MMEE concreta. del efecto que generan otros cambios que se producen de manera simultánea. antes y después de la implementación de una MMEE. 4. las técnicas más adecuadas serán las de Verificación aislada de la MMEE (ver Sección 4. Hay que decidir si se realizarán ajustes de todos los consumos de energía en base a las condiciones del periodo demostrativo de ahorro o respecto a algún otro conjunto de condiciones (ver Sección 4. 4. habrá que consultar los principios de Medida y Verificación (Capítulo 3) para obtener más información. El proceso de Medida y Verificación tiene que tener en cuenta los siguientes pasos: 1. a las medidas implantadas para mejorar la eficiencia o el ahorro de la energía. Si esta información no resulta suficiente para aclarar todas las cuestiones que puedan surgir en su proyecto. en función del alcance de la MMEE. El elemento ajustes diferencia los informes demostrativos de ahorros veraces de lo que sería una simple comparación de consumo. este capítulo define la metodología básica para realizar la actividad de medida y ajustes.6).Si no se realizan ajustes en función de las variaciones de la producción. De forma parecida. También hay que decidir la duración del periodo de referencia y del periodo demostrativo de ahorro (Sección Entorno del IPMVP y Opciones de Verificación 15 . agua o demanda. en general. Para mostrar de forma adecuada el ahorro.11) que resulte más adecuada. en este documento las palabras en cursiva se utilizarán en el sentido de consumo de energía. y que repercuten en los equipos que consumen energía. Es necesario separar el efecto que tienen sobre el consumo de energía un proyecto de eficiencia energética. Al desarrollar las MMEE hay que seleccionar la Opción del IPMVP (Ver las Secciones 4.7 4. Para simplificar las descripciones. La comparación del consumo de energía antes y después se tiene que realizar de forma adecuada utilizando la siguiente ecuación 1: Ahorro de Energía = (Energía Periódo de Referencia – Energía Periodo Demostrativo de Ahorro ± Ajustes 1) En esta ecuación el elemento ajustes se emplea para reformular el consumo del periodo de referencia y del periodo demostrativo de ahorro bajo un conjunto de condiciones similares.2 Terminología relacionada con la Energía. 2. o reducción de la demanda. Un verificador independiente puede comprobar que el Plan de Medida y Verificación está basado en el IPMVP. Este verificador independiente además puede verificar que los informes demostraivos de ahorros cumplen también con lo dispuesto en el Plan de Medida y Verificación que se ha aprobado (ver Sección 8. con el objeto de garantizar que se adaptan al propósito de la MMEE diseñadas. 3. de acuerdo con el Plan de Medida y Verificación. Los pasos del 7 al 9 se repetirán cada vez que se necesite un informe de ahorro. 5. 9. Entorno del IPMVP y Opciones de Verificación 16 .4. Este proceso se denomina puesta en servicio. Los efectos cruzados deberían ser estimados en lugar de incluirse dentro del límite de medida.6). (Estas decisiones fundamentales se tienen que plasmar por escrito en el contrato de rendimiento energético). la cantidad de energía de calefacción o refrigeración atribuibles a la iluminación no resulta fácil de medir. En general. (En ORNL (1999) y en la ASHRAE Guideline 1-1996 se definen las buenas prácticas de puesta en servicio de la mayoría de las mejoras realizadas en edificios). o podría aumentar la de calefacción. también se tiene que diseñar. Como parte del diseño e implantación de la MMEE. un contrato de rendimiento energético. 6. Recopilar toda la información sobre la energía y las operaciones del periodo demostrativo de ahorro. Elaborar el informe demostrativo de ahorro acordado en el Plan de Medida y Verificación (ver Capítulo 6). el límite de medida debe incluir la potencia de iluminación. Preparar un Plan de Medida y Verificación (Capítulo 5) que contenga el resultado de los anteriores pasos del 1 al 3. Recopilar toda la información correspondiente a los consumos de energía y a las operaciones del periodo de referencia y registrarlos de forma que puedan ser consultados en el futuro. Ejemplo de Efecto Cruzado En el caso de que una MMEE disminuya el consumo de iluminación. 4. 8. 7. instalar.5). Después de implantar las MMEE hay que comprobar los equipos instalados. como se defina en el Plan de Medida y Verificación. Calcular el ahorro en términos de energía y en términos monetarios. Sin embargo. calibrar y poner en servicio cualquier equipo de medida que sea necesario para el desarrollo del Plan de Medida y Verificación. y posiblemente. En el resto del documento se facilitan todos los detalles para determinar e informar sobre el ahorro. al reducir el consumo de energía de iluminación también se puede reducir la demanda de refrigeración. Se tienen que definir también los pasos siguientes del 5 al 9. y revisar los procedimientos operativos. 8.10. Los efectos cruzados también son conocidos como filtraciones. La Opción C Toda la Instalación se describe en la Sección 4. cualquier dato sobre el consumo de energía obtenido con un programa de simulación calibrado puede sustituir los datos que faltan. en función del propósito del informe. Otra posibilidad consiste en no tenerlos en cuenta. y el resto serán estimados o ignorados. • Si el propósito del informe es gestionar sólo el equipo implicado en el proyecto de eficiencia. A continuación se plantean diferentes estrategias para definir cada uno de ellos. 8 Entorno del IPMVP y Opciones de Verificación 17 . Este periodo tiene que abarcar un ciclo operativo completo. para evaluar el ahorro y el rendimiento se puede utilizar el equipo de medida que mide el consumo de toda la instalación. el límite de medida se establece alrededor de ese equipo. siempre que el Plan de Medida y Verificación incluya un razonamiento sobre cada uno de los efectos y la magnitud de su posible impacto.4.5 Selección del Periodo de Medida Hay que prestar especial atención a la selección del periodo de tiempo que se va a tomar como periodo de referencia y como periodo demostrativo de ahorro. que ofrecen una relación directa del consumo de energía. La Opción D Simulación Calibrada se describe en la Sección 4. Entonces se podrá determinar toda la información relevante relacionada sobre el consumo de energía de los equipos dentro del límite de medida7. Hay que intentar buscar la forma de estimar la magnitud de tales efectos cruzados para poder determinar el ahorro. Si la finalidad del informe es gestionar la eficiencia de toda la instalación. En este caso el límite de medida abarca toda la instalación.5. se considerarán todos los efectos sobre los consumos de la energía de las MMEE.4 Límite de Medida El ahorro se puede determinar en toda la instalación o solamente en una parte de ella. 7 La lectura de energía se puede realizar por medida directa de la cantidad de energía. • • Puede suceder que alguna necesidad energética de los sistemas o equipos a evaluar quede fuera de un límite de medida práctico. Este enfoque se utiliza en las Opciones de Verificación Aislada de la MMEE de la Sección 4. o por la lectura directa de un proxy del consumo. 4.9. El límite de medida se puede establecer conforme a cada situación. desde el consumo máximo al mínimo de energía. tanto en una parte de la instalación como en toda ella. Cualquier efecto energético que se produzca fuera del límite de medida se denomina efecto cruzado8. Con las mediciones se determinará qué efectos energéticos son significativos.1 Periodo de Referencia El periodo de referencia se establece con el fin de: • Representar todas las formas de operación de la instalación. Si los datos del periodo de referencia o del periodo demostrativo de ahorro son poco fiables. o no están disponibles. 4. En cualquier caso. Y dicho periodo tiene que abarcar al menos un ciclo operativo normal de la instalación o de los equipos. Puede que el consumo de energía de un sistema de aire comprimido solamente esté condicionado por el nivel de producción de la planta. por lo tanto. • Presentar de forma clara todas las condiciones de operación de un ciclo normal de funcionamiento.6) a aplicar después de la implantación de las MMEE. Es posible que en algún proyecto se deje de elaborar informes de ahorro después de un periodo de prueba definido. Si tras la prueba inicial del rendimiento disminuimos la frecuencia de la medida del ahorro. sólo se necesitan los datos de una semana para definir el periodo de referencia. en tiempo real. Un periodo lejano en el tiempo no reflejaría las condiciones existentes justo antes de la implementación de la medida de eficiencia energética y. En ese caso.5. La duración de cualquier periodo demostrativo de ahorro se tiene que determinar en función de la vida útil de la MMEE y el posible deterioro del ahorro inicial con el paso del tiempo. Intentar utilizar el periodo inmediatamente anterior a la implantación de la MMEE. que afectan a la energía dentro de la instalación. El estudio de un periodo más prolongado ayuda a comprender mejor el funcionamiento de la instalación y determinar cuál es realmente la duración de un ciclo normal. no proporcionaría una referencia correcta para medir los efectos de las MMEE. 4. con el fin de deducir los ajustes rutinarios y no-rutinarios (ver Sección 4.Ejemplos de Ciclos Operativos Normalmente las condiciones climatológicas afectan significativamente al consumo de energía de los edificios. si faltan los datos de un mes. Entorno del IPMVP y Opciones de Verificación 18 . los datos operativos al personal de mantenimiento. de forma que se necesitan los datos de todo un año para definir un ciclo operativo completo. el cuál varía según un ciclo semanal. • • La planificación de las MMEE puede requerir el estudio de un periodo de tiempo más prolongado que el elegido como periodo de referencia. Por ejemplo: aunque se escoja un año como periodo de referencia. requiere tener un conocimiento similar de todas las condiciones que influyen sobre la energía a lo largo de ese periodo de referencia más prolongado. Ampliar hacia el pasado el periodo de referencia para incluir algún ciclo operativo. se tiene que incluir los datos de ese mismo mes. Independientemente de la duración del periodo demostrativo de ahorro.2 Periodo Demostrativo de Ahorro El usuario de los informes de ahorro puede determinar la duración del periodo demostrativo de ahorro. pero de un año diferente. para que el periodo de referencia no contenga una carencia de las condiciones de funcionamiento por la falta de un mes. se tienen que dejar instalados los equipos de medida para poder proporcionar. que puede comprender desde una simple lectura instantánea a lecturas durante uno o dos años. Incluir sólo los periodos de tiempo de los que se conozcan todas las condiciones. para conseguir una completa caracterización de la efectividad del ahorro en todas las condiciones normales de operación. fijas y variables. se pueden intensificar otras actividades de monitorización para comprobar que el ahorro se sigue produciendo en la instalación. Estas técnicas pueden ser tan sencillas como aplicar un valor constante (sin ajuste). donde cada una de ellas correlaciona la energía con una variable independiente. y a continuación. La diferencia del consumo de energía entre los dos periodos es el ahorro generado por la MMEE. o tan complejas como utilizar ecuaciones no lineales de múltiples variables. si se da el caso que todos los factores que influyen en la energía son los mismos en los dos periodos. 4. Hay que tener en cuenta que las MMEE que pueden ser desactivadas para realizar las pruebas. Existe una serie de técnicas para definir la metodología del ajuste que se va a realizar.5. Esta técnica se puede aplicar tanto en la opción Verificación Aislada de la MMEE como en la opción Verificación de toda la Instalación.El ahorro basado en el IPMVP sólo se puede mostrar en el periodo demostrativo de ahorro que utilice el IPMVP. Si un ahorro basado en el IPMVP sirve de base para estimar un futuro ahorro. medir con la MMEE desactivada para volver a las condiciones anteriores a la implantación de la MMEE (referencia).6 Base pra los Ajustes El elemento Ajustes de la ecuación 1 de la Sección 4. los periodos tienen que cubrir toda la operación normal de la instalación. Hay que utilizar las técnicas matemáticas adecuadas para seleccionar el método de ajuste más apropiado en cada Plan de Medida y Verificación.1 se tiene que calcular a partir de los hechos físicos identificados que afectan al consumo de energía de los equipos que están dentro del límite de medida. El Apéndice B nos puede orientar sobre cómo se puede evaluar la validez de los métodos matemáticos. diseño y funcionamiento de los equipos existentes. De la misma forma. en las distintas estaciones del año o con diferentes niveles de producción. Este tipo de Tests On/Off conlleva medir la energía con la MMEE activada. Ajustes No-Rutinarios: debidos a por parámetros que influyen en la energía y que no prevee que cambien en el tiempo: tamaño de la instalación.1 se puede utilizar para calcular el ahorro sin ningún ajuste. Sin embargo. En el Capítulo 8. es posible que sea necesario repetir el Test On/Off bajo modos de operación diferentes como por ejemplo. La ecuación 1 de la Sección 4. • Entorno del IPMVP y Opciones de Verificación 19 . también son susceptibles de poder ser desactivadas por algún descuido o de forma intencionada. Los periodos consecutivos en los que se utilizada el Test On/Off tienen que ser lo suficientemente largos como para que sean representativos de un funcionamiento estable.3 Periodos de Medida Consecutivos Test ON/OFF Cuando una MMEE se pueda activar o desactivar con facilidad se puede hacer que el periodo de referencia y el periodo demostrativo de ahorro sean correlativos en el tiempo. los informes del ahorro posterior no quedarán adheridos al IPMVP. Existen dos tipos de Ajustes: • Ajustes Rutinarios: debidos a parámetros que influyen en la energía y que experimentan variaciones durante el periodo demostrativo de ahorro. 4. se tiene que definir el límite de medida para que se pueda detectar cualquier diferencia significativa de la energía consumida cuando los equipos o los sistemas son encendidos y apagados posteriormente. Los posibles cambios que experimenten estas variables estáticas tienen que ser monitorizados durante todo el periodo demostrativo de ahorro. número de turnos de trabajo o tipo de ocupantes. Para poder abarcar. como puede ser las condiciones climatológicas o el nivel de producción de la planta.2 se tratan los ajustes no-rutinarios. Un cambio de la lógica de control puede ser un ejemplo de una MMEE que puede ser eliminada y reinstalada fácilmente sin que afecte a las instalaciones. 1 Figura 2 Dos tipos de Ahorro Ahorro Normalizado Planteado bajo condiciones fijas o “normales”. los ajustes dentro de la simulación. Así pues. Ver el Capítulo 4.2 9 Los métodos siguientes se pueden aplicadar a las Opciones A.6. Las condiciones nominales internas (nivel de iluminación. aunque se debe elegir el tipo de condiciones para el ajuste. Consumo de Energía o Coste Evitado Ahorro (Ahorro de Energía y Costes) Planteado bajo las condiciones del periodo demostrativo de ahorros.Variables Estáticas Algún ejemplo de variable estática que necesita ajustes no-rutinarias son los cambios qeu se producen en: • • • • • El volumen que se va a calentar o refrigerar. El grado. y el tipo de ocupación o calendario. por lo general. La Opción D incluye. El mecanismo de ajustes depende de si el ahorro se debe reflejar en el informe según las condiciones del periodo demostrativo de ahorro o si se tiene que normalizar respecto a un conjunto de condiciones fijas como se discutirá más adelante9. Ver capítulo 4. Entorno del IPMVP y Opciones de Verificación 20 . B y C que se describen en el resto del Capítulo 4. El tipo de producto fabricado o el número de turnos de trabajo diarios. tipo o uso de la instalación y de los equipos de los usuarios. puertas e infiltraciones de aire. ventanas. ventilación). Las características del edificio: aislamiento nuevo. temperatura.6. la ecuación 1 se puede expresar de forma más completa como: Ahorro de Energía = ( Energía de Referencia – Energía Periodo Demostrativo ) ± Ajustes Rutinarios ± Ajustes No-Rutinrios 1a) El elemento ajustes de la ecuación 1a) expresa las dos partes de la energía medidas bajo las mismas condiciones. 3 Entorno del IPMVP y Opciones de Verificación 21 . Por ejemplo. El consumo de energía evitado cuantifica el ahorro en el periodo demostrativo de ahorro relativo al consumo de energía que se ha producido si no se hubiera implantado la MMEE. Variables Independientes Una variable independiente es un parámetro que sabemos que va a cambiar de forma regular en el tiempo y que va a tener un impacto significativo sobre el consumo de un sistema. Se puede consultar también en el capítulo 4. el número de unidades producidas en un periodo de tiempo suele ser considerado como una variable independiente que afecta significativamente al consumo de energía.4. o de toda la instalación. Esta manera de informar sobre el ahorro de la ecuación 1a se puede reformular de la siguiente forma: Consumo de Energía Evitado = ( Energía Referencia ± Ajustes Rutinarios Periodo Demostrativo de Ahorro ± Ajustes No-Rutinarios Periodo Demostrativo de Ahorro ) .Energía Período Demostrativo de Ahorro Esta equación se suele simplificar de la siguiente forma: Consumo de Energía Evitado = Energía Referencia Ajustada – Energía Período Demostrativo Ahorro ± Ajustes No-Rutinarios Energía Referencia en las Condiciones del Período Demostrativo de Ahorro 1b) Donde la energía de referencia ajustada se define como la energía de referencia más cualquier otro ajuste rutinario necesario para ajustarla a las condiciones del periodo demostrativo de ahorro.1 Periodo Demostrativo de Ahorro o Consumo de Energía Evitado Cuando el ahorro se obtiene bajo las condiciones del periodo demostrativo de ahorro se puede denominar también consumo de energía evitado del periodo demostrativo de ahorro. Otra variable independiente habitual es el número de días. cada variable independiente del periodo demostrativo de ahorro se introduce en ese modelo matemático de referencia para obtener la energía de referencia ajustada. La energía de referencia ajustada se calcula normalmente desarrollando un modelo matemático que correlaciona los datos reales de la energía de referencia con las variables independientes adecuadas del periodo de referencia. horas o segundos de cada periodo de medida. De la misma forma que en una fábrica.6.9. una variable independiente que afecta al consumo es la temperatura exterior. Cuando se informa sobre el ahorro bajo las condiciones del periodo demostrativo de ahorro la energía del periodo de referencia se tiene que ajustar a las condiciones del periodo demostrativo de ahorro. A continuación. se ajusta a partir de sus condiciones reales a un conjunto seleccionado de condiciones fijas habituales (o normales). “Ahorro Normalizado” (Ecuación 1c): . Con este método. Luego. posiblemente.No le afectan las condiciones del periodo demostrativo de ahorro ya que se establecen unas condiciones fijas que no se vuelven a cambiar .4.Sólo se puede informar después de un ciclo completo de consumo de energía del periodo demostrativo de ahorro. .( Energía Periodo Demostrativo ± Ajustes Rutinarios Condiciones Fijas ± Ajustes No-Rutinarios Condiciones Estableciadas ) El cálculo de los ajustes rutinarios del periodo demostrativo de ahorro suele implicar el desarrollo de un modelo matemático que correlaciona la energía del periodo demostrativo de ahorro con las variables independientes del periodo demostrativo de ahorro. . Las condiciones pueden ser las del periodo de referencia.2 Condiciones Fijas o Ahorro Normalizado Como base para el ajuste se pueden utilizar otras condiciones diferentes a las del periodo demostrativo de ahorro.Depende de las condiciones que operan del periodo demostrativo de ahorro. este modelo sirve para ajustar la energía del periodo demostrativo de ahorro a las condiciones fijas elegidas. o qué tipo de ahorro se emplea? Factores a tener en cuenta cuando se elige entre consumo de energía evitado y ahorro normalizado: “Consumo de Energía Evitado (Ecuación 1b): .Se puede comparer directamente con el ahorro proyectado bajo las mismas condiciones fijas o elegidas. la de otro periodo elegido arbitrariamente. o simplemente. un conjunto de condiciones normales.No se puede comparer de forma directa con el ahorro proyectado bajo las condiciones de referencia. ¿Cuál tiene que ser la base para realizar el ajuste. la del periodo de referencia. de manera que se pueda deducir la correlación matemática entre la energía del periodo demostrativo de ahorro y las condiciones operativas 1c) Entorno del IPMVP y Opciones de Verificación 22 . Y lo que es más importante.6. La ecuación 1c reformula la ecuación general 1a para este tipo de informes de ahorro normalizado: Ahorro Normalizado = ( Energía Referencia ± Ajustes Rutinarios Condiciones Fijas ± Ajustes No-Rutinarios Condiciones Fijas ) . El ajuste según el conjunto de condiciones fijas refleja un estilo de ahorro que se puede denominar ahorro normalizado del periodo demostrativo de ahorro. típicas o habituales. el nivel de ahorro informado depende de las condiciones climatológicas reales. la energía del periodo demostrativo de ahorro y. si el conjunto de las condiciones fijas no son del periodo de referencia también se utilizará un modelo matemático de la energía de referencia para ajustar la energía de referencia a las condiciones fijas elegidas. A pesar de que el ahorro se pueda ajustar según las condiciones climatológicas. dónde se establece el límite de medida (ver Capítulo 4. o de forma continua. durante el periodo de referencia o el periodo demostrativo de ahorro.8. Equipos de medida que aíslan una MMEE. o parte de la instalación. Un ejemplo de simulación por ordenador es el análisis DOE-2 en edificios. El Apéndice A contiene algunos ejemplos sobre la utilización de las diferentes opciones. Las lecturas se pueden realizar de forma periódica en intervalos breves. realizando los mismos ajustes a las lecturas que aplica la empresa de suministro. sólo con la Opción D. Por ejemplo: los parámetros operativos de los equipos. Por ejemplo. si sólo se quiere medir el rendimiento de la MMEE lo mejor es utilizar una técnica de verificación aislada de la medida de eficiencia energética. El IPMVP ofrece cuatro opciones para determinar el ahorro: A. potencia y horas de operación se pueden medir por separado y luego ser multiplicados para calcular el consumo de energía de los equipos. La Tabla 1 es un resumen de las cuatro opciones detalladas en los Capítulos 4. La Sección 4. Entorno del IPMVP y Opciones de Verificación 23 . Si queremos determinar el ahorro de toda la instalación las Opciones C o D son las más adecuadas.4. lectura del equipo de medida. Sin embargo. Para seleccionar una de ellas hay que tener en cuenta diversos aspectos. En ese caso.4). o de la instalación que va a ser modelizadar.10. C y D. B. 4. Lecturas por separado de los parámetros empleados para el cálculo del consumo. o si medir resulta más caro de lo necesario. medir la energía puede no ser lo más apropiado. B o D. Simulación calibrada con algunos datos del rendimiento real del sistema.9 y 4. se estimarán algunos parámetros de las MMEE pero se tienen que medir otros (sólo Opción A).11 ofrece una guía para elegir la opción más adecuada en cada proyecto particular. Uso de patrones contrastados del consumo para medir dicho consumo de energía. • • • Si se conoce el valor de la energía con precisión. se puede medir con una o varias de las siguientes técnicas: • • Facturas de la empresa de suministro.7 Visión General de las Opciones del IPMVP El consumo de energía. si el consumo de energía de un motor esta relacionado con la señal de salida que procede de un variador de velocidad que controla el motor. se puede considerar que esta señal de salida es una representación del consumo de energía. Opción A. como por ejemplo. en las diferentes posibilidades de la ecuación 1. La estimación se puede realizar con datos históricos. La medición se puede realizar de forma continua o puntual. En el periodo de referencia se instala el equipo de medida durante una semana para verificar la carga de trabajo del motor. Será necesario aplicar ajustes rutinarios y ajustes no-rutinarios como correspondan. Medir la potencia (kW) con un equipo de medida instalado en el propio motor que toma la lectura de la potencia cada minuto. Mediciones continuas o puntuales de la energía del periodo de referencia y de la energía del periodo demostrativo de ahorro. Valores estimados. • Será necesario aplicar Ajustes rutinarios y ajustes no-rutinarios como correspondan B. especificaciones del fabricante o supuestos ingenieriles. ¿Cómo se determina el ahorro? Aplicaciones comunes Tabla 1 Descripción General de las Opciones del IPMVP Cálculo por parte de la ingeniería de la energía de referencia y de la energía del periodo demostrativo de ahorro a partir de: • Lecturas continuas o puntuales del parámetro clave operativo. La medición se realiza de forma continua o puntual. en función de la variación que se espere del parámetro medido y de la duración del periodo demostrativo de ahorro. Una mejora de eficiencia energética en iluminación donde la potencia es el parámetro clave que se mide de forma periódica. El error admisible obtenido al determinar el ahorro de energía por usar estimaciones en lugar de mediciones es estimado. en función de la variación esperada del ahorro y la duración del periodo demostrativo de ahorro. y/o cálculos que utilicen patrones de consumo. El equipo de medida sigue instalado durante el periodo demostrativo de ahorro para hacer un seguimiento de la variación de la potencia de la bomba. Instalación de un variador de frecuencia en un motor para regular el caudal de la bomba. Verificación aislada de la MMEE: medición de todos los parámetros El ahorro se determina midiendo en la instalación el consumo de energía del sistema en el que se ha implementado la MMEE.Opciones del IPMVP A. Sería necesario disponer de la documentación que se ha utilizado como fuentes o la justificación del parámetro que se está estimando. Entorno del IPMVP y Opciones de Verificación 24 . Verificación Aislada de la MMEE: medición del parámetro clave El ahorro se determina midiendo en la instalación el parámetro clave que determina el consumo de energía en del sistema donde se han implementado la MMEE y/o el éxito del proyecto. Se realiza una estimación del parámetro que no ha sido seleccionado para ser medido en la instalación. Se estimarán las horas de funcionamiento de los puntos de luz según los horarios del edificio y el comportamiento de sus ocupantes. que se ha determinado con la simulación calibrada. La medición de todo el consumo de energía de la instalación se realiza de forma continua durante el periodo demostrativo de ahorro. o de una parte de ella. (La lectura del consumo en un equipo puede servir para mejorar los datos de entrada. Medición del consumo con equipos de medida de energía eléctrica y de combustibles durante un periodo de referencia de doce meses y durante el periodo demostrativo de ahorro. D. Serán necesarios aplicar Ajustes no-rutinarios según sean convenientes. Simulación Calibrada El ahorro se determina simulando el consumo de energía de toda la instalación.) Proyectos de eficiencia donde las MMEE implementadas afecten a varios equipos de la instalación y no existen equipos de medida en el periodo de referencia. Entorno del IPMVP y Opciones de Verificación 25 . ¿Cómo se determina el ahorro? Aplicaciones comunes Tabla 1 Descripción General de las Opciones del IPMVP Análisis de toda la información de los equipos de medida de la empresa de suministro durante todo el periodo de referencia y todo el periodo demostrativo de ahorro. o de una parte de ella. El consumo de energía de referencia. horarias o mensuales. Ajustes rutinarios según sean necesarios utilizando comparaciones simples y análisis de regresión. es comparado con la simulación del consumo de la energía durante el periodo demostrativo de ahorro. La simulación del consumo de energía calibrado con la información de las facturas de suministro.Opciones del IPMVP C. Verificación de toda la Instalación El ahorro se determina midiendo el consumo de energía de toda la instalación. Después de la instalación de los equipos de medida de energía eléctrica y de combustibles se utilizan sus lecturas para calibrar la simulación. Proyectos de eficiencia en los que las MMEE implementadas afecten a varios equipos de la instalación. Esta opción suele requerir habilidades especiales para realizar simulaciones calibradas. La simulación tiene que ser capaz de modelar el rendimiento energético actual de la instalación. En ese Sólo se necesitarán equipos de caso. y no el impacto energético calorífica de toda instalación. abarcar los efectos cruzados no serán necesarios La prueba de la eficiencia energética estimarlos.4). sobre la calefacción y el aire acondicionado. cuando el límite de medida no abarca toda la instalación suele ser necesaro instalar equipos de medida adicionales en el propio límite de medida. Se tiene que eficiencia energética utilizar un método para estimar estos efectos cruzados (ver Capítulo 4. no son recogidas por las técnicas de verificación aislada de la medida de eficiencia energética. El aislamiento de la verificación de la medida de eficiencia energética permite estrechar el límite de medida para reducir el esfuerzo necesario para monitorizar las variables independientes y las variables estáticas.1) Opción B: Verificación aislada de la MMEE: medición de todos los parámetros (ver Capítulo 4. que no tienen relación con la MMEE implementada. Se iluminación. Por ejemplo: reducir la Se cambia una caldera por otra más carga de iluminación implica aumentar el consumo eficiente. Dado que no se mide toda la instalación.4. cuando las mejoras afectan solo a una parte de la instalación. el efecto de la MMEE sobre el sistema de medida para medir el consumo del calefacción y de aire acondicionado es un efecto combustible y el calor generado por cruzado que tiene que ser evaluado. Sin obtenida tras la mejora para una embargo. Se establece el límite de del sistema de calefacción y reducir el de aire medida justo alrededor de la nueva acondicionado. de la caldera se repetirá anualmente. pero si son incluidos en el consumo de la instalación. el resultado de las técnicas de verificación aislada de la medida de eficiencia energética no se puede correlacionar con el consumo de toda la instalación que aparece en las facturas de suministro. si se puede ampliar el límite de medida y carga anual estimada de la caldera.8 Opciones A y B : Verificación Aislada de la Medida de Mejora de Eficiencia Energética El Capítulo 4. Si se espera la caldera para determinar la un efecto importante se puede estimar el mismo eficiencia de las dos calderas en como parte del ahorro de energía medido en todos sus rangos de operación. Sin embargo. Entorno del IPMVP y Opciones de Verificación 26 . En un límite de medida reducido existe también la posibilidad de que se produzcan filtraciones de efectos cruzados que no han sido medidos. Los cambios realizados en la instalación fuera del límite de medida. pero un límite de medida más caldera de tal forma que no se ve razonable abarcaría sólo el consumo de energía afectada por la variación de la carga eléctrica de iluminación.4 define el concepto de límite de medida que comprende a los equipos actualizados.8.2) El equipo de medida se instalará en el límite de medida entre el equipo actualizado por la MMEE y los equipos que no lo están Al establecer el límite de medida se tiene que prestar especial atención a los flujos de energía Ejemplo de verificación aislada que se ven afectados por la MMEE pero que de la medida de mejora de quedan fuera del límite de medida.8. Hay dos opciones para diferenciar el consumo de energía de los equipos afectados por una MMEE del consumo de energía del resto de la instalación: • • Opción A: Verificación aislada de la MMEE: Medición del parámetro clave (Ver Capítulo 4. Determinar la demanda de calefacción elaborará el informe de ahorro y refrigeración serviría para determinar la aplicando la medida de eficiencia proporción adecuada de cada estación. La medición continua ofrece una gran precisión del ahorro obtenido y mucha información del funcionamiento de los equipos. o de forma puntual durante breves periodos de tiempo. Si se espera un parámetro constante. Cuando el consumo depende de las condiciones climatológicos se tiene que medir durante un periodo que sea lo suficientemente largo para caracterizar adecuadamente el patrón de consumo en todas las estaciones de un ciclo anual. se tienen que realizar en el momento más representativo del comportamiento nominal del sistema. 1995b) y en Bou Saada et al. Una vez que se ha comprobado que es constante se puede disminuir la frecuencia de las mediciones. Sólo será necesario monitorizar los cambios en los sistemas que consuman energía y en las variables operativas. la medición ocasional de estos parámetros. junto con su procedimiento de calibración del equipo utilizado. En caso de que los parámetros varíen día a día. trata sobre los periodos de medida. Cuando no se espera que un parámetro vaya a cambiar de forma significativa se puede medir justo después de implantar la MMEE. hay que detallar en el Plan de Medida y Verificación la ubicación y las especificaciones de los equipos de medida. de forma generalista. Estos datos pueden servir para optimizar o mejorar el funcionamiento de los equipos en tiempo real. los intervalos de toma de lecturas pueden ser puntuales y breves. Bou Saada y Haberl (1995ª. (1988). el límite de medida define los puntos de medida de los equipos de medida y el alcance de cualquier ajuste que pueda ser realizado en las distintas versiones de la ecuación 1. el periodo de funcionamiento de un motor puede variar de un día a otro en función del tipo de producto que se fabrica. para evaluar la variación de la potencia eléctrica. Hadley y Tomich (1986). antes y después. según el tipo de día. En el Apéndice B-3 se tratan algunos aspectos estadísticos sobre muestreo. Sin embargo. Akbari et al. y repetirlas cuantas veces sea necesario a lo largo del periodo demostrativo de ahorro. como sucede en la mayoría de los sistemas de calefacción y refrigeración de edificios. lo que supone una ventaja adicional sobre el ahorro provocado por la MMEE. Según la variación que se espera del parámetro clave se decidirá si la medición se realiza de forma continua o periódica. Los parámetros se pueden medir de forma continua. cuando el consumo total de iluminación no se puede leer en un solo cuadro eléctrico ya que en el mismo cuadro hay más cargas que no son de iluminación. es decir. las horas de funcionamiento del motor. Esta muestra se puede utilizar como la media de la potencia eléctrica total de la iluminación. En ese caso. o cada hora. El Capítulo 4. 1994 y 1996. Este caso se puede dar. para preparar los ajustes de la ecuación 1.5. Esta comprobación se puede determinar empezando por mediciones frecuentes para verificar que el parámetro es constante. Para mantener el control sobre el ahorro a medida que disminuye la frecuencia de las mediciones se llevarán a cabo inspecciones u otros tipos de pruebas más frecuentes para verificar que el funcionamiento es el adecuado. lo más sencillo es medir de forma continua. Los motores eléctricos en industria suelen ser un ejemplo típico de consumo constante de electricidad. (1996). Haberl et al. Cuando se incluyen varias versiones de una misma MMEE. dentro del límite de medida. Ejemplos de este perfil. En caso de que los parámetros puedan cambiar con cierta periodicidad. Si la medida no es continua. se mide una muestra estadísticamente significativa de las luminarias. Los resultados de diversos estudios han demostrado que por el registro continuo de datos se puede generar un ahorro energético anual del 5% al 15% (Claridge et al. se pueden encontrar en Katipamula y Haberl (1991). suponiendo que trabajan a carga constante. Entorno del IPMVP y Opciones de Verificación 27 . por ejemplo. en cada estación y por día laborable / fin de semana. en el límite de medida se puede utilizar una muestra estadística válida como media del conjunto. y se desinstalan los equipos de medida entre la toma de lecturas. 1995).Además de los pequeños efectos cruzados estimados. por ejemplo. y comprobarse de forma ocasional durante el periodo demostrativo de ahorro. No es difícil ni costoso monitorizar las variables independientes que afectan al consumo de energía. Las estimaciones se pueden realizar a partir de datos históricos. Las pruebas de larga duración no están garantizadas.Sólo si se necesitan realizar lecturas de corta duración se pueden utilizar equipos de medida portátiles. para poder optimizar sus sistemas.1 Opción A.8. hay que tener en cuenta que las aplicaciones del FEMP LE-A-01. No se necesitan cuadrar los informes demostrativos de ahorros con la variación del pago a los suministradores energéticos. se tienen que incluir en el Plan de Medida y Verificación (Capítulo 5). En el Capítulo 4. Los posibles cambios introducidos en la instalación. Deparment of Energy. los equipos de medida instalados de forma permanente también pueden proporcionan al personal de operación y mantenimiento un feedback.8. Hay que decidir qué parámetros se desean medir y qué parámetros se desean estimar. Verificación aislada de la MMEE: medición del parámetro clave la energía de la ecuación 1 se puede dividir en un cómputo de mediciones de algunos parámetros y estimaciones de otros. o que los ajustes no-rutinarios de la Opción C. • • • • • • • • En la Sección III del FEMP (2000) muestra las aplicaciones específicas más habituales de las técnicas de verificación aislada de las MMEE seleccionadas por el U. son muy difíciles de identificar o de evaluar. 4. Sin embargo.2 se tratarán las características exclusivas de cada una de las técnicas de verificación aislada de las medidas de mejora de eficiencia energética. No obstante. Los valores estimados. Las estimaciones se tienen que utilizar sólo cuando se puede demostrar que el error de todas las estimaciones no afecta de forma significativa al ahorro total del informe. o se pueden considerar insignificantes. Verificación Aislada de la MMEE: Medición del Parámetro Clave En la Opción A. LC-A-01 y CHA-01 no son consistentes con el IPMVP porque no requieren mediciones. tales Entorno del IPMVP y Opciones de Verificación 28 . dentro del límite de medida. dentro de un límite razonable.8. pueden tener otros usos. según la aportación de cada parámetro al error total del informe de ahorros. los efectos cruzados de las MMEE sobre el consumo de otros equipos de la instalación. En los Capítulos 4. como proporcionar un feedback de operación o para facturar los consumos a los arrendatarios. Los equipos de medida adicionales. Ya existan equipos de medida para aislar el consumo de energia de los equipos.1 y 4. ya sea por la responsabilidad asignada a cada parte en un contrato de rendimiento energético.3 se abordan los aspectos sobre la medida que aparecen cuando se utilizan técnicas de verificación aislada de las medidas de mejora de eficiencia energética.8. La ASHRAE (2002) ofrece detalles técnicos sobre un método similar. o sea porque el ahorro de la MMEE es demasiado pequeño como para que se pueda detectar usando la Opción C. Es posible que los equipos adicionales de medida puedan permitir facturar individualmente a cada usuario o departamento en concreto. y el análisis de su importancia. más allá del límite de medida. Se pueden estimar. La medida de los parámetros clave es menos costosa que las simulaciones de la Opción D. Las técnicas de verificación aislada de la medida de mejora de eficiencia energética son apropiados en los siguientes casos: • Sólo hay que determinar el rendimiento del sistema que está afectados por la MMEE. El coste de los equipos portátiles se puede compartir con otros propósitos.S. el consume de electricidad se tiene que tratar como una estimación al diseñar el proceso con la Opción A. Por ejemplo.300 horas al año.como las horas de funcionamiento obtenidas a partir del consumo de la curva de referencia. si se mide un parámetro en el periodo demostrativo de ¿Qué es lo que hay que medir? ahorro y se resta de un valor del mismo Consideremos el ejemplo de un proyecto de parámetro que no se ha medido en el periodo iluminación donde se mide la potencia eléctrica de referencia la diferencia resultante del periodo demostrativo del ahorro pero que solamente será una estimación. En el Capítulo 2. Si se calcula el ahorro restando un parámetro medido de uno estimado el resultado es un parámetro estimado. El efecto combinado de todas esas estimaciones se tiene que evaluar antes de determinar si se han realizado suficientes mediciones o no en la instalación. o los modelos matemáticos. es constante y que la MMEE no influirá sobre él. La medida del periodo demostrativo de ahorro de este parámetro constante se puede considerar también una medida de su valor de referencia. se tiene que calcular el ahorro con 2. que pueden estar entre 2. El United Guidelines For FEMP M&V Option A ha publicado la Detailed Guidelines For FEMP M&V Option A (2002) que ofrece una guía sobre las estimaciones que deben afrontar las agencias federales de los Estados Unidos. si hay que estimar parte de las horas de funcionamiento de los equipos. entonces basta con medirlo en el periodo demostrativo de ahorro. (Nota: las directrices del FEMP denominan estipulaciones a los valores estimados). En ese caso. al mismo tiempo que se estima el tiempo de operación. Siempre que se conozca que un parámetro varía de forma independiente.1. no se mide el consume en el periodo de referencia.1 del FEMP (2000) se resumen las tareas comunes que asumen las partes en un contrato de rendimiento energético.300 horas y la diferencia será evaluada según su importancia respecto al ahorro esperado. muestran los casos las que las estimaciones se adhieren a la Opción A.2. Por ejemplo.100 y 2. como las horas de funcionamiento. También se pueden estimar otros parámetros que puedan estar fuera del control del contratista. Los parámetros a medir se seleccionarán en función de los objetivos del proyecto o de una ESE que asuma el riesgo en obtener los resultados en alguna MMEE.100 y 2. El ahorro se puede determinar con la Opción A midiendo en el En consecuencia. las prestaciones del fabricante del equipo. pueden servir para evaluar la importancia de los errores al estimar cualquier parámetro incluido en el informe de ahorros. antes y después de implantar la MMEE. Ver Apéndice B-5. Cuando un parámetro es importante para determinar el rendimiento éste tiene que ser medido. Otras variaciones de este tipo de MMEE. pruebas de laboratorio o datos climatológicos conocidos. Los cálculos de ingeniería. se tienen que medir las circuito de iluminación la potencia eléctrica horas de operación para que el procedimiento se adhiera a la Opción A del IPMVP. Si se conoce que un parámetro. el parámetro debe ser tratado como una estimación. Un ejemplo de aplicación de la Opción A es una MMEE que implique instalar dispositivos de iluminación de bajo consumo sin cambiar las horas de iluminación. Entorno del IPMVP y Opciones de Verificación 29 . no se puede medir en la instalación ni durante el periodo de referencia ni durante el periodo demostrativo de ahorro. mostradas en la Tabla 2. ni rutinarios ni no-rutinarios. sin cambiar las horas de funcionamiento.8. mientras que las horas de funcionamiento son estimadas a la hora de calcular el consumo de energía.1 se utiliza en todos los cálculos basados en el IPMVP. A continuación se muestran tres posibles situaciones: • La MMEE disminuye la carga constante. antes de establecer los parámetros que se van a medir. La MMEE disminuye tanto la carga de los equipos como las horas de funcionamiento. aunque la carga sigue siendo la misma. Para medir el impacto del proyecto hay que medir la potencia de los dispositivos durante el periodo de referencia y durante el periodo demostrativo de ahorro. Si tanto la carga como los periodos de funcionamiento son variables no se puede utilizar la Opción A. en función de la ubicación del límite de medida. cuando la carga y las horas de funcionamiento son variables se necesita medir y calcular de forma mucho más precisa. 4. Para medir el impacto del proyecto hay que medir el tiempo de funcionamiento de los compresores durante el periodo de referencia y durante el periodo demostrativo de ahorro. Ejemplo: un dispositivo automático cierra los compresores de aire durante los periodos de inactividad.1 Opción A: Cálculos La ecuación general 1 del Capítulo 4. de la duración del periodo demostrativo de ahorro o del tiempo que transcurre entre la toma de las lecturas del periodo de referencia y las mediciones del periodo demostrativo de ahorro. En general. mientras que la potencia de los compresores puede ser estimada para el cálculo del consumo de energía.Tabla 2 Ejemplo de Iluminación Estrategia de Medida frente a la Estimación Situación Horas Potencia operativas eléctrica Estimada Medidas La MMEE disminuye las horas de operación Estimadas Medida La MMEE disminuye la potencia eléctrica Estimadas Medida instalada Estimada Medidas La MMEE disminuye la potencia eléctrica instalada y las horas de operación: Estimada Medida No se conoce el consumo de referencia y se conoce sólo las horas de Estimada Medida operación Estimadas Se conoce el consumo pero no las Medidas horas de operación Estimadas Medida Estimadas Se conoce muy poco la potencia Medida instalada y las horas de operación Estimadas Medidas ¿Se adhiere a la Opción A? Si No Si No Si No Si No No – Usar Opción B Cuando se planifica el procedimiento de la Opción A. Sin embargo. de la naturaleza de los valores estimados. • • Entorno del IPMVP y Opciones de Verificación 30 .1. con lo que se consigue disminuir la carga de la caldera y su tiempo de funcionamiento. Ejemplo: Reajustar la temperatura de consigna en un sistema de calefacción disminuye el agua sobrecalentada provocando que los ocupantes tengan que cerrar las ventanas. Ejemplo: se reemplazan los dispositivos de iluminación en una planta por otros más eficientes pero no se alteran las horas de funcionamiento. La MMEE disminuye las horas de funcionamiento. hay que considerar tanto la variación de la energía de referencia como el impacto energético de la MMEE. en la Opción A no se necesita hacer ningún ajuste. con lo que revisiones regulares de los sistemas de control puede reducir la incertidumbre sobre los valores estimados.4 Option A: Best Applications Junto con las mejores aplicaciones de verificación aislada de la MMEE del Capítulo 4. Durante el periodo demostrativo de ahorro se volverá a inspeccionar la instalación cada cierto tiempo para comprobar que los equipos siguen instalados. instalación de equipos de medida. en algunos casos en los que la única solución posible es estimar. La frecuencia de las inspecciones esta determinada en función de la probabilidad de que se produzcan variaciones en el rendimiento.Del mismo modo. estimaciones.3 Opción A: Coste Determinar el ahorro con la Opción A puede resultar menos costoso que utilizar otras opciones. De igual forma. Se puede determinar el ahorro mediante un muestreo del rendimiento de los dispositivos de iluminación y con un recuento de la cantidad de ellos que están funcionando. La continua efectividad de la MMEE puede ser evaluada mediante una inspección rutinaria de los parámetros estimados. En ese caso. hay que comprobar detenidamente la instalación para garantizar que las estimaciones realizadas son realistas. Un ejemplo que necesita inspecciones rutinarias son las MMEE en iluminación. Estas inspecciones garantizarán que el potencial para generar el ahorro previsto no ha cambiado y también para validar los parámetros que se estimaron. La incertidumbre de las estimaciones es aceptable. o el periodo demostrativo de ahorro. La estimación de algunos parámetros es menos costosa que su medición con la Opción B. el funcionamiento de las lámparas es crucial para determinar el ahorro.8. La ecuación 1 se puede simplificar de la siguiente forma: Ahorro Opción A = (Parámetro Medido Periodo de Referencia – Parámetro Medido Periodo Demostrativo de Ahorro) – Valor Estimado 4. una buena estimación puede ser más costosa que tomar las medidas de forma directa. 4. ya que el coste de estimar un parámetro suele ser menor que el de tomar lecturas. en la Opción A. Los parámetros clave sirven para valorar el rendimiento de un proyecto o de una ESE.1.8 la Opción A resulta apropiada cuando: • • • • • Estimar parámetros clave puede evitar dificultades a la hora de realizar ajustes norutinarios. Sin embargo. Tal probabilidad se puede establecer mediante inspecciones frecuentes al comienzo del periodo para determinar la estabilidad y el rendimiento del equipo existente. En el momento de presupuestar el coste de la Opción A hay que considerar todas las variables: análisis. o con su simulación con la Opción D. se pueden lograr y están basadas en medidas que pueden conseguir el ahorro esperado. 4. 1d) Entorno del IPMVP y Opciones de Verificación 31 . en caso de que se produzcan futuros cambios dentro del límite de medida.8. implica medir un único parámetro y estimar el resto. existe la posibilidad de que sean manipulados.8. coste de lectura y registro de datos.2 Opción A: Verificación de la Instalación Dado que algunos valores en la Opción A son estimados.1. Se conoce bien el parámetro clave que se utiliza para calcular el ahorro.1. la medición de la energía durante el periodo de referencia. y que su funcionamiento y mantenimiento son los adecuados. cuando se asume una configuración concreta de control de equipos. Así pues. presión. ya sea de forma permanente o durante un breve periodo de tiempo. la dificultad y el coste aumentan a medida que crece la complejidad de la medida. Se puede medir en el límite de medida. hay que utilizar los equipos más actualizados para determinar el ahorro (ver también el Capítulo 8.2 Opción B: Verificación Aislada de la MMEE: Medición de todos los Parámetros La Opción B.4.3 Aspectos sobre la Medida para la Verificación Aislada de las MMEE Aislar una MMEE suele requerir instalar equipos de medida especiales. De forma permanente la medida está evolucionando debido a la mejora de los equipos utilizados. Entorno del IPMVP y Opciones de Verificación 32 . No obstante. en general. Los puntos siguientes describen algunas consideraciones que se utiliza sobre la medida cuando se utilizan técnicas de verificación aislada de las MMEE.8. Sin embargo. de la duración del periodo demostrativo de ahorro o del tiempo que transcurre entre las mediciones del período de referencia y las mediciones del periodo demostrativo de ahorro. temperatura. 1e) • • 4. Así pues.8 la Opción B resulta apropiada cuando: • Los equipos de medida instalados para lograr la verificación aislada del ahorro van a ser utilizados para otros fines.8.2.Energía Periodo Demostrativo de Ahorro 4. Sin embargo. por ejemplo. El ahorro generado con la mayoría de las MMEE se puede determinar con la Opción B.1 Opción B: Cálculos La ecuación general 1 del Capítulo 4. como puede ser tener un feedback operativo o facturar consumos a inquilinos. El ahorro o las operaciones dentro del límite de medida son variables. tiempo de operación de equipos. con la Opción B se consiguen resultados más precisos cuando la demanda o el ahorro son variables.11). más complicada y costosa que la Opción A. La medición de todos los parámetros cuesta menos que su simulación con la Opción D. Verificación Aislada de la MMEE: medición de todos los parámetros necesita medir todos los consumos de energía de la ecuación 1. con la Opción B no es necesario hacer ajustes ni rutinarios ni no-rutinarios en función de la ubicación del límite de medida.1 se utiliza en todos los cálculos basados en el IPMVP.2. consumo de energía eléctrica o térmica. Este coste adicional se justifica si la ESE es responsable de todas las variables que afectan al ahorro de energía.8. la ecuación 1 se puede simplificar de la forma siguiente: Ahorro Opción B = Energía de Referencia . La verificación de ahorros con la Opción B es. humedad. Estos equipos de medida se pueden instalar durante la auditoría energética con el propósito de definir el consumo antes del diseño de la MMEE. O bien se pueden instalar para medir el rendimiento obtenido durante el periodo de referencia que será incluido en el Plan de Medida y Verificación. 4. o todos los parámetros necesarios para su cálculo.8. caudal.2 Opción B: Mejores Aplicaciones Junto a los métodos de verificación aislada de las MMEE del Capítulo 4. Hay que tener habilidades en medida para poder determinar el ahorro con una precisión razonable y que se pueda aplicar en el tiempo. los cuales aparecerían de forma diferente en un intervalo cambiante que en uno fijo. Después de procesar los datos y simular el intervalo de la compañía eléctrica. hay que asegurarse de que en las instalaciones no se producen con frecuencia combinaciones de equipos que puedan provocan picos de demanda puntuales (de un minuto). Cortina (1988). Harding (1982). la compañía eléctrica cambia el intervalo del registro del consumo. La compañía eléctrica puede facilitar la información de los periodos en los que se produjo la punta de demanda en las facturas o en la curva de carga.3. Para lo cuál. se puede comparar los datos del equipo con el período en el que se ha producido la punta de demanda según la empresa eléctrica. Doebelin (1990). Benedict (1984). (1992). tal y como ocurre en lámparas incandescentes o calentadores eléctricos (que cuente con un equipo de ventilación asociado). o el voltaje rms10 real. (1992). Liptak (1995). Ramboz y McAuliff (1983). Ross y White (1990). por el contrario. Los equipos de medida y los sensores se tienen que seleccionadar por su facilidad de calibración y capacidad para mantener estable dicha calibración. EEI (1981). Hurley y Schooley (1984). entonces. La capacidad de cambiar el intervalo de lectura se puede simular registrando los datos a intervalos fijos de un minuto y luego reproducir el intervalo de la compañía eléctrica con un programa. Wise y Soulen (1986). Hay que medir la punta de demanda de la misma forma que lo hace la compañía eléctrica en la facturación. Bryant y O'Neal (1992). El método de medida del consumo en un equipo de medida parcial tiene que reproducir el método que utiliza el equipo de medida de la empresa eléctrica para facturar al cliente. El Capítulo 10 se facilita una selección de referencias sobre calibración: ASTM (1992). Siempre que sea posible. Los valores rms (raíz cuadrada media) se pueden medir con instrumentos digitales para cuantificar adecuadamente la potencia neta cuando se producen distorsiones de onda en los circuitos de corriente alterna. Con este registro. el equipo de medida se tiene que configurar para registrar los datos cada 15 minutos. 10 Entorno del IPMVP y Opciones de Verificación 33 . el amperaje y el factor de potencia. Miller (1989). Hurley (1985). Haberl et al.4. 4. puede ser necesario registrar en continuo la demanda con un equipo de medida parcial. Huang (1991). Morrissey (1990).3. Baker y Hurley (1984). el registro de los datos del dispositivo instalado tiene que tener la misma capacidad de registro. Wiesman (1989). Hyland y Hurley (1983). Sin embargo. No obstante. Kulwicki (1991). Leider (1990). Robinson et al. hay que utilizar estándar de primer orden y equipos de calibración con precisión no inferior a un estándar de tercer grado. hay que convertir la información a datos horarios para archivarlos y poder analizarlos en el futuro. Por ejemplo: si la compañía eléctrica calcula el consumo cada 15 minutos.8.8.2 Calibración Los equipos de medida tienen que ser calibrados según las recomendaciones del fabricante y según los procedimientos fijados por la legislación vigente sobre medida. La forma de medir el consumo de electricidad varía según la empresa eléctrica. Sparks (1992).1 Medida del Consumo de Electricidad Para medir con precisión el consumo de electricidad hay que medir con un solo equipo de medida la tensión. Cuando se mide la potencia hay que asegurarse de que la forma de la onda eléctrica de una carga resistiva no es distorsionada por otros dispositivos de la instalación. Wise (1976). solo con medir tensión y amperaje se puede determinar adecuadamente la potencia de las cargas puramente resistivas. Si. Una buena opción es seleccionar equipos que se pueden autocalibrar. Estas inspecciones mostrarán las variaciones de las variables estáticas respecto a las condiciones de referencia. Un ejemplo puede ser una instalación de alumbrado exterior que disponga de un equipo de medida independiente. si un equipo mide sólo una pequeña parte del consumo total. los datos de ese equipo de medida se tienen que incluir en determinar el ahorro de toda la instalación. Esta opción establece el ahorro de energía conseguido por un conjunto de MMEE implementadas en parte de la instalación que está monitorizada por el equipo de medida. el ahorro estimado tiene que ser superior al 10% de la energía de referencia si se quiere hacer una distinción precisa del ahorro a partir de los datos de referencia cuando el periodo demostrativo de ahorro es inferior a dos años. o gran parte de la misma. En ese caso. el ahorro que refleja la Opción C incluye todos los efectos. de equipos que miden toda la instalación o de equipos parciales. En general. para determinar el rendimiento energético de toda la instalación. La ASHRAE (2002) ofrece especificaciones detalladas sobre un método similar. se deben realizar inspecciones periódicas de los equipos y de la operación de la instalación durante el periodo demostrativo de ahorro. Si el ahorro es grande. La ASHRAE (2002) proporciona métodos cuantitativos para evaluar el impacto de las variaciones de los datos de referencia según se prolonga el periodo demostrativo de ahorro.9. Identificar los cambios que se producen en la instalación y que precisan de ajustes no-rutinarios es el principal reto asociado a la Opción C. y cuyo ahorro no se va a determinar. La Opción C está pensada para proyectos donde el ahorro que se esperan es superior a las variaciones aleatorias de la energía o que no tengan explicación y que ocurran dentro de la instalación. será sencillo identificar el ahorro. de cualquier modificación que ocurra dentro de la instalación y que no sean atribuibles a las MMEE implementadas. Sin embargo. Además. Verificación de toda la Instalación implica el uso del equipo de medida de la empresa de suministro.1 Opción C: Aspectos sobre los Consumos de Energía Cuando en un complejo de instalaciones sólo hay un punto de medida se necesitan varios equipos de medida parcial en cada una de las instalaciones para evaluar el rendimiento por separado. o equipo de medida parcial.4. En una sola instalación se utilizarán siempre varios equipos de medida para medir el consumo de cada uno de los consumos. Hay que determinar el ahorro por cada equipo de medida. Así pues. 4.2 sobre ajustes de los consumos de referencia no-rutinarios). Se pueden ignorar aquellos equipos de medida que no interaccionan con otros sistemas. Si un equipo de medida suministra energía a un sistema que interacciona con otros sistemas que consumen energía. Entorno del IPMVP y Opciones de Verificación 34 . el límite de medida abarca toda la instalación. sobre todo cuando el ahorro se monitoriza durante periodos prolongados de tiempo. Tales inspecciones pueden formar parte del proceso de monitorización que garantizará que se siguen manteniendo los métodos operativos establecidos. (Ver también el Capítulo 8.9 Opción C: Verificación de toda la Instalación La Opción C. positivos o negativos. cuanto más largo es el periodo de análisis del ahorro tras la implementación de las MMEE menos significativo será el impacto de las variaciones de corta duración que no tengan explicación11. Del mismo modo. en comparación con las variaciones no justificadas de los consumos de referencia. se puede contabilizar con el total de los equipos de medida más grandes para reducir la gestión de 11 Ver el Apéndice B-5. de forma que se pueda evaluar separadamente la variación del rendimiento en cada parte de la instalación. dado que se emplean los equipos de medida de toda la instalación. ya sea directa o indirectamente. pueden ayudar a determinar el número de variables independientes que Entorno del IPMVP y Opciones de Verificación 35 . En ocasiones las facturas suelten tener datos estimados.1).6. Los análisis de regresión. Los informes de ahorro tienen que reflejar si hay estimaciones en los datos provenientes de las empresas de suministro. También el suministro de energía se puede realizar de forma indirecta a la instalación. equipo de medida aguas abajo del sistema de almacenamiento permitirá medir el consumo. no se puede saber con las facturas si los datos son estimados o son reales.3 Opción C: Varibles Independientes Los parámetros que cambian con regularidad y que afectan al consumo de la instalación se denominan variables independientes (ver también el cuadro del Capítulo 4. número de días ocupados (relación entre días entre semana y fines de semana) o comidas de un restaurante. las facturas de la empresa de suministro no reflejan el consumo real de la instalación durante el periodo que transcurre entre una factura y otra. el ahorro del periodo en el que falta información se tiene que identificar como datos no disponibles. Las condiciones climatológicas tienen varios aspectos pero para analizar el comportamiento global de la instalación.2 Opción C: Aspectos sobre la Facturación de la Energía El consumo de energía en la Opción C se suele obtener del equipo de medida de la empresa de suministro. así como el uso de otros modelos matemáticos. horas de ocupación de un edificio de oficinas. En estos casos. La producción tiene diferentes aspectos que dependen de la propia naturaleza del proceso industrial. propano o carbón. Un modelo matemático puede ser capaz de evaluar las variables independientes siempre que éstas tengan un comportamiento cíclico. Las lecturas estimadas que no están registradas generan errores en los meses estimados y en el mes siguiente en el que se registre una la lectura real.9. 4. después de una o varias estimaciones. A veces. no existirán datos válidos sobre la demanda de energía eléctrica en ese periodo. se suele medir la temperatura exterior por medio de un termómetro externo.9. Cuando se combinan de esta forma los equipos de medida eléctricos. No obstante. los equipos que tengan un único periodo de facturación tienen que ser analizados por separado. Cuando una compañía eléctrica hace una estimación de la lectura del equipo de medida. el nivel de producción y de ocupación de un edificio. sobre todo en el caso de pequeñas empresas. como puede ser el caso de fuel. por la lectura directa del equipo o por las propias facturas. 4. corregirá los errores anteriores en cuanto al consumo de energía. La producción se puede expresar normalmente en unidades de producción o volumen de cada producto. habrá que tener en cuenta que. Si se leen varios equipos en días diferentes. Si no se dispone de ese equipo de medida habrá que incluir en las facturas un ajuste por el nivel de existencias en cada periodo de facturación. Sin embargo. De forma ideal. de forma que los datos totales de consumo no ofrecen ninguna información significativa sobre el factor de carga. con frecuencia. Las variables independientes habituales son las condiciones climatológicas. por almacenamientos propios. La ocupación del edificio se puede expresar de muchas formas: habitaciones ocupadas en el hotel.datos. la primera factura con datos reales. Si faltan datos sobre el consumo de energía en el periodo demostrativo de ahorro se puede crear un modelo matemático del periodo demostrativo de ahorro para obtener los datos que faltan. Si se utilizan las facturas hay que tener en cuenta que las prestaciones del equipos de medida de la empresa de suministro no suelen ser tan altos como los de la Medida y Verificación. los equipos de medida de consumos pequeños no llevan asociados los datos de demanda. Después de analizar cada equipo de medida de forma individual se podrá sumar el ahorro resultante si se han recogido las fechas en el informe. 8).2. grados-día. ocupación o modo de operación. Kissock et al. La Opción C utiliza años completos con información continua de 12. en las escuelas el consumo es diferente en el curso escolar y en el periodo de vacaciones.4 Opción C: Cálculos y Modelos Matemáticos Para la Opción C el elemento de ajustes rutinarios de la ecuación 1a se calcula por medio de un modelo matemático que se corresponde con el patrón de consumo de cada uno de los equipos de medida. sin aumentar de forma significativa la incertidumbre en el ahorro calculado (Katipamula 1996. 4. para un periodo de medida de los consumos de energía que no sea el mes del calendario. la variación de datos diarios tiene su origen en el ciclo semanal de la mayoría de las instalaciones. 13 ó 18 meses. Un modelo puede ser algo tan sencillo como una lista ordenada de doce cantidades de energía medidas mes a mes. Las variables independientes se tienen que medir y registrar al mismo tiempo que el consumo de energía. diaria o mensual. puede ayudar a demostrar la validez estadística del modelo que se ha seleccionado. Los modelos que utilizan un número diferente de meses.hay que considerar en los datos de referencia (ver Apéndice B-2). pueden provocar un sesgo estadístico debido a un exceso. duración del periodo de medida. a menudo el modelo incluyen factores obtenidos de un análisis de regresión. que correlaciona la energía con una o más variables independientes. Muchos modelos matemáticos son adecuados para la Opción C. Se puede encontrar más información sobre los procedimientos de selección en Reynolds y Fels (1988). ver cuadro del Capítulo 4. Utilizar la temperatura media mensual como único dato.6) se tienen que medir y registrar en el periodo de referencia y en el periodo demostrativo de ahorro de tal forma que se puedan realizar los ajustes norutinarios. Los parámetros que tienen un efecto significativo en el consumo de referencia tienen que ser incluidos en ajustes rutinarios cuando se determine el ahorro12 utilizando la ecuación 1a. La ASHRAE (2002) ofrece varias pruebas estadísticas para validar la utilidad de los modelos de regresión derivados. Para seleccionar en cada aplicación el más adecuado hay que considerar índices estadísticos. 1994) y la ASHRAE Handbook of Fundamentals (2005) Capítulo 32. La lectura de datos de toda la instalación puede ser horaria. 1b ó 1c. el cual puede ser diferente del mes natural. No obstante.2)13. pueden ser necesarios varios modelos de regresión para los distintos periodos de consumo (Landman y Haberl 1996ª.9. En general. si fueran necesarios (ver Capítulo 8. El modelo también puede incluir un conjunto de parámetros de regresión diferentes para condiciones diferentes. Por ejemplo. 1996 b). o para edificios cuyo consumo cambia en función de la estación del año. Con frecuencia. (1992. los equipos de medida de la empresa de 12 El resto de parámetros que afectan al consumo (es decir factores estáticos. 24 ó 36 meses. Kissock et al. se tiene que disponer de un registro diario de los datos climatológicos para que los datos correspondan con el periodo exacto de la medida mensual de la energía. 10. respecto al promedio de operación anual. sin realizar ningún tipo de ajuste. tanto durante el periodo de referencia como en el periodo demostrativo de ahorro (Fels 1986). tales como temperatura exterior.9. o la bibliografía estadística. 13 Entorno del IPMVP y Opciones de Verificación 36 . El Apéndice B-2. 9. o un defecto. como el verano o el invierno. introduce un error innecesario en el análisis.5 Opción C: Medida Para medir la energía de toda la instalación se pueden utilizar el equipo de medida de la empresa de suministro. producción. 1992). 4. por ejemplo. Por ejemplo. Los datos horarios se tienen que pasar a datos diarios para limitar el número de variables independientes necesarias para crear un modelo razonable de referencia. como R2 y t (ver Apéndice B-2. Los datos de los equipos de medida de la empresa de suministro se consideran 100% fiables para el cálculo del ahorro ya que se trata de datos que se utilizan para realizar la facturación del consumo. 4. Existen muchas clases de MMEE implementadas en una sola instalación. Opciones A o B.suministro están sujetos a una regulación. Entorno del IPMVP y Opciones de Verificación 37 . como pueden ser los datos registrados por el equipo de medida de la empresa de suministro. Simulación Calibrada implica el uso de un programa de simulación por ordenador para predecir el consumo de la instalación en uno o ambos términos de la ecuación 1) El modelo de simulación debe ser calibrado para que pueda predecir un patrón de consumo que coincida de forma aproximada con los datos registrados realmente por el equipo de medida. para poder emitir un impulso eléctrico que pueda ser registrado por los equipos que monitorizan la instalación. El equipo de medida de la empresa de suministro puede equiparse. 4. Utilizando los equipos de medida instalados por el propietario de la instalación se pueden medir los consumos de energía del total de la instalación. funcionan bien si los datos del equipo de medida se guardan correctamente. son excesivamente complejas. o puede ser modificado. La precisión de estos equipos de medida se tiene que valorar en el Plan de Medida y Verificación. para poder realizar los ajustes no-rutinarios durante el periodo demostrativo de ahorro. Cuando las técnicas de verificación aislada de la MMEE. de su probabilidad de cambio. Se puede encontrar una correlación razonable entre consumo de energía y otras variables independientes. relacionada con su precisión para la facturación de energía.9. Las MMEE afectan a actividades cuyo consumo de energía individual es difícil de medir de forma independiente (formación de operarios. Por ejemplo.7 Opción C: Mejores Aplicaciones La Opción C resulta útil cuando: • • • • • Se tiene que evaluar el rendimiento energético de toda la instalación y no sólo el de las MMEE implantadas. mejoras en paredes o ventanas). El ahorro es elevado. junto con la forma de comparar sus lecturas con las lecturas de los equipos de medida de la empresa de suministro. de la dificultad de detectar sus cambios y de los procedimientos de seguimiento ya implantados. El coste de seguir la variación de las variables estáticas depende del tamaño de la instalación.2). • • • 4. o los equipos de medida parcial existentes. El impulso eléctrico tiene que ser calibrado con una referencia conocida. cuando los efectos cruzados o las interacciones entre las MMEE son importantes.10 Opción D: Simulación Calibrada La Opción D.9. comparado con la variación de los datos de referencia durante el periodo demostrativo de ahorro (ver Apéndice B-1. dentro del límite de medida. Se puede implantar un sistema para seguir las variables estáticas que permitan introducir los posibles ajustes no-rutinarios. Esto no supone un coste adicional en la realización de la medida.6 Opción C: Coste El coste de la Opción C depende de dónde provengan los datos de la energía y de la dificultad para conseguir los datos de las variables estáticas. Los equipos de medida de la empresa de suministro. No se espera que se produzcan cambios significativos durante el periodo demostrativo de ahorro. Este caso se pueda dar en: o Nuevas instalaciones que tengan MMEE que tengan que ser evaluadas de forma separada al resto de la instalación. el consumo de energía del sistema se tiene que separar del consumo del resto de la instalación por medio de los equipos de medida adecuados. Habrá que ajustar las simulaciones como corresponda. como se explicó en los Capítulos 4. pero donde sí hay equipos de medida individual después de la implementación de las MMEE.1.2). y con suficiente experiencia en programas y técnicas de calibración. o no están disponibles.8. La Opción D se utiliza como la principal opción de Medida y Verificación para evaluar la inclusión de medidas de eficiencia energética en el diseño de nuevas instalaciones. En determinados casos resulta difícil predecir cómo afectarán en el consumo los futuros cambios en la instalación. la herramienta de simulación de la Opción D permite estimar el ahorro atribuible a cada una de las MMEE en aquellos proyectos en los que se incluyan varias de ellas. Los datos de partida de la simulación necesitan ajustes para que los resultados coincidan con los datos del consumo obtenidos de las facturas de suministro. B o C generarían demasiados errores a la hora de determinar el ahorro. Para controlar el coste de este método. pero las mediciones que implican las Opciones A o B son demasiado complejas o costosas. se tienen que tener en cuenta los siguientes aspectos cuando se utilice la Opción D: • • • Se tiene que realizar un análisis de la simulación por parte del personal formado para ello. En ese caso. El Volumen III Parte I aborda el reto que supone establecer una referencia en un edificio que es menos eficiente de lo que realmente se había diseñado. con una tolerancia aceptable. La Opción D también puede servir para evaluar el rendimiento de sistemas independientes dentro de una instalación. Los datos de entrada representarán la mejor información disponible e incluirán todos los datos disponibles sobre el rendimiento real de los elementos clave de la instalación. a la vez de que se mantiene una precisión razonable. o están encubiertos por factores que son difíciles de cuantificar.4 y 4. de forma parecida a la Opciones A y B. es decir. La Opción D resulta útil cuando: • No existen. • Si el programa de simulación predice la energía del periodo demostrativo de ahorro el ahorro determinado persistirá sólo si se mantienen los modos de operación simulados.La Opción D puede servir para evaluar el rendimiento de todas las MMEE de una instalación de forma parecida a la Opción C. Lo que se necesita es determinar el ahorro asociado a cada MMEE. Los cambios en el proceso industrial. Si la coincidencia es alta entre la energía proyectada y la Entorno del IPMVP y Opciones de Verificación 38 . La sección del IPMVP Volumen III Parte I titulada Conceptos y Opciones para Determinar el Ahorro en Nuevas Construcciones ofrece una guía sobre una serie de técnicas de Medida y Verificación en edificios nuevos. o Un complejo de instalaciones donde no hay un equipo de medida individual para cada parte de la instalación durante el periodo de referencia. o en los nuevos equipos. hacen que el cálculo de los ajustes no-rutinarios sean tan inexactos que las Opciones A. En cualquier caso. En inspecciones periódicas se identificarán los cambios respecto a las condiciones de referencia y el rendimiento modelizado de los equipos (ver también el Capítulo 4. El principal reto de la Opción D es realizar informáticamente una modelización y calibración precisa de los datos de energía medidos.8. • No están disponibles los datos de la energía del periodo demostrativo de ahorro. los datos de la energía de referencia. calibrada. 2). La instalación de materiales aislantes en áticos. Con complejas configuraciones de sombras. Hay MMEE que en algunos edificios resultan difíciles de simular como: 4. de los datos de los estudios y de los datos de los equipos de medida. Los programas de simulación de edificios suelen emplear técnicas de cálculo horario. Entorno del IPMVP y Opciones de Verificación 39 . o de monitorización. En el informe de Knebel (1983) también hay disponibles modelos simplificados de componentes de HVAC.gov/buildings/ tools directory. 1995).real. 4. La precisión del ahorro depende de una buena simulación que modelice el rendimiento real de los equipos y de una buena calibración de los equipos de medida del rendimiento energético. La aplicación informática utilizada debe estar bien documentada y el usuario tiene que ser capaz de comprender perfectamente su funcionamiento. con el fin de que otra persona pueda revisar los cálculos. ventilación y aire acondicionado. Se tiene que guardar copia en papel y en soporte informático de las impresiones de la simulación. 1994b. Con una superficie importante en subsuelo. se han identificado otras muchas ecuaciones en otros modelos (ASHRAE 1989. Complejas modificaciones del sistema de calefacción. cargas internas y sistemas de calefacción. ventilación y aire acondicionado son simples.eren.1 Option D: Types of Building Simulation Programs Se puede encontrar información sobre los distintos modelos de simulación de edificios en el Capítulo 32 del ASHRAE Handbook (2005) y en el Capítulo 6. SEL 1996). La ASHRAE ofrece modelos de componentes de HVAC en su HVAC02 Toolkit (Brandemuehl 1993) y para calderas y enfriadores en el HVAC01 Toolkit (Bourdouxhe 1994ª. Asimismo.10. o a ras de suelo.10.2 Opción D: Calibración El ahorro calculado con la Opción D se basa en una o varias estimaciones complejas del consumo de energía. No obstante. También se utilizan otros tipos de programas con fines especiales para simular el consumo de energía y el funcionamiento de dispositivos o procesos industriales. ventilación o aire acondicionado. esto no demuestra de forma suficiente que la simulación es capaz de predecir correctamente el comportamiento energético de la instalación (ver Capítulo 4.doe. Con un gran número de zonas con distinto control de temperatura. Las características de los procedimientos de ASHRAE contienen métodos bin y modelos simplificados de sistemas de calefacción. Con una envolvente exterior atípica. La ASHRAE (2002) ofrece detalles técnicos de un método similar y de un modelo de simulación calibrada de las facturas de suministro. utilizados para definir los valores de partida y de calibración del modelo de simulación. • La Opción D requiere de un detenido proceso de documentación.10. El Unites States Department of Energy (DOE) publica un listado actualizado de los programas informáticos públicos y privados que se utilizan para la simulación energética de edificios en www. Existen diferentes tipos edificios donde no resulta fácil realizar la simulación: • • • • • • • Edificios con patios grandes.3 de la ASHRAE (2002). Se tiene que indicar la versión del programa disponible públicamente. también se puede utilizar el procedimiento simplificado de análisis energético de la ASHRAE si las pérdidas y ganancias de calor. 4. las series temporales con diferencias 14 El proceso es descrito con más profundidad en User News Vol.cfm.html. como la temperatura y la humedad. Los datos detallados de operación de la instalación ayudan al desarrollo de la información necesaria para la calibración. hay que recopilar los datos climatológicos reales del periodo de calibración. por parte del personal de mantenimiento. Hay que realizar la simulación y comprobar que predicen los parámetros operativos. 5. También se pueden comprar los datos climatológicos reales. Los tests on/off pueden medir iluminación. Estas facturas se tienen que corresponder con un periodo estable de funcionamiento.nrel. Los datos de calibración tienen que aparecer en el Plan de Medida y Verificación junto con una descripción de su fuente.gov/buildings/energyplus/cfm/weatherdata/weather_request. También hay que comparar los resultados simulados de energía con los datos medidos de energía del periodo de calibración. Estos tests se pueden realizar durante un fin de semana utilizando un dispositivo de registro de datos o un sistema de control del edificio para registrar el consumo de energía en toda la instalación. se puede utilizar un archivo que contenga valores medios y se pueden ajustar con métodos estadísticamente válidos para simular los datos reales. Sin embargo.ncdc. 20. a intervalos de un minuto. 3. Esta información puede ser de las características de operación. El U.eere. sobre todo si las condiciones climatológicas han cambiado mucho respecto a las condiciones climatológicas de un año estándar que se utilizó las simulaciones básicas.gov/buildings/energy10/.S National Renewable Energy Laboratory´s15. Hay que considerar todos los parámetros de partida necesarios y recopilar la documentación. puede necesitar más tiempo y dinero14. Se comprobará la precisión de los equipos de medida cuando haya que hacer mediciones importantes. Si los medios lo permiten hay que medir los niveles de ventilación e infiltración.º 1. dentro de unos límites razonables. Tras recoger todos los posibles datos de calibración. con frecuencia. cuál es la mejor forma de operar las instalaciones. En un edificio nuevo se suele tardar varios meses en llegar a su máxima ocupación y en comprender. sin suponer demasiado coste adicional. D. N. ocupación. Si crear un archivo con datos climáticos reales resulta demasiado complicado. Estos datos de calibración incluyen datos de energía reales ya medidos. 1993. son diferentes de las esperadas.lbl. Soebarto 1996). comparando los resultados del modelo con un grupo de datos de calibración. variables independientes y variables estáticas. Las mediciones que se realizan en un momento concreto mejoran la precisión de la simulación. cargas y centros de control de motores. Se pueden buscar patrones de la diferencia de los resultados de la simulación y de los datos de calibración. La calibración de simulaciones de edificios se suele realizar con las facturas de los últimos 12 meses de la empresa de suministros.noaa. 1996.La calibración se realiza verificando que el modelo de simulación predice. Es posible adquirir este tipo de información en el Centro Nacional de Datos Climáticos de los Estados Unidos: http://lwf. ofrece gratis datos climatológicos reales en http://www. cargas y eficiencia de los equipos. mes) o se pueden obtener de los registros de operación existentes. también resulta eficaz sincronizados entre sí los dispositivos de registros móviles y económicos (Benton et al.gov/oa/climate/climatedata. en algunas ocasiones. ya que se trata de cantidades que. 15 El paquete informático Energy-10 está disponible en http://www. semana.gov dentro de Newsletters. Un método válido sería el programa WeatherMaker. hay que seguir los pasos para calibrar la simulación que aparece a continuación: 1.E. hora a hora o mes a mes. 2. datos climatológicos. normalmente. Siempre que sea posible.energy.O. los patrones de energía de la instalación. obtener y preparar los datos reales sobre clima para usarlos en una simulación. Algunas variables se pueden medir en intervalos breves (día. En la medición con intervalos breves. Houcek et al. Entorno del IPMVP y Opciones de Verificación 40 .S. Las gráficas de barras. que forma parte del paquete informático Energy-10 del U. publicado por el Lawrence Berkeley National Laboratory y puede encontrarse en http://gundog. La ecuación 1 queda como sigue: Ahorro Opción B = Energía de Referencia del Modelo Calibrado sin las MMEE – Energía del periodo demostrativo de ahorro del Modelo Calibrado con las MMEE Esta versión de la ecuación 1 de la Opción D supone que el error de calibración afecta por igual a ambos modelos. habría que recopilar más datos operativos reales de la instalación para cumplir con las especificaciones de la calibración. con la Opción C se determinará si el consumo de energía varía respecto al primer año de funcionamiento tras la implementación de las MMEE. Con objeto de reducir el esfuerzo necesario para hacer la calibración se pueden utilizar los datos mensuales de energía en lugar de los datos horarios. En cualquier caso. la Opción C es más económica que la Opción D si se utiliza como referencia los datos del equipo de medida del primer año de funcionamiento estable tras la implementación. En posteriores años. La precisión de la calibración se establece en el Plan de Medida y Verificación para ajustar el presupuesto de Medida y Verificación. 6. La Opción D resulta apropiada cuando: Entorno del IPMVP y Opciones de Verificación 41 . en caso de utilizar datos reales del periodo de calibración correspondiente al periodo demostrativo de ahorro: Ahorro Opción D = Energía de Referencia del Modelo Calibrado sin las MMEE +/Energía Real del Periodo de Calibración con las MMEE Error de Calibración en la Lectura de Calibración Correspondientes 1g) 1f) 4. En este caso. hay que ajustar los cálculos con el error de calibración en cada mes del periodo de calibración. Hay que revisar los datos de partida en el paso 1 y repetir los pasos 3 y 4 para poner los resultados proyectados dentro de las especificaciones de calibración del paso 5. 4.3 Opción D: Calculos Después de calibrar el modelo de simulación.10. presenta más información sobre la precisión de la calibración. 4. Si fuera necesario.4 Opción D: Elaboración de los Informes Demostrativos de Ahorros Si se necesita evaluar el rendimiento durante varios años la Opción D sirve para el primer año de implementación de las MMEE.10. La ecuación 1f queda como sigue. Ambas versiones se basarán en el mismo conjunto de condiciones operativas. inclusive.porcentuales mensuales y los diagramas mensuales de puntos X-Y ayudan a identificar los patrones del error. Crear y calibrar una simulación puede requerir mucho tiempo. tanto en el periodo de referencia como en el periodo demostrativo de ahorro.10. Luego. Si existen datos reales disponibles sobre la energía.5 Opción D: Mejores Aplicaciones La Opción D se suele utilizar en los casos en los que no es viable utilizar otra opción. se utilizará el consumo de energía del primer año de funcionamientoe estable para: a) calibrar el modelo de la simulación de la Opción D y b) establecer una referencia de la Opción C para medir el ahorro (o la pérdida) adicional a partir del segundo año.3. En la ASHRAE (2002). Capítulo 6. se puede aplicar la ecuación 1 empleando dos versiones del modelo calibrado: uno con las MMEE y otro sin ellas. el modelo calibrado asociado a la ecuación 1f será sustituido por la energía medida real. • • O bien los datos de la energía de referencia, o bien los datos de la energía del periodo demostrativo de ahorro, pero no ambos, no están disponibles o no resultan fiables. Hay demasiadas MMEE implantadas como para evaluarlas si se utilizan las Opciones A o B. Las MMEE implican actividades difusas que no resultan sencillas de separar del resto de la instalación, tal como la formación de operarios o la reforma de paredes y ventanas. Se va a estimar por separado el rendimiento de cada MMEE, dentro de un proyecto con varias MMEE, pero el coste de la Opción A o B son excesivos. Las interacciones entre las MMEE, o los efectos cruzados de las MMEE son complejos, lo que hace imposible aplicar las técnicas de verificación aislada con las Opciones A y B. Se tienen previsto que se produzcan importantes cambios en la instalación durante el periodo demostrativo de ahorro y no existe forma de hacer un seguimiento de dichos cambios, o de cuantificar su impacto en el consumo de energía. Un profesional con experiencia en simulación de energía es capaz de reunir información de partida necesara para calibrar el modelo de simulación. La instalación y las MMEE pueden ser modelizadas por un programa informático bien documentado. El programa informático de simulación es capaz de predecir los datos de calibración medidos con una precisión aceptable. Sólo se va a medir el rendimiento de un año, inmediatamente después de la implementación y de la puesta en marcha del programa de gestión de la demanda. • • • • • • • • 4.11 Guía para la Selección de las Opciones La elección de una opción del IPMVP es una decisión que corresponde a la persona que va a diseñar el Plan de Medida y Verificación en cada proyecto, basándose en las condiciones del proyecto, de los estudios, del presupuesto y de su experiencia profesional. La Figura 3 representa una descripción lógica utilizada de forma habitual para la selección de las opciones. Entorno del IPMVP y Opciones de Verificación 42 Inicio Figura 3 Proceso de selección de las opciones (simplificado) Rendimiento EEMM Rendimiento de la instalación o de la EEMM Rendimiento instalación ¿Aislamiento de MMEE con equipos de medida No Si Ahorros previstos >10%? No Si ¿Demostración completa del rendimiento? No Necesidad de evaluar cada EEMM por separado Si No Si Instalación de equipos de medida para la medida de todos los parámetros y de los efectos cruzados Instalación de equipos de medida para la medida de parámetros clave, efectos cruzados, y la estimación de parámetros Análisis del contador principal Simulación de un equipo o de la instalación Si Ausencia de informa en el periodo de referencia o en el periodo demostrativo de ahorros? Obtención de datos para la calibración Simulación calibrada Ausencia de información del periodo de referencia o en el periodo demostrativo de ahorros? No Simulación con o sin EEMM Si No Opción B Verificación Aislada: Medidas de todos los parámetros Opción A Verificación Aislada: Medida del parámetro clave Opción C Medida de toda la instalación Opción D Simulación Calibrada Entorno del IPMVP y Opciones de Verificación 43 No se puede generalizar cuál es la mejor opción del IPMVP en cada situación concreta. No obstante, como muestra la Tabla 3, algunas características principales del proyecto pueden dar una idea sobre cuál es la opción más adecuada. Tabla 3 Sugerencias de Opciones – Marcadas con X Características del Proyecto de Implantación de las MMEE Hay que evaluar cada una de las MMEE de forma independiente Sólo se necesita evaluar el rendimiento de toda la instalación El ahorro estimado está por debajo del 10% respecto del consumo del equipo de medida de la empresa de suministro Hay varias MMEE implementadas No está claro cuál es el significado de algunas variables que influyen sobre la energía Los efectos cruzados de las MMEE son significativos y no se pueden medir Se esperan muchos cambios dentro del límite de medida Hay que evaluar el rendimiento en un periodo de tiempo largo No se disponen de datos de referencia Hay que preparar los informes para que sean entendidos por personas que no tienen formación técnica Habilidades sobre medida Habilidades sobre simulación por ordenador Se posee experiencia en la lectura de las facturas de la empresa de suministroy en realizar análisis de regresión Opciones Recomendadas A X B X C D X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X Entorno del IPMVP y Opciones de Verificación 44 10 que se utilizarán para determinar el ahorro. En las condiciones de operación de referencia de un edificio se incluirán el nivel de iluminación. Una planificación detallada garantiza que se dispondrá de todos los datos necesarios para poder determinar el ahorro tras implementar las MMEE. Este límite de medida puede ser tan pequeño como la cantidad de energía que fluye por un tubo. tal como el ajuste de la temperatura cuando el edificio no esta ocupado. los niveles de ventilación.4.5. Una evaluación del confort Contenido del Plan de Medida y Verificación 2. suele proporcionar gran parte de la documentación de referencia necesaria para elaborar el Plan de Medida y Verificación. Opción del IPMVP seleccionadas y límite de medida. Los datos de referencia y los detalles de las MMEE se pueden perder con el paso del tiempo. el objetivo que se persigue con ellas y su procedimiento de puesta en marcha. la energía de referencia y las condiciones de referencia pueden ser definidas por el propietario o por la ESE. Un completo Plan de Medida y Verificación tiene que tratar los siguientes trece aspectos: 1. Referencia: periodo. Todos los factores estáticos relacionados con la información de la energía: Ocupación. o los términos de un contrato de rendimiento energético. Toda la información de las variables independientes relacionadas con los datos de la energía (por ejemplo.8 . que servirá para verificar el éxito de la implementación de cada una de las medidas. Especificar la opción del IPMVP definidas en los Capítulos 4. Identificar el límite de medida para determinar el ahorro. La documentación de referencia tiene que incluir: a) b) c) d) La identificación del periodo de referencia (Capítulo 4. siempre que la otra parte tenga la ocasión de poder verificarlas. Por ejemplo. La documentación tiene que ser fácil de encontrar y comprender por parte de cualquier verificador independiente y por cualquier persona. la tasa de producción. ya que pueden pasar años hasta que se necesite volver a consultar. densidad y periodos. 45 . en un proceso industrial. o tan grande como el consumo total de uno o varios edificios. Habrá que describir la naturaleza de cualquier efecto cruzado que quede fuera del límite de medida. la temperatura ambiente). es mejor tener un registro donde a futuro se pueda consultar si cambian las condiciones de referencia o fallan las MMEE.4). Documentar las condiciones de referencia de la instalación y los datos de la energía dentro del límite de medida. el tipo de materia prima y el número de turnos por día. En los contratos de rendimiento energético. IPMVP Volumen I EVO 10000-1:2007). Hay que incluir la fecha de publicación. 3. o por un cable.1). Describir las MMEE. junto con sus posibles efectos (ver Capítulo 4. las condiciones de operación de referencia pueden incluir el tipo de producto. humedad y temperatura. energía y condiciones.CAPÍTULO 5 CONTENIDO DEL PLAN DE MEDIDA Y VERIFICACIÓN Cuando se quiere determinar un ahorro es muy recomendable elaborar un Plan de Medida y Verificación. que no sean variables independientes. Todos los datos de los consumos de referencia. La auditoría energética que se utilice para establecer el objetivo de ahorro. o la versión y el volumen de la edición del IPMVP que se toma como referencia (por ejemplo. Condiciones de operación en cada truno de trabajo y estación de referencia. Por tanto. Identificar los cambios planificados respecto a las condiciones de referencia. Objetivo de la MMEE. y dentro de un presupuesto razonable. Como se trató en el Capítulo 4. Si se utilizan los métodos de Medida y Verificación para toda la instalación (Capítulo 4. Estas condiciones pueden ser establecidas con respecto al periodo demostrativo de ahorro. o con respecto a algún otro conjunto de condiciones fijas. puertas.5. 46 . Procedimientos de operación de los equipos (calendarios y puntos de ajuste. temperaturas reales y presiones). Procedimiento de análisis. ubicación. procedimiento de puesta en marcha del Contenido del Plan de Medida y Verificación 5. o tan largo como el tiempo necesario para recuperar el coste de la inversión del proyecto de implantación de las MMEE (ver Capítulo 4. - - La documentación de referencia suele precisar auditorias muy bien documentadas. 8. 4. Precios de la energía. o de la calidad interior del aire. Ver IPMVP Volumen II. lectura del equipo de medida y protocolo utilizado. Especificaciones de la medida. En el caso de que los equipos de medida no sean de la empresa de suministro hay que especificar: características del equipo de medida. Periodo demostrativo de ahorro. Establecer las condiciones con las que se ajustarán todas las mediciones de energía. o video.térmico. los algoritmos y las suposiciones que se utilizarán en cada informe de ahorro.1) o como ahorro normalizado (4.10) se documentarán todos los equipos y las condiciones de la instalación. también puede ser útil cuando el rendimiento del nuevo sistema es diferente del sistema antiguo.6. Elaborar un archivo fotográfico. Detallar todos los ajustes que son necesarios para que los datos de la energía de referencia reflejen la mejora esperada con el proyecto de eficiencia energética respecto a las condiciones de referencia. Especifique el procedimiento concreto de análisis de los datos. así como el rango de las variables independientes para las que el modelo es válido. Especificar los puntos de medida y los periodos de toma de lecturas si la medida no es continua. Problemas significativos con los equipos o cortes de suministro de energía durante el periodo de referencia. inspecciones o toma de medidas de corta duración. estudios.1). El alcance de este tipo de información viene determinada por el límite de medida elegido o por el alcance para determinar el ahorro.6.2). Identificar el periodo demostrativo de ahorro. Inventario de los equipos: placas identificativas. tipo y aislamiento de cualquier elemento del edificio como techos. esta elección determina si el ahorro se tiene que considerar en el informe como consumo de energía evitado (4. 6. estado. la temperatura de la instalación es inferior a la deseada durante el periodo de referencia. etc.9 o 4. Este periodo puede ser tan corto como el tiempo que se tarda en realizar una medición instantánea durante la puesta en marcha de una MMEE. pero con la MMEE se conseguirá restaurar la temperatura deseada. Especificar todos los precios de la energía que se utilizarán para valorar el ahorro y la forma en que se ajustará el ahorro si los precios cambian en el futuro (ver Capítulo 8.2). Por ejemplo.6. ventanas. menos eficiente. Describir cualquier condición de referencia que no cumpla las condiciones requeridas. Hay que incluir en el informe todos los elementos que se han utilizado en el modelo matemático. Tamaño. tejados. 7. es una buena forma de dejar constancia del estado de los equipos. Base para el ajuste. Presupuesto. Documentar los valores utilizados en todos los parámetros que se estimen. Facilitar copia electrónica y en papel de todos los archivos de entrada. Definir el presupuesto y los recursos necesarios para determinar el ahorro. Explicar el origen de los parámetros estimados. el Plan de Medida y Verificación también tratará otros aspectos: En la Opción A: • Justificar las estimaciones. Definir el formato y contenido de los informes demostrativos de ahorros (ver Capítulo 6). salida y los datos climatológicos que se han utilizado en la simulación. Garantizar la calidad. Precisión esperada.11. tanto los costes de implementación iniciales como los costes del periodo demostrativo de ahorro. Evaluar la precisión esperada de la medida. Si se pueden anticipar los cambios futuros hay que definir el método que se va a utilizar para realizar los pertinentes ajustes no-rutinarios. el muestreo y el análisis de los datos. Anotar los parámetros de entrada medidos y los parámetros estimados. proceso de calibración rutinario y método para tratar la pérdida de datos (ver Capítulo 8. Informar sobre la precisión con la que el resultado de la simulación coinciden con los datos de energía calibrada.3 y el Apéndice B). Contenido del Plan de Medida y Verificación 47 .equipo de medida. 13. Responsabilidades de monitorización. 12. Asignar las responsabilidades de elaboración de los informes y registros de los datos de energía. Informar sobre los datos de energía y operativos utilizados en la calibración. En muchas ocasiones. Datos de entrada/salida. Describir el proceso para obtener todos los datos medidos.5 discute el equilibro entre beneficio y coste. en teoría. Nombre del software. Establecer las inspecciones periódicas en el periodo demostrativo de ahorro para verificar que los equipos siguen instalados y funcionando como se esperaba en el momento de determinar los valores estimados. Se incluirá un ejemplo de cada informe. Incluir el nombre y la versión de la aplicación informática en el informe. incluyendo los límites de ahorro posibles asociados al rango de valores factibles de los parámetros estimados. Datos medidos. Inspecciones periódicas. • En la Opción D: • • • • Calibración. la toma de datos. el tiempo y el presupuesto están infravalorados con lo que se puede producir una recopilación insuficiente de los datos. Formato del informe. Especificar los procedimientos de calidad que se utilizarán en el informe de ahorro y en cualquier paso intermedio de su elaboración. 9. Incluirá valoraciones cualitativas y medidas cuantitativas factibles con el nivel de incertidumbre de las mediciones y ajustes que se utilizarán en el informe de ahorro previsto (ver Capítulo 8. Las cuestiones que pueden surgir al desarrollar los Planes de Medida y Verificación se discuten en los ejemplos mostrados en el Apéndice A. El Capítulo 8. es más precisa pero infradotada. ya que de esta forma. En función de las circunstancias de cada proyecto. 10. La web de EVO contiene una selección de Planes de Medida y Verificación. las variables independientes y las variables estáticas dentro del límite de medida durante el periodo demostrativo de ahorro. Mostrar el impacto global que las estimaciones tienen en el ahorro esperado. Es mejor determinar el ahorro de forma menos precisa y costosa que determinarlo de forma incompleta o defectuosa.1). 11. • Los informes de Medida y Verificación se tienen que adaptar al nivel de comprensión de los lectores a los que van dirigidos.CAPITULO 6 ELABORACIÓN DE INFORMES DEMOSTRATIVOS DE AHORROS Todos los informes de Medida y Verificación tienen que ser preparados y presentados como se definen en el Plan de Medida y Verificación (Capítulo 5). o dónde el personal técnico se puede beneficiar sobre un mayor conocimiento de las características de consumo en su instalación. supuestos y cálculos de ingeniería que llevan al ajuste. todos los hechos. Un informe completo de Medida y Verificación al menos debe incluir: • • • • • Los datos observados durante el periodo demostrativo de ahorro: el momento inicial y final del periodo de medida. los datos de energía y los valores de las variables independientes. Los gestores energéticos revisarán el informe de Medida y Verificación con el personal técnico de la instalación. Estas revisiones pueden revelar información útil sobre cómo es utilizada la energía en la instalación. Una descripción y justificación de las correcciones que se han realizado en los datos observados. Todos los detalles de cualquier ajuste no-rutinario del periodo de referencia que se ha realizado. los valores estimados que se acordaron. El esquema de precios de la energía que se ha utilizado. Para la Opción A. El ahorro calculado en unidades de energía y en unidades monetarias. Elaboración de Informes Demostrativos de Ahorros 48 . Se debe incluir una explicación del cambio de las condiciones desde el periodo de referencia. Exista coherencia con los principios de Medida y Verificación que aparecen en el Capítulo 3. 3. se puede añadir de acuerdo a la Opción X del IPMVP…. Desarrollar Plan de Medida y Verificación un completo donde: • • • • • Figura de forma clara su fecha de publicación. amplitud. si se sabe en el momento de firmar el contrato. del mismo modo que se rige por los principios de precisión. Se incluya toda la información mencionada en el Capítulo del Plan de Medida y Verificación (Capítulo 5 de esta edición). Preparar informes demostrativos de ahorros que contengan la información mencionada en el Capítulo sobre los informes demostrativos de ahorros (Capítulo 6). El IPMVP ofrece a sus usuarios una guía para desarrollar Planes de Medida y Verificación en proyectos específicos. Identificar la persona responsable de aprobar el Plan de Medida y Verificación específico en cada proyecto. El usuario que quiera especificar el uso del IPMVP en un contrato de rendimiento energético. y el volumen del IPMVP que se está utilizando. coherencia. Adherence with IPMVP 49 . 4. cautela. EVO 10000 -1:2007. o de comercio de derechos de emisión. Conste con la aprobación de todas las partes interesadas en la adhesión al IPMVP. El IPMVP ha sido redactado para permitir la mayor flexibilidad posible a la hora de elaborar los Planes de Medida y Verificación.CAPÍTULO 7 CUMPLIMIENTO DEL IPMVP El IPMVP establece un marco de trabajo con definiciones y métodos adecuados para evaluar el ahorro en el consumo de energía. y que se encargará de asegurar su cumplimiento durante el periodo demostrativo de ahorro. pertinencia y transparencia (Capítulo 3). puede utilizar frases como: la determinación del ahorro energético y económico real seguirá la mejor práctica existente. o la versión de la edición. Se puede especificar aún más incluyendo El Plan de Medida y Verificación se adherirá al IPMVP Volumen I.1:2007 y será aprobado por … y. EVO 10000 . Los usuarios que reclamen la adhesión a los principios del IPMVP deben: 1. 2. Se utilice una terminología coherente con la versión del citado IPMVP. como se define en el IPMVP Volumen I. Seguir el IPMVP aprobado al que se adhiere el Plan de Medida y Verificación. descuentos por pronto pago e impuestos.1 Esquemas de Precios El esquema de precios se debe obtener de la empresa de suministro. El método de asignación será el mismo que el utilizado por el proveedor de energía. Cuando se utilizan las condiciones del periodo demostrativo de ahorro como base para el informe de ahorros. En esa misma línea. El esquema de precios puede ser fijado en la fecha de implementación de la MMEE.1 Determinación de los Precios de la Energía El ahorro monetario16 se determina aplicando el esquema adecuado de precios a la siguiente ecuación: Ahorro Monetario = Cb – Cr Donde: Cb = Coste de la energía de referencia más ajustes17 Cr = Coste de la energía del periodo demostrativo de ahorro más ajustes El coste se determina aplicando el mismo esquema de precios. Cuando terceras partes invierten en instalaciones ajenas. En este Capítulo se tratan todas estas cuestiones. tanto para el cálculo del Cb como del Cr.CAPÍTULO 8 OTROS ASPECTOS DE LA MEDIDA Y LA VERIFICACIÓN Más allá del marco descrito en el Capítulo 4 existen una serie de cuestiones que suelen surgir independientemente de la opción del IPMVP que se elija. el esquema de precios del periodo demostrativo de ahorro es el utilizado normalmente para calcular el coste evitado.6 para consultar la diferencia ente ahorro de energía evitada o ahorro normalizado. Otros aspectos de la Medida y Verificación 50 . el consumo de energía evitado Capítulo 4. Ver la definición de ahorro en el Capítulo 9.1. Si el precio baja se prolonga el periodo de recuperación. demanda ratchet (cargo por potencia contratada). Los precios pueden cambiar si la medida es realizada durante fechas distintas.6. Estos precios deben incluir todos los parámetros relacionados con las MMEE implementadas. También ver el Capítulo 4. Cb y Cr en la ecuación 2 se tiene que calcular coincidiendo con las fechas de cambio de los precios de la energía. o ahorro normalizado de costes. 17 2) 16 Los ajustes son los ajustes adecuados que aparecen descritos en el capítulo 4. Por lo tanto. ajustes del precio del combustible. 8. En el Apéndice A se incluyen algunos ejemplos de aplicación de los precios de la energía. o modificado en función del cambio de los precios (si el precio sube se acorta el periodo de recuperación de la MMEE.1. la financiación de transformadores de potencia. se explica la diferencia entre ahorro de costes y costes evitados. Este caso requiere asignar una cantidad estimada a los periodos antes y después de la fecha de modificación del precio. no se permite que el esquema de precios utilizado para cuantificar el ahorro esté por debajo del que había en el momento de aceptar la inversión. tal como el consumo. aunque el coste total de la energía baje cuando bajen los precios). la potencia. 8. es decir. en general. reactiva. se realizará un ajuste no-rutinario. Cuando se instalan más dispositivos de iluminación.8. Si se producen cambios inesperados. En este contexto. el cambio intencionado del esquema de precios no aplica si el cambio no formaba parte de la MMEE que se iba a evaluar. son condiciones estáticas (variables estáticas).1. una MMEE incluye el cambio a un combustible con un coste inferior. como pueda ser el caso de que una instalación que reúna las condiciones para utilizar un esquema de precios diferente.1. Por ejemplo. Es necesario realizar los ajustes no-rutinarios cuando se produzca un cambio de los equipos. tanto del periodo de referencia como del periodo demostrativo de ahorro. 8. El Cr utilizará el esquema de precios del gas natural del periodo demostrativo de ahorro para el nuevo consumo de gas natural y el esquema de precios de la electricidad del periodo demostrativo de ahorro para el resto del consumo de electricidad. no en las variables independientes. utilizar un precio medio genera unas valoraciones imprecisas sobre el ahorro de costes.6). Cb utilizará el esquema de precios de la electricidad del periodo demostrativo de ahorro en la electricidad consumida. La energía estimada de los dispositivos de iluminación adicionales se Otros Aspectos de la Medida y la Verificación 51 . 8. Un precio medio. después de la implantación de la MMEE. o cuando se modifica el patrón del consumo. o cambios que sólo pueden suceder una vez en las condiciones dentro del límite de medida que en general. Por ejemplo. o cambiar el esquema de precios entre el periodo de referencia y el periodo demostrativo de ahorro. En ese caso. en relación con el nivel del consumo.2 Ajustes de referencia No-Rutinarios En el modelo matemático utilizado para los ajustes rutinarios (descritos en el Capítulo 4. una MMEE mejora la eficiencia de un gran número de dispositivos de iluminación. se deberán realizar los ajustes norutinarios. suele ser diferentes al coste marginal.2 Precio Marginal Un procedimiento alternativo para valorar el ahorro consiste en multiplicar las unidades de energía ahorradas por el precio marginal de la energía. normalmente del periodo demostrativo de ahorro. un sistema de calefacción ha pasado de consumir electricidad a consumir gas natural y tenemos la intención de utilizar los precios del periodo demostrativo de ahorro. es de aplicación el principio general del Capítulo 8. Por ejemplo. por lo que no se debe recurrir a ello.1 sobre la utilización del mismo esquema de precios. Sin embargo.3 Cambio del Combustible y del Esquema de Precios La estrategia explicada en el Capítulo 8. también denominados ajustes de referencia (ver también el Capítulo 4. Hay que asegurarse de que el precio marginal es valido. En cualquier caso. En esta situación hay que utilizar el esquema de precios del suministro en el período de referencia para determinar el Cb en la ecuación 2. Este caso ocurre cuando. por ejemplo. los dos esquemas de precios de los productos deberían ser del mismo periodo de tiempo. si la empresa de suministro cambia su estructura de precios por una causa que no está relacionada con la MMEE que se va a evaluar. o el precio que se obtiene al dividir el coste de la facturación entre el consumo facturado.6) se suelen incluir las condiciones que varían de forma predecible y que son importantes en el consumo de energía dentro del límite de medida. o de la operación. Este tipo de cambio sucede en una variable estática.1 sobre la aplicación del mismo esquema de precios en el periodo de referencia y en el periodo demostrativo de ahorro requiere alguna consideración especial cuando la MMEE conlleva cambiar el combustible utilizado. dentro del límite de medida después del periodo de referencia. Para determinar el Cr se utilizará el esquema de precios del producto del periodo demostrativo de ahorro. en lugar de medir la carga de frío de una enfriadora. a una medición inexacta o a una inadecuada instalación y operación del equipo de medida. además de cualquier error que exista en los ajustes calculados.3 El Papel de la Incertidumbre (precisión) La medida de cualquier magnitud física implica la existencia de errores ya que ningún instrumento de medición es preciso al 100%. Por ejemplo. se hace una estimación para determinar el ahorro conseguido con la Opción A mediante la aplicación de una MMEE en la refrigeración. Los ajustes no-rutinarios se determinan a partir de los cambios físicos reales. Es importante disponer de un método para controlar los cambios producidos en esas mismas variables estáticas.1). De controlar las condiciones se puede encargar uno o varios de las siguientes personas: el propietario de la instalación. Los errores de modelización pueden ser debidos a fórmulas inapropiadas.suma al consumo de referencia para poder recoger en el informe el verdadero ahorro obtenido por la MMEE. de modo que se puedan identificar los cambios en las variables estáticas y se puedan realizar los correspondientes ajustes no-rutinarios. dado que se elige la Opción A con una carga de refrigeración fija. el ahorro recogido en el informe no cambia. En ocasiones. Modelización: la imposibilidad de encontrar modelos matemáticos que recojan completamente todas las variaciones relacionadas con el consumo de energía. o a la exclusión de variables relevantes. al menos dos de estos errores. Para garantizar que el error resultante (incertidumbre) sea aceptable para todos los usuarios de un informe de ahorros. como por ejemplo. En el proceso para determinar el ahorro el error de la medida dificulta la determinación exacta del mismo. Hay que documentar todas las condiciones de referencia en el Plan de Medida y Verificación. La Opción C no sirve para determinar el ahorro cuando el equipo de medida de energía de la instalación se utiliza también para cuantificar el impacto de los cambios en las variables estáticas. En el Plan de Medida y Verificación se tiene que establecer quién deberá realizar el seguimiento e informar sobre cada variable estática. cuando son muy numerosos o cuando no están bien documentados. o asumidos. con la Opción A se evitan los ajustes no-rutinarios. Cuando se pueda predecir el tipo de cambio que se van a producir se incluirá en el Plan de Medida y Verificación el método oportuno para realizar los ajustes no-rutinarios. que se producen en los equipos o en las operaciones (variables estáticas). La Opción A evita el uso de un ajuste no-rutinario. cuando se desarrolla e implementa el Plan de Medida y Verificación. a la inclusión de variables irrelevantes. Si se utiliza el consumo de energía de la instalación para cuantificar el impacto de estos cambios. El error de medición es la diferencia entre el consumo de energía registrado y el consumo real. 8. hay que asegurar que se esta gestionando los errores inherentes a la medida y el análisis. Otros aspectos de la Medida y Verificación 52 . Sin embargo. en la energía del periodo de referencia y en la energía del periodo demostrativo de ahorro. Tras la implementación de la MMEE se realiza una ampliación de la instalación incrementando la carga de refrigeración real dentro del límite de medida. Por lo tanto. Normalmente la ecuación 1 implica.8. Los valores estimados que se usan en la Opción A del IPMVP se suelen elegir para eliminar la necesidad de realizar ajustes cuando se producen cambios dentro del límite de medida (ver Capítulo 4. se debe eliminar primero el impacto de la MMEE en el consumo de energía de la instalación empleando la Opción B. el agente que genera el ahorro o el verificador independiente. Los puntos que hay que revisar detenidamente para gestionar la precisión e incertidumbre en el proceso de determinación de el ahorro son: • • Instrumentación: el error de los equipos de medida se debe a su mala calibración. puede resultar complicado cuantificar el impacto de tales cambios. El Capítulo 8. Por ejemplo. una estimación adecuada del parámetro y una inspección de la MMEE tras su implementación.000 unidades con una precisión de ± 100 unidades y una confianza del 95%. un equipo de medida puede medir el consumo de 5. Estas herramientas de cuantificación sólo se utilizan para desarrollar el Plan de Medida y Verificación con el fin de probar la incertidumbre asociada a las características de cada una de las opciones incluidas en el Plan de Medida y Verificación. al contrario que en la ASHRAE Guideline 14-2002. Observar que. sección 5. Se puede ver un ejemplo expresado con la cantidad adecuada de dígitos significativos en el Apéndice A-2. En este Protocolo. Cuando se describe la precisión dentro de un informe de ahorro. aunque en general no se suelen cuantificar todos. La estimación de los parámetros utilizados en la Opción A.2 define la relación entre el ahorro y las variaciones estadísticas en los datos de referencia para que resulta adecuada con los informes demostrativos de ahorros. • • En el Apéndice B de este documento y en la ASHRAE (2002). Esto quiere decir que el 95% de las lecturas reales caerán entre 4. tales como: • 18 Opción del IPMVP seleccionada. cuando se planifica un proceso de Medida y Verificación.4 Coste El coste para determinar el ahorro depende de muchos factores. Por tanto. Se puede minimizar la variación entre el valor estimado de los parámetros y su valor real mediante la revisión del diseño de la MMEE. Para determinar el ahorro es posible cuantificar muchos factores de incertidumbre. El muestreo18 puede ser realizado físicamente (sólo el 2% de las lámparas son medidas) como temporalmente (realizando una medida puntual por hora). 8. 19 Otros Aspectos de la Medida y la Verificación 53 . El objetivo consiste en reconocer y reportar todos los factores de incertidumbre. como las tratadas en el Apéndice B-3. el IPMVP no requiere incluir la incertidumbre en los informes demostrativos de ahorros.900 y 5.• Muestreo: una muestra de elementos o acontecimientos que representar a toda la población introduce un error como resultado de: la variación de los valores de la selección o por la selección de una muestra sesgada.11. estimadas o constantes utilizadas en el proceso de cuantificación. Ver también Reddy y Claridge (2000). tanto cualitativos como cuantitativos. evaluar y reducir algunas de estas incertidumbres19 .100 unidades. se debe informar sobre los factores de incertidumbre cuantificables y también sobre los elementos cualitativos de incertidumbre.2. hay que incluir una cifra de ahorro que no tenga más dígitos significativos que el menor número de dígitos significativos de las cantidades medidas. El Apéndice B-1. La precisión de cualquier medida se expresa como el intervalo dentro del cuál esperamos que caiga el valor real. en lugar de hacer mediciones. el muestreo no se refiere a procedimientos estadísticos rigurosos. sino a aplicar las mejores prácticas. Los efectos cruzados (más allá del límite de medida) que no están considerados completamente en la metodología del cálculo de ahorro. se discuten algunos métodos para cuantificar. donde se explican métodos de análisis de errores estándar de la metodología típica de cálculo de ahorros. Establece cuál es la precisión aceptable de ahorro por los usuarios durante la planificación del Plan de Medida y Verificación.5 trata sobre el nivel correcto de incertidumbre en cualquier MMEE o proyecto. con un nivel de confianza. cuando se aplican solo a un sistema. la Medida y Verificación no debe incurrir en costes innecesarios para ofrecer la certeza y capacidad de verificación adecuada del ahorro. Número del tipo de energías en el límite de medida con las Opciones A. No obstante. frecuencia y duración del proceso demostrativo de ahorro. el feedback operativo o la re-facturación a arrendatarios u otros departamentos de la empresa. lectura y desinstalación. Otros aspectos de la Medida y Verificación 54 . Requisitos de los informes demostrativos de ahorros. el IPMVP está escrito para ofrecer posibilidades en la documentación de los resultados de una MMEE. Los proyectos piloto. pueden tener un coste de Medida y Verificación superior a lo habitual. coherente con el presupuesto total de todas las MMEE.• • • • • • • • • • • • Número de MMEE y la complejidad y cantidad de interacciones que existan entre ellas. Experiencia y cualificación profesional de las personas que realizan la determinación del ahorro. Cantidad y complejidad de los equipos de medida: diseño. Precisión requerida. Número y complejidad de las variables independientes que se han incluido en los modelos matemáticos. Proceso de revisión o verificación del ahorro reportado. debido a un establecimiento más preciso del ahorro generado por la MMEE que se repetirá en el tiempo. A menudo se puede compartir estos costes con otros objetivos. El coste de la Medida y Verificación tiene que ser coherente con el nivel de ahorro esperado. Nivel de detalle y esfuerzo asociado con el establecimiento de las condiciones de referencia establecidos para la opción seleccionada. Tamaño de las muestras utilizadas para obtener una medida representativa. Sin embargo. mantenimiento. como el control en tiempo real. Resulta difícil generalizar sobre el coste de las distintas opciones del IPMVP ya que cada proyecto cuenta con su propio presupuesto. B o D. de modo que los usuarios pueden desarrollar procedimientos de Medida y Verificación de bajo coste para obtener la información adecuada. calibración. la duración del periodo de recuperación de la MMEE y el interés que tenga el usuario con la precisión. Duración del periodo demostrativo de ahorro. Ingeniería necesaria para realizar y respaldar las estimaciones utilizadas en las Opciones A o D. instalación. o de investigación. 5). En general. complejidad de las estimaciones. El presupuesto de la Medida y Verificación es más elevado al inicio del periodo demostrativo de ahorro. el coste del mantenimiento de dichos equipos hace que la Opción C sea menos costosa cuando el periodo demostrativo de ahorro es largo. número de mediciones sobre el terreno que se necesitan para ofrecer datos de partida a la simulación calibrada.Tabla 4 Elementos exclusivos del coste de Medida y Verificación Opción A Número de puntos de medida. el modelo se puede utilizar con otros objetivos. El coste para determinar el ahorro debe ser proporcional al ahorro que se espera y a la variación del mismo (ver Capítulo 8. dado que el coste de las estimaciones e inspecciones no suelen ser elevados. No obstante. aunque el propietario de la instalación quiera medir todos ellos. En este caso. Si en un lugar hay implementadas varias MMEE resulta más económico utilizar las Opciones C o D que aislar y medir varias MMEE mediante las Opciones A o B. La Opción A implica un coste menor y una mayor incertidumbre que la Opción B. número de variables independientes que se usan para realizar los ajustes rutinarios Nº y complejidad de los sistemas simulados. implica menos puntos de medida y un coste inferior. frecuencia de las inspecciones en el periodo demostrativo de ahorro Nº de puntos de medida. Por motivos contractuales puede que no tener que medir otros indicadores. habilidades del profesional encargado de la simulación para lograr la calibración Opción B Opción C Opción D La Tabla 4 destaca los principales factores que repercuten en el coste de cada opción. Otros Aspectos de la Medida y la Verificación 55 . Sin embargo. Un modelo de simulación con la Opción D suele ser caro y requir mucho tiempo. La ESE se suele encargar sólo de algunos indicadores de rendimiento. Dado que las Opciones A y B suelen necesitar nuevos equipos de medida. En esta fase del proyecto los procesos de medida deben ser ajustados mientras que una monitorización precisa del rendimiento ayuda a optimizar el funcionamiento de la MMEE. el propietario y la ESE tendran que compartir el coste de medida. dado que en la Opción A sólo se hacen estimaciones. como puede ser el diseño de las MMEE o el de una nueva instalación. duración del periodo demostrativo de ahorro Nº de variables estáticas a seguir durante el periodo demostrativo de ahorro. o bien aquellos factores que no han sido mencionados más arriba. el coste de los equipos de medida adicionales en las Opciones A o B se pueden compartir con otros objetivos como la monitorización o asignación de costes. También más información operativa puede ayudar a dimensionar los equipos para ampliar las instalaciones o para sustituir los equipos antiguos. la iluminación interior hace un uso uniforme de la electricidad a lo largo de todo el año. Para cada proyecto. con un enfoque básico de Medida y Verificación. y una precisión anual menor o igual que ± 25.000 euros.000 euros con un 90% de confianza.1 y B-5.000 euros al año (10% del ahorro). Lo normal es que el coste anual medio de Medida y Verificación suponga menos del 10% del ahorro anual medio que se está evaluando. pero no hasta los 20.3). instalación y propietario. que a su vez determina la incertidumbre que se puede aceptar.5 Equilibrio entre Coste e Incertidumbre El nivel aceptable de incertidumbre en un informe de ahorro está relacionado directamente con la reducción de la incertidumbre hasta un nivel adecuado a la cantidad de ahorro que se espera. Ese Plan de Medida y Verificación óptimo debe incluir consideraciones sobre la sensibilidad de la incertidumbre del ahorro y del coste de Medida y Verificación para cada parámetro de diseño de Medida y Verificación. sería razonable incrementar el gasto de Medida y Verificación hasta los 10. ya que ésta es proporcional a la complejidad de la MMEE y a la variación de las operaciones durante el periodo de referencia y el periodo demostrativo de ahorro. no es posible cuantificar todas las incertidumbres (ver Capítulo 8. la Opción A permite determinar el ahorro de una medida de eficiencia energética de iluminación en una fábrica con menos incertidumbre que el ahorro de una medida de eficiencia energética de refrigeración. el ahorro comprometido sitúa un límite en el presupuesto de Medida y Verificación. Al determinar el nivel de medidas a realizar y el coste asociado. La mejora del feedback que se consigue con la Medida y Verificación permite también incrementar los ingresos asociados (pagos) al contrato de rendimiento energético. No todas las MMEE tienen el mismo grado de incertidumbre de Medida y Verificación. Esta cuestión es tratada con mayor detalle en Goldberg (1996b). Los Apéndices B-5. supongamos que tenemos un proyecto con un ahorro estimado de 100. puesto que los parámetros de iluminación estimados tiene menos incertidumbre que los parámetros estimados en una planta de refrigeración. El nivel de incertidumbre que se puede aceptar en un informe de ahorro suele ser algo subjetivo que depende de la rigurosidad de los lectores. Por ejemplo.000 euros al año y con un coste anual de 5. por lo que es sencillo determinar el ahorro. Por ejemplo.2 presentan métodos de combinación de varios componentes de la incertidumbre y establece objetivos y criterios de incertidumbre. Para mejorar la precisión hasta ± 7. Por ese motivo. En el Apéndice B se presentan métodos de cuantificación de la incertidumbre. existe un Plan de Medida y Verificación óptimo. Por ejemplo.000 euros al año (20%). mientras que la demanda de calefacción y refrigeración cambia con las estaciones del año por lo que hacen que es más difícil identificar el Otros aspectos de la Medida y Verificación 56 .000 euros. al basarse en mediciones en lugar de estimaciones de ahorro. reducir la incertidumbre requiere más o mejores datos operativos. Sin embargo. Las inversiones adicionales que se realicen para reducir el nivel de incertidumbre no deben superar el incremento esperado del valor. Por supuesto. Por eso hay que considerar las incertidumbres cuantitativas y cualitativas al valorar el coste de las opciones de Medida y Verificación en cada proyecto.8. Unos datos operativos optimizados permiten precisar aún más el ahorro y perfeccionar otras variables operativas. el Plan de Medida y Verificación considerará la variación del consumo de energía dentro del límite de medida. que deben ser conservadores. Sin embargo. según la directriz de del 10% de ahorro. Consumos de energía constante y MMEE que proporcionan ahorros elevados. es probable que el ahorro aparezca también en el consumo registrado por la empresa de suministro. es posible que el propietario necesite un verificador independiente para revisar los informes demostrativos de ahorros. No se puede realizar una campaña de Medida y Verificación importante si las MMEE proporcionan poco ahorro. La Opción C puede mantener bajo el coste de Medida y Verificación si de una forma simple se pueden monitorizar las variables estáticas para detectar la necesidad de realizar ajustes no-rutinarios. este es el caso de un extractor a velocidad constante que funciona con carga constante según un patrón definido. una revisión completa de los ajustes no-rutinarios requiere entender bien la instalación. al igual que en el caso anterior. si el ahorro conseguido por una MMEE es de 1.9 que indican que el ahorro tiene que superar el 10% del consumo medido de la instalación. el grado de incertidumbre suele ser también bajo. La Opción C no será adecuada según las directrices generales del Capítulo 4. se necesitan los valores de todos los parámetros bajo la Opción B para lograr la precisión requerida. 1. No se puede realizar una campaña de Medida y Verificación importante si las MMEE proporcionan poco ahorro. introducir pequeñas mejoras para mejorar la precisión permitirá obtener una mejora económica como para merecer un análisis de los datos y realizar unas mediciones más precisas. El periodo demostrativo de ahorro tiene que abarcar varios ciclos normales de funcionamiento de la instalación. No obstante.000. La revisión independiente puede revisar también los ajustes no-rutinarios. sobre todo si hay una variación pequeña de los datos de la energía medida.000 euros anuales. El dueño de la instalación proporcionará 20 Ver también el FEMP (2002). 3. sus operaciones y los cálculos de la ingeniería energética. 2. por ejemplo. Este verificador independiente comenzará revisando el Plan de Medida y Verificación durante su preparación. si se es capaz de mantener el coste de Medida y Verificación en un nivel adecuado respecto del ahorro. Esta situación permite reducir la incertidumbre mediante la recogida y el análisis de una gran cantidad de datos con las Opciones A. dado que los niveles de ahorro son más elevados. para garantizar que los informes de ahorro alcanzarán las expectativas del propietario respecto a la incertidumbre. Sin embargo. por lo que las técnicas de la Opción C serán utilizadas poniendo especial cuidado en monitorizar las variables estáticas para detectar la necesidad de realizar ajustes no-rutinarios. 4. Otros Aspectos de la Medida y la Verificación 57 .ahorro. Consumos de energía variable y MMEE que proporcionan poco ahorro.6 Verificadores Independientes Cuando el propietario de la instalación contratada con una ESE conseguir un ahorro de energía. Consumos de energía variable y MMEE que proporcionan ahorros elevados.000 euros a 20. Consumos de energía constante y MMEE que proporcionan poco ahorro. B o D. 8. No obstante. Esta situación tiende a favorecer el uso de la Opción A con un breve periodo demostrativo de ahorro. Por otra parte. la Opción C puede medir sin problemas una MMEE de alto valor.000 euros al año si permitiera aumentar la precisión y se van a obtener más datos operativos. con una gran variabilidad del consumo de energía. La realización de un muestreo pueden reducir el coste de la Opción B. Con una baja variación del consumo de energía. Por ejemplo. de forma que resulta más adecuada la Opción A. hay que decidir si se aumenta el coste de la Medida y Verificación de 5. Hay que tener en cuenta las siguientes directrices para equilibrar coste e incertidumbre en un proceso de Medida y Verificación20. Estos periodos están definidos por el correspondiente programa de comercio de derechos de emisión. Un contrato de rendimiento energético necesita que ambas conozcan que el pago del rendimiento está basado en información válida. si un proyecto abarca varias líneas de suministro o si las emisiones sobrepasan los límites atmosféricos establecidos. El comercio de derechos de emisión se verá facilitado si se tiene en cuenta los siguientes métodos para informar sobre el ahorro de energía. el IPMVP y el Plan de Medida y Verificación del proyecto tienen que ser usados junto con el programa específico de comercio de emisiones. Muchos de ellos son miembros de asociaciones profesionales sectoriales o profesionales de Medida y Verificación certificados (CMVP)21. Las normas de referencia se definen en función del programa correspondiente al comercio de derechos de emisión. 8. cada sistema de comercio de derechos de emisión dispone de sus propias normas sobre los factores de emisión a aplicar a los ahorros. Si surge algún conflicto durante el periodo demostrativo de ahorro este verificador independiente puede ayudar a resolverlo. si existen tasas de emisión diferentes en cada sistema de combustión. La reducción del consumo de electricidad debe dividirse en dos según el origen del ahorro. Por ejemplo. Puede que no se acepten las MMEE para el comercio de los derechos de emisión si están en la línea del negocio o simplemente cumplen con regulación existente. Junto con el Plan de Medida y Verificación de cada proyecto.evo-world. dónde se incluirá la metodología a seguir para convertir el ahorro energético en emisiones equivalentes. Medida y Verificación y contratos de rendimiento energético. • El ahorro de electricidad se tiene que dividir en periodos punta y periodos valle y en estación ozono y estación no ozono. lo que también aumenta la confianza en los informes asociados a la reducción de emisiones. para verificar la reducción de emisiones. se pueden considerar tasas de emisiones predeterminadas cuando no existen equipos de medida 21 El curso del CMVP es una actividad conjunta de EVO y la Asociación de Ingenieros de Energía (AEE). Otros aspectos de la Medida y Verificación 58 . Respecto a los objetivos del comercio de los derechos de emisión. el IPMVP mejora la consistencia de los informes y hace posible la validación y verificación de los proyectos de ahorro de energía. si existen unos estándares mínimos de eficiencia que rigen el mercado de equipos.con resúmenes los cambios de las variables estáticas para que el verificador se pueda centrar en los cálculos ingenieriles que se realizan en los ajustes no-rutinarios. Un verificador independiente puede asegurar la validez de la medida y evitar así conflictos. Los verificadores independientes suelen ser ingenieros consultores con experiencia y conocimientos en MMEE. cuando está implicado el comercio de NOx o de sustancias químicas orgánicas volátiles. Sin embargo. Diferenciar el ahorro de energía en cada lugar. Se puede acceder por la web de EVO: www. serán estos estándares los que establezcan la referencia para determinar las reducición de emisiones a considerar. Diferenciar el ahorro de combustible por tipo de combustible o de caldera.org. Reducción de la demanda o aumento de la autogeneración dentro de la instalación. Puede que sea necesario cambiar la referencia ajustada que se utiliza para calcular el ahorro de energía con el fin de adecuarla a los requisitos del programa de comercio de derechos de emisión.7 Información Necesaria para el Comercio de Derechos de Emisión La adhesión al IPMVP puede mejorar la confianza en los informes demostrativos de ahorros. • • • • En general. las referencias ajustadas deben considerar si las MMEE eran excedentes o adicionales al comportamiento normal. En caso de ahorro de combustible. calderas. Para realizar el análisis diario o mensual se deben utilizar los datos climatológicos oficiales. bombas. nivel de producción. siguiendo unos principios reconocidos. tasa de ventilación.11 Cuestiones sobre la Medida La colocación adecuada de equipos de medida en aplicaciones concretas es una ciencia en sí misma. como sucede cuando se monitorizan los datos en el propio lugar. El IPMVP Volumen II. presión del aire comprimido. Si se utiliza un equipo para monitorizar los datos climatológicos del lugar hay que asegúrese de que el equipo esté calibrado de forma correcta y que se realice regularmente. técnicas de calibración. por requerimiento de ley o de estándares del propietario22. comercial y federal. tales como los publicados en las Directrices para Proyectos de Electricidad Conectados en Red (WRI 2007) 8. 8. se establece una energía del periodo de referencia igual o inferior al estándar de energía mínimo aplicable. puede ser que los datos climatológicos oficiales no estén disponibles de forma inmediata. Sin embargo. motores. Existen multitud de referencias con ese fin. 8. ofrece información sobre los códigos de edificación residencial. etc. en la web de EVO se incluyen referencias actualizadas sobre las técnicas de medida. publicados por el gobierno. ventiladores. 22 Otros Aspectos de la Medida y la Verificación 59 . Los parámetros clave de los usuarios son: nivel de iluminación. Cuando se analiza la respuesta de la demanda en función de las condiciones climatológicas.10 Estándares Mínimos de Energía Cuando se necesita alcanzar un determinado valor de eficiencia. temperatura. que suelen ser los más seguros y precisos. estándar de laboratorios para realizar mediciones y métodos de análisis de máquinas enfriadoras. Conceptos y Prácticas para Mejorar la Calidad Ambiental Interior de los Edificios.de las emisiones. el ahorro se puede basar en la diferencia entre la energía del periodo demostrativo de ahorro y ese estándar mínimo. 8. sugiere métodos de monitorización de las condiciones internas existentes durante el desarrollo de proyectos de eficiencia energética. caudal de agua. sin el consentimiento de los ocupantes del edificio o responsables de planta. en el modelo matemático. También puede ocurrir que los usuarios establezcan su propia tasa de emisión para el ahorro. presión y temperatura de vapor.9 Datos Climatológicos Si se utilizan lecturas mensuales de energía hay que recoger a diario la información climatológica para que pueda coincidir con las fechas reales de la lectura de los equipos de medida. En ese caso. En el Plan de Medida y Verificación quedarán registradas las condiciones de operación mínimas que se tienen que respetar (ver Capítulo 5). disponible en la dirección www.gov/buildings/codes_standards/buildings. sistemas de almacenamiento térmico y unidades de tratamiento de aire. En caso de ahorro de electricidad también se pueden considerar valores predeterminados para la tasa de emisión de la red de suministro. El Anexo A de la ASHRAE (2002) también tiene información útil sobre sensores.8 Condiciones Mínimas de Funcionamiento Un proyecto de eficiencia energética no tiene que afectar al uso normal de la instalación donde se implanta. se tiene que utilizar las temperaturas medias diarias o los grados-día. hornos.doe.eren. El Programa de Estándar y Directrices de Energía en Edificios del Departamento de Energía de los Estados Unidos (BSGP). 1 Errores en la toma de Datos y Pérdida de los mismos Ningún proceso de toma de datos se puede realizar sin error. o los que hay no son adecuados. que es cuando se realizó la investigación.También tiene información útil sobre errores y costes. El nivel de pérdida de datos repercute de forma significativa en el coste. Ese grado formará parte de las consideraciones generales sobre la precisión. No se tiene que considerar esa tabla como algo definitivo. Así pues. los problemas que surjan con los datos de referencia no se sustituirán por datos modelizados. la cantidad de datos erróneos o que faltan también será distinta. La metodología para recoger los datos del periodo demostrativo de ahorro tiene distinto nivel de dificultad y. En ese caso. si bien la información sobre costes data de 1994.11. Asimismo. Si faltan datos de referencia. o también se puede cambiar el periodo de referencia. 8. se necesitará durante el periodo demostrativo de ahorro un modelo que permita interpolar datos medidos con el fin de poder calcular el ahorro de cada periodo. La Tabla 5 resume los principales tipos de medidores y caractersísticas principales. En el Plan de Medida y Verificación se debe establecer el porcentaje máximo aceptable de pérdida de datos y la forma de medir dicho porcentaje. por lo tanto. excepto si se utiliza la Opción D. pueden buscarse otros datos reales que puedan sustituirlos. Otros aspectos de la Medida y Verificación 60 . Los datos del periodo de referencia constan de datos reales sobre energía y las variables independientes en dicho periodo de referencia. el Plan de Medida y Verificación establece una metodología para recrear los datos erróneos o que faltan en el periodo demostrativo de ahorro mediante una interpolación en el análisis final. En el Plan de Medida y Verificación se hará constar el origen de todos los datos de referencia. para que contenga sólo datos reales. Aplicación Tipo de Medidor Transforma dor de corriente (CT) Transforma dor de tensión (PT) Clase de medidor Precisión típica Coste Relativo Tipo de Aplicaci ones Tipo de Aplicaciones No sirve cuando el factor de potencia es menor que 1 o hay distorsión sinusoidal Tabla 5 Corriente Alterna (A) Transformador de núcleo sólido toroidal o dividido Transformador de núcleo sólido toroidal o dividido Mide los vatios (o amperios, voltios y factor de potencia) y los vatios hora. Utilizar muestras digitales (IEEE 519-1992) para medir correctamente las formas de onda distorsionadas Principales tipos de medidores – Parte 1 <1% Tensión (V) Potencia eléctrica (W) o Energía (Wh) Vatímetro o contador de energía activa Necesario para cargas inductivas (p.ej. motores) o circuitos con armónicos de componentes como un variador de velocidad Tiempo de funcionamien to (h) Medir y registrar los periodos y las horas de funcionami ento de los equipos Detector de Temperart ura de Resistenci a (RTD) Funcionamient o con batería Coste inferior qeu el contador de energía Registro de las horas del periodo de iluminaci ón Para equipos con carga constante de consumo eléctrico Razonable Coste Bajo Aire y Agua Muy utilizado. Hay que compensar las longitudes de conducción Rango estrecho. Adecuado para la medida de energía térmica. Necesita amplificadores de señal Temperatura (ºC) Termopar Elevada Elevada Otros Aspectos de la Medida y la Verificación 61 Aplicación Tabla 5. Principales tipos de medidores – Parte 2 Tipo de medidor Clase de medidor Precisión típica Coste relativo Tipo de aplicacion es Medida especial y aspectos de verificación Requiere calibración regular Humedad (%) Presión diferencial Desplazamiento Intrusivo Turbina o extracción de turbina con punto caliente Desprendimiento de vórtices Ultrasonidos Magnético No Intrusivo Cubo y cronómetro Bajo 1-5% of max <1% <1% Líquido limpio, tubería linial Caudal líquido (unidades /segundo) Elevada <1% Elevada Condensac ión de vapor, accesorios de fontanería Tubería linial Medición del caudal fijo Medida del caudal Presión Utilizar sensores de temperatura fijos para medir por diferencias de temperatura. Precaución con los posibles errores Energía Térmica Flujo empaqueta do y registro y cálculo de la temperatur a Utilizar sensores de caudal y temperatura. En el caso de vapor, necesita sensores de presión y temperatura <1% Elevada Otros aspectos de la Medida y Verificación 62 8.11.2 Utlización del Sistema de Control pra la Recogida de Datos Un sistema informático de control puede realizar gran parte de la monitorización de datos necesaria. Sin embargo, el hardware y el software del sistema tienen que ser capaces de controlar y reunir los datos de forma simultánea, sin ralentizar el ordenador, sin utilizar demasiado ancho de banda o sin superar su capacidad de almacenamiento. Algunos de los parámetros medidos no son útiles para realizar su control, por ejemplo, la medida de la potencia eléctrica. La tendencia hacia pequeñas potencias, iluminación y principales elementos consumidores resulta útil para determinar grandes ahorros y recopilar información operacional de alta calidad, pero no es muy útil para realizar el control en tiempo real. A menudo el software del sistema de control puede realizar otras funciones para ayudar a seguir los cambios de las variables estáticas durante el periodo demostrativo de ahorro, tal como el registro automático de los cambios en puntos concretos. El personal técnico de la instalación tiene que recibir la formación del uso de los sistemas de control, de esta forma podrán elaborar sus propios análisis para diagnosticar problemas en el sistema, siempre que el sistema tenga capacidad para realizar análisis adicionales. Sin embargo, cuando una ESE se encargue del control del sistema, habrá que establecer las normas de seguridad necesarias para garantizar que cada persona accede a las funciones de las que es responsable y está autorizado. El equipo de monitorización del sistema de control puede tener una conexión de sólo lectura, vía modem, para poder inspeccionar la evolución de los datos desde la oficina. En ese caso, habrá que proteger los ordenadores y los sistemas de control contra el ataque de virus. El sistema de control puede registrar el consumo de energía con su línea de tendencia. Sin embargo, algunos sistemas registran eventos cambio de valor (COV), que no se utilizan directamente para calcular el ahorro de energía, sin seguir los intervalos temporales entre sucesos de COV distintos (Claridge et al. 1993, Heinemeier y Akbari 1993). Se pueden establecer unos límites de cambio de valor (COV) más estrictos para forzar las tendencias hacia intervalos más regulares, aunque esto puede saturar los sistemas que no han sido diseñados para tal cantidad de datos. Hay que prestar mucha atención a: • Controlar el acceso, o los cambios en el registro de tendencias, del sistema del que se extraen los datos de la energía. • Desarrollar rutinas post-procesamiento para convertir cualquier dato de COV del sistema de control en series temporales para realizar un análisis. • Obtener del proveedor del sistema de control: - calibraciones estándar de todos los sensores de los que se disponga, - las pruebas de que los algoritmos internos para contabilizar o sumar impulsos o unidades son precisas. (Actualmente no existen estándares para realizar este tipo de análisis (Sparks et al. 1992)), - el compromiso de que hay capacidad de procesamiento y almacenamiento para tratar la tendencia de los datos a la vez que soportan las funciones de control del sistema. Otros Aspectos de la Medida y la Verificación 63 Este periodo puede ser tan breve como el tiempo que se tarda en realizar una medida instantánea de una cantidad constante. Ver Apéndice B-1. El coste evitado es el equivalente económico del consumo de energía evitado. incluida la preparación del personal de operación. con operación variable.6 y 8.6. verificar y documentar que el funcionamiento de los equipos cumple con las necesidades operativas de la instalación. Grado / nivel de confianza: Probabilidad de que cualquier valor medido caiga dentro de un intervalo de precisión establecido. Cuando la temperatura media exterior diaria está un grado por debajo de una temperatura establecida de referencia.1.2 Coeficiente de varianza (cv): Ver Apéndice B-3. Si esa diferencia de temperatura se mantiene durante diez días.CAPÍTULO 9 DEFINICIONES Los términos que aparecen en cursiva tienen las siguientes definiciones: Energía de referencia ajustada: Consumo del periodo de referencia ajustado con las distintas condiciones operativas. Ambos se suelen denominar ahorro. Constante: Término utilizado para describir un parámetro físico que no cambia en un periodo de tiempo.1 Ciclo: Tiempo entre el inicio de una serie de modos de operación similar de una instalación. excepto las denominadas variables independientes que se utilizan para realizar los ajustes rutinarios. se define que ese día tiene un grado-día de calefacción. antes de la implementación de una MMEE. que varían de forma anual. por ejemplo 18ºC. dentro de la capacidad de diseño y con los criterios funcionales de la documentación del diseño y del propietario. Cuando la temperatura ambiente cae por debajo de la diferencia de la temperatura. o del sistema. Por ejemplo. Periodo de referencia: Tiempo seleccionado que representa el funcionamiento de la instalación. Referencia: Que pertenece al periodo de referencia.1). Definiciones 64 . Inspección de puesta en marcha: El proceso para lograr. o de parte de los equipos. El ahorro normalizado es otro tipo de ahorro. Consumo de energía evitado: Reducción del consumo en el periodo demostrativo de ahorro respecto a lo que habría consumido si la instalación hubiera estado trabajando de la misma forma y con los mismos equipos que en el periodo de referencia pero con las condiciones de funcionamiento del periodo demostrativo de ahorro (ver Capítulo 4. Grados-día: Un grado-día es una medida que relaciona la carga de calefacción y refrigeración de una instalación con la temperatura exterior. Ajustes de referencia: Ajustes no-rutinarios (Capítulos 4. o tan prolongado como para reflejar todo un complejo ciclo operativo completo de un sistema. CV (RMSE): Ver Apéndice B-2. Otro ejemplo es el ciclo semanal de un proceso industrial que funciona de forma distinta entre el fin de semana y el resto de la semana. En el Plan de Medida y Verificación se especificará qué es lo que se considera una variación pequeña. serían diez grados-día de calefacción durante todo el periodo. Aunque se observen pequeños cambios se sigue describiendo como constante. Si la diferencia de temperatura fuera de 12ºC durante 10 días se contarían 120 grados-día de calefacción. cuyo consumo varía en respuesta a procedimientos operativos o las variables independientes.2) que se producen durante el periodo demostrativo de ahorro respecto a los cambios de cualquier característica principal de la instalación que inciden sobre la energía dentro del límite de medida. el ciclo de la mayoría de los edificios es de 12 meses. ya que su consumo está relacionado con las condiciones climatológicas. Energía de referencia: Consumo que se produce durante el periodo de referencia sin ajustes. o de una instalación.2. 2. Medida de mejora de eficiencia energética (MMEE): Una actividad. o un conjunto de actividades. En una misma instalación pueden implantarse varias MMEE a la vez que cada una de ellas con un objetivo distinto. Media: Ver Apéndice B-1. Energía: Consumo o demanda de energía o agua. Las MMEE también pueden conservar la energía sin cambiar la eficiencia. o en una modificación del diseño antes de la construcción de un nuevo sistema o de una nueva instalación. Cuando la temperatura ambiente está por encima de la de referencia se cuentan los grados-día de refrigeración. Efectos Cruzados: Efectos sobre la energía creados por una MMEE pero que no son medidos dentro del límite de medida. o incluso estimaciones de ingeniería. las pruebas de rendimiento de los equipos que no se han realizado en el lugar donde éstos son utilizados durante el periodo demostrativo de ahorro se consideran estimaciones. Compañía de Servicios Energéticos (ESCO): Empresas que proporciona servicios de diseño y construcción de MMEE bajo un contrato de eficiencia energética. Según el IPMVP. dentro de una instalación más grande. o una planta industrial. que han sido diseñadas para incrementar la eficiencia energética de una instalación. Contrato de Eficiencia Energética: Contrato entre dos o más partes dónde el pago se basa en conseguir unos resultados concretos.se cuentan los grados-día de calefacción. cambios del software o de nuevos medios de formación y gestión de los usuarios de la instalación o del personal de operación y mantenimiento. que tiene varios sistemas o equipos que consumen energía. o de una instalación existente.2. Variable Independiente: Parámetro que se espera que cambie de forma regular en el tiempo y que tenga un impacto medible sobre el consumo de energía de un sistema o de una instalación. Instalación: Un edificio. pueden ser tratadas como una instalación independiente si dispone de un equipo de medida independiente que mide toda su energía. el factor de potencia o las cantidades contratadas para establecer el consumo sobre la factura (denominado consumo de facturación).3. Error Medio de Sesgo (MBE): Ver Apéndice B-2. Definiciones 65 . que se derivan de la clasificación que hace el fabricante sobre el rendimiento de los equipos. La empresa de suministro tiene en cuenta los máximos o mínimos estacionales. aunque se suele utilizar la temperatura en la que un edificio en particular no necesita calefacción o refrigeración. Precio Marginal: El coste de una unidad adicional de un producto facturado con un complejo esquema de tarifas. revisión de los procedimientos operativos y de mantenimiento. Una MMEE puede implicar uno o más: cambios físicos en los equipos de la instalación. Una parte o una sección. Estimación: Proceso para determinar el parámetro utilizado en un cálculo de ahorro mediante métodos que no sean realizar mediciones durante el periodo de referencia y el periodo demostrativo de ahorro. tales como reducir el coste de la energía o recuperar la inversión dentro de un tiempo determinado. de un sistema o de parte de un equipo. Estos métodos pueden consistir en suposiciones arbitrarias. Demanda Ratchet: Se trata de un método utilizado por la empresa de suministro para establecer el consumo por el que factura a los clientes cuando esta cantidad es distinta del consumo que se ha medido en el equipo de medida. Una MMEE puede consistir en una medida de eficiencia energética de un sistema. Cualquier temperatura de referencia se puede emplear para registrar grados-día. 1 y B-1. Este periodo puede ser tan breve como el tiempo que se tarda en realizar una medición instantánea de un parámetro constante. independientemente de que el consumo esté dentro o no de ese límite. Ver los Apéndices B-1. Por ejemplo. Se puede consultar también el Capítulo 2. dentro del límite de medida. desde el periodo de referencia. Cuando se realizan ajustes no-rutinarios en la energía de referencia. Ahorro Normalizado: Reducción del consumo o del coste de la energía que se produce en el periodo demostrativo de ahorro respecto a lo que habría sucedido si la instalación hubiera estado equipada y hubiera funcionado como en el periodo de referencia. Cualquier estimación sobre un valor medido debe incluir una justificación sobre la confianza de dicha precisión. para separar los hechos que son relevantes en la determinación del ahorro de los que no lo son. Error Probable: Ver Apéndice B-5. (Ver Capítulo 4. un fabricante de un equipo de medida que establece su precisión en ± 10%. Las condiciones normales también pueden ser las prevalecen durante el periodo de referencia.6. Límite de Medida: Un límite conceptual que se establece alrededor de los equipos. Definiciones 66 .2). en lugar del ahorro normalizado. Plan de Medida y Verificación: El documento definido en el Capítulo 5.6. R2: Ver Apéndice B-2. Estas condiciones normales pueden ser las medias de un periodo prolongado o de cualquier otro periodo que no sea el periodo demostrativo de ahorro. especialmente si fueron utilizadas como base para predecir el ahorro.1) o simplemente ahorro. Ajustes No-Rutinarios: Los cálculos reflejados en la ecuación 1 del Capítulo 4 que compensan los cambios en los factores estáticos.1. Análisis de Regresión: Técnica matemática que extrae los parámetros de un conjunto de datos para describir la correlación de las variables independientes medidas y de las variables dependientes (normalmente datos de energía). Medición con equipos de medida: Toma de datos de energía de una instalación en un período de tiempo mediante el uso de dispositivos de medida. Todo el consumo de los equipos. ya que representa la ausencia del consumo.Medida y Verificación: Proceso coherente de mediciones para determinar de forma fiable el ahorro conseguido en un programa de gestión de la energía dentro de una instalación particular. se utiliza el término consumo de energía evitado (Ver Capítulo 4. Si las condiciones son las del periodo demostrativo de ahorro. Precisión: Cantidad que se espera que se desvíe un valor medido de un valor real. con un grado de confianza del 95%. pero bajo un conjunto de condiciones normales. realizando los ajustes necesarios según los cambios de las condiciones. o sistemas. Por ejemplo. a la duración de un periodo de medida del rendimiento por un contrato de eficiencia energética. a veces se denominan simplemente ajustes de referencia (Ver también el Capítulo 8. o tan largo como para recoger los diferentes tipos de operación normal de un sistema o de una instalación en operación variable.2 para definiciones de precisión absoluta y relativa. o puede ser indefinido. El ahorro no se puede medir de forma directa.2. La precisión se expresa como una tolerancia ±. o sistemas. que quede dentro del límite de medida debe ser medido o estimado. si es probada la relación entre la señal de salida de un variador de velocidad y la potencia del ventilador controlado esa señal de salida es un proxy de la potencia del ventilador. Proxy: Parámetro medido puesto en lugar de una lectura directa de un parámetro de energía cuya relación está contrastada sobre el terreno. Ver Capítulo 4. Ver Apéndice B-2. equivalente a la duración del periodo de recuperación financiera de una inversión. El ahorro se determina comparando el consumo antes y después de la implementación de un proyecto.4.2). Periodo demostrativo de ahorro: Periodo que sigue a la implementación de una MMEE cuando los informes de ahorro se adhieren al IPMVP. operacionales y de mantenimiento. Un números enteros que termina en cero tienen una cantidad desconocida de dígitos significativos (Ver también el Apéndice A-2). Error Estándar: Ver Apéndice B-1. Definiciones 67 . El ahorro. pero que no sirven de base para ningún ajuste rutinario.3.6. Desviación Estándar: Ver Apéndice B-1. Estadístico t: Ver Apéndice B-2. Ver el Capítulo 4.3. Verificación: Proceso de examinar un informe preparado por un tercero para valorar si es adecuado con los objetivos pretendidos.1 y 4. no es simplemente la diferencia entre las facturas o las lecturas medidas por la empresa de suministro durante el periodo de referencia y el periodo demostrativo de ahorro.Ajustes Rutinarios: Los cálculos de la ecuación 1 del Capítulo 4 realizados con una fórmula que se incluye en el Plan de Medida y Verificación para compensar los cambios en las variables independientes seleccionadas dentro del límite de medida desde el periodo de referencia.2. Variables Estáticas: Aquellas características de la instalación que afectan al consumo dentro del límite de medida. Error Estándar de la Estimación: Ver Apéndice B-2. El ahorro económico se puede expresar de forma análoga al coste evitado o ahorro de coste normalizado (Ver Capítulo 8. Modelo de Simulación: Conjunto de algoritmos que calcula el consumo de una instalación a partir de ecuaciones de ingeniería y de parámetros definidos por el usuario. La cantidad de estos dígitos en cualquier suma debe coincidir con el número que tenga menos dígitos.2.2).2.1). Varianza: Ver Apéndice B-1.6. Error Estándar del Coeficiente: Ver Apéndice B-2. la regla de dígitos significativos se sustituye por una regla sobre la cantidad de dígitos que hay después del decimal.3. medioambientales.2.6 y 8. como se utiliza en el IPMVP.2. Dígitos Significativos: Dígitos diferentes de cero y ceros con dígitos diferentes de ceros a su izquierda. Pueden ser constantes o variables.3. (Ver los Capítulos 4. Observar también que cuando se añaden números. Entre ellas se incluyen las características fijas. Observar que un número entero tienen una cantidad ilimitada de dígitos significativos.1 un desarrollo de este punto. respectivamente).3. El ahorro físico se puede expresar como el consumo de energía evitado o como el ahorro normalizado (Ver Capítulo 4. Ahorro: La reducción del consumo o del coste de la energía. . Grodent. and Air Conditioning Engineers. Chace. Ventilating. ASHRAE Guideline 1-1996. An Annotated Guide to Models and Algorithms for Energy Calculations Relating to HVAC Equipment. la editorial o la fuente dónde se puede obtener el documento. organizaciones profesionales y otras autoridades reconocidas. 1988. J.. Atlanta. The HVAC Commissioning Process. Vol. ASHRAE Transactions. Toolkit for Primary HVAC System Energy Calculation . 1994a. 13. 1994b. ASHRAE Transactions. T. On-Site Calibration of Flow Metering Systems Installed in Buildings.. 10. Pt. W..S. M. Toolkit for Primary HVAC System Energy Calculation . Philadelphia. American Society of Heating.S. Taking A Building's Vital Signs: A Lending Library of Handheld Instruments. Benedict. Huizenga. 30th Intersociety Energy Conversion Energy Conference. Proceedings of Building Simulation. 4. Fundamentals of Temperature. M. Atlanta. Handbook: Fundamentals.000 Fixture Lighting Retrofit to the USDOE Forrestal Building. R. Atlanta. Bou Saada. ASTM 1992. LeBrun.E. Grodent. Vajda. and Air Conditioning Engineers. Bou Saada. D. LeBrun. R. Referencias 68 .21. En la mayoría de los casos. and Air Conditioning Engineers. J. Heinemeier. American Society of Heating. and Haberl. Final report submitted to ASHRAE. y Flora. C. and Haberl. universidades. 15. J.26. New York. se cita la publicación. Akbari. 2. 10. Grodent.. Proceedings of the 1996 ACEEE Summery Study. New York. NBS Building Science Series Report No. Proceedings of the ACEEE 1996 Summer Study on Energy Efficiency in Buildings. 1995. Se tratan de publicaciones.P. An Algorithm to Disaggregate Commercial Whole-Facility Hourly Electrical Load Into End Uses. J. Ventilating. John Wiley and Sons.14-10. 14. and Marcial. 4.E. January.E. A Weather-Daytyping Procedure for Disaggregating Hourly End-Use Loads in an Electrically Heated and Cooled Building from Whole-instalación Hourly Data. 1995b. American Society of Heating. pp. July 30-August 4. 1989. Bou Saada. 2. K.11-4. J.. An Improved Procedure for Developing Calibrated Hourly Simulated Models. libros e informes de agencias gubernamentales.. J. C. Ventilating. 1995: pp. 11. 12. Proceedings of the ACEEE 1988 Summer Study on Energy Efficiency in Buildings. 10. M. HVAC01 Toolkit: A Toolkit for 20 Primary HVAC System Energy System Energy Calculations. Bourdouxhe. 100. 159. 8. J. 1995a. LeConiac. August. Vol. Benton. 3. 1996.P. Georgia. 1. Georgia. LeBrun. 1984. Pressure and Flow Measurement. 1984.Part 2: Reciprocating Chiller Models. ASHRAE. Baker. Bourdouxhe. Chapter 32 .. 7.Part 1: Boiler Model.CAPÍTULO 10 REFERENCIAS Nota: Las referencias siguientes pretenden proporcionar al lector un número de fuentes adicionales de información. Georgia. and Harris. L. 5.. Measurement of Energy and Demand Savings. T. Pt. H. 1996. 6. J. Standard Test Method for Determining Air Leakage Rate by Fan Pressurization.L. D. Georgia. 4. ASHRAE 2005. and Hurley. 475-484.. 9...P. J. Total Utility Savings From the 37. 2. Pennsylvania. American Society for Testing Materials. J.. T. pp. Haberl.Energy Estimating and Modeling Methods. M. J. Vol. P. ASHRAE Guideline 14-2002. Hyderman.E. Atlanta. Vol. Bourdouxhe. 100. #EPRI TR-100984 V2). 2.56.143 Washington. Houcek. 151 Bear Hill Road.73. Cortina. C. Fels. New York. Energy Services Journal. and McBride. Proceedings of the 1994 ACEEE Summer Study. J... D.. J. Palo Alto. Can You Achieve 150% of Predicted Retrofit Savings? Is it Time for Recommissioning?. Haberl. Texas A&M University.EPRI 1993. 31. ESL-PA-92/02-15.. Fels. EEI 1981.C. Palo Alto. ASHRAE Transactions.) 1988. 1995. and O'Neal. 1996. 1 and 2. 27. 26. 4. 23. Energy and Buildings. Princeton.A. D.: American Council for an Energy-Efficient Economy. M. Haberl. (ed. M. 1993.. Haberl. Department of Energy. A.S. Kissock. K. J. B. Poyner. 1990.. California: Electric Power Research Institute. Edison Electric Institute. Vol. D. 5. The Value of Improved Measurements: Facing the Monsters That Won't Annihilate Each Other. McGraw-Hill. J. Submitted to the USDOE Office of Conservation and Energy. Directrices de Medida y Verificación: Measurement and Verification for Federal Energy Projects Version 2. Liu. and O'Neal. D. January. M.. Haberl. M.. and Aather. Atlanta. 105. Massachusetts. and Reynolds. Princeton University. (IR sensors).L. Claridge. The Princeton Scorekeeping Method (PRISM). Doebelin. Energy Systems Laboratory Report ESL-TR-91/09/02. 2002. 1995. Washington.)1986. Bryant. J. EPRI 1993 Fundamental Equations for Residential and Commercial End-Uses (Rep. Handbook for Electricity Metering. Georgia. Precision Humidity Analysis. June.L. 28. pp. 29. Proceedings of the 1996 ACEEE Summery Study. Proceedings of the ACEEE 1996 Summer Study on Energy Efficiency in Buildings. and Air Conditioning Engineers. Special Issue Devoted to Measuring Energy Savings. 30. 25. M. March.2 FEMP – Federal Energy Management Program of the U. Referencias 17.New Jersey. 2000. 1992. 1996b. 9.90CE21003. Implementation of Continuous Commissioning in the Texas LoanSTAR Program: Can you Achieve 150% of Estimated Retrofit Savings: Revisited. Goldberg. 21. 22. Marean. D. Ventilating. Claridge. D. 19. New York. American Society of Heating. Measurement Systems. Brandemuehl. TMY Weather Data in a DOE-2 Simulation. Department of Energy. EG&G Environmental Equipment. Detailed Guidelines for FEMP Medida y Verificación Opción A Goldberg. Liu. August.#EPRI TR-100984 V2).Uses (Rep. Pt. August. D. Nos.. (ed.5.S.16. V. 1996a. Reasonable Doubts: Monitoring and Verification for Performance Contracting. Advanced PRISM User's Guide. 20. Texas A&M University. USDOE Grant #DE-FG01. Center for Energy and Environmental Studies Report.133-4. M. Claridge. ISBN 0-07017338-9. Fundamental Equations for Residential and Commercial End. Proceedings of the 1992 Hot and Humid Conference.. Bryant.88. Bronson. California: Electric Power Research Institute. D. J. A. 18. 1993. 24. Waltham. HVAC02: Toolkit: Algorithms and Subroutines for Secondary HVAC Systems Energy Calculations. M. M. ISBN-0-931032-11-3. E. Energy Systems Laboratory Report No.C. Use of Energy Management and Control Systems for Performance Monitoring of Retrofit Projects. 69 . and Athar. V. 2(1):43. Final Summary Report. J. Calibration of Relative Humidity Transducers for use in the Texas LoanSTAR Program. Impact of Using Measured Weather Data vs. FEMP – Federal Energy Management Program of the U.. J. 1994.. 1982. 102.. 1. J. 40. Proceedings of the 1992 ASME/JSES/KSES International Solar Energy Conference.. and Akbari. 45.W. J. 37. (prepared for the Texas State Energy Conservation Office). J. A. A. Vol. 1996. P. The Role for an International Measurement & Verification Standard in Reducing Pollution. June. Energy Systems Lab Technical Report No. The Great Energy Predictor Shootout II: Modeling Energy Use in Large Commercial Buildings. Heinemeier. K. Katipamula. 153. S. 457-467.B. D. 1993. 39. and Reddy. Reddy..D. W. Panel 1. H.. Calibration of Temperature Measurement Systems Installed in Buildings. Vol.145. Finstad. and Abbas. Geneva. Kissock. SepteMBEr. Hadley. C. Panel 2. Lawrence Berkeley National Laboratory Report No. G.S. J. D. Contribution of Working Group II to the Second Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. 35. O'Neal. A Methodology to Identify Diurnal Load Shapes for NonWeather-Dependent Electric End-Uses.. New York. p.. J. F. ASHRAE Transactions. Kats. N. Haberl. pp.32. Solar Referencias 33. 42. Hyland. CONF-8510218. pp 64 Katipamula. and Tomich. S. Energy Efficiency as A Commodity: The Emergence of an Efficiency Secondary Market for Savings in Commercial Buildings. IPCC 1995. 1992. Multivariate Statistical Assessment or Meteorological Influences in Residence Space Heating. A. Measuring Retrofit Savings For the Texas LoanSTAR Program: Preliminary Methodology and Results. Calibration of Flowmeters for use in HVAC Systems Monitoring. 38. LBL-33114. 1996. 41. and Hurley. Pt 2.UC-350. Oak Ridge National Laboratory Report No. and McGaraghan. Massachusetts. Haberl.132-9. 50 Hunt Street. Recent Advances in Chilled Mirror Hygrometry. G.. 1991. Proceedings of the ECEEE 1999 Summer Study.. Humidity. N.. and Haberl.. Turner. 46. Building Science Series Report No.S. Katipamula. Measuring Energy-Savings Retrofits: Experiences from the Texas LoanSTAR Program. Texas. S. Proceedings of the 1991 ASME-JSES International Solar Energy Conference.. 34.3521. Haberl. 36. 1992. Hurley.. and Rosenfeld. 39. Kumar. and Bryant. New York. Turner. and Fluid Flow. March. ORNL Publication No. 1999. Haberl. Measurement of Temperature.L. K. Proceedings of the ACEEE 1986 Summer Study on Energy Efficiency in Buildings. D. Vol. W. General Guidelines for the On-Site Calibration of Humidity and Moisture Control Systems in Buildings. ESL-TR-93/01. 97. W. Claridge. Rosenfeld. Huang. D. C. S.W. ASHRAE Transactions. J. Humidity Measurements and Calibration Standards. 1983. Switzerland. Liu. Impacts. Vol. D. 1986. J. A. General Eastern Corporation Technical Bulletin. (ed). 1985.D.. and Schooley.. and Heffington.. J. Claridge. Hurley.F. 43. J. 1984. D. 70 . 1991. Harding. Proceedings of the ECEEE 1997 Summer Study.. C.. S. Vol.B. M. Building Science Series 157. College Station. Claridge. February.W. March. I. Watertown. R. Scott.07. Adaptations and Mitigation of Climate Change: Scientific-Technical Analyses. 9. Houcek. M. 1993. Energy Management and Control Systems and Their Use for Performance Monitoring in the LoanSTAR Program. 9. Field Data Acquisition for Building and Equipment Energy Use Monitoring. Kats. 44. Potential Operation and Maintenance (O&M) Savings at the State Capitol Complex. S. ASME. Texas A&M University. pp. January. ORNL/Sub/93-SP090/1. 1997. and Claridge. J. 1992. 60. 58. I.gov/commercialproducts/retrocx. Hawaii. R.. D. K. Calibration of Tangencial Paddlewheel Insertion Flowmeters. Reynolds. Flow Measurement Handbook. Journal of the American Ceramic Society. J. Monthly Variable-Based Degree Day Template: A Spreadsheet Procedure for Calculating 3-parameter Change-point Model for Residential or Commercial Buildings.ornl. D. No 1. Proceedings of the ASME-JSES-JSME. 57. Radnor. 62. A Solid State Amperometric Humidity Sensor. 2000. 1990. ORNL (1999) A Practical Guide for Commissioning Existing Buildings Prepared by Portland Energy Conservation Inc. 1988. 3rd Edition: Process Measurement and Analysis. Referencias 71 .E. B. Mahoney. Energy Signature Model for Commercial Buildings: Test UIT Measured Data and Interpretation. 1992. Texas Engineering Experiment Station. 110. 74. and Haberl. Atlanta.D. B. Texas A&M University System. A Calibration Service for Wattmeters and WattHour Meters. Acoustic Humidity Sensor. ISBN 0-8019-8197-2. 964-8. 54. 1983. Chilton Book Company. Sparks. pp. New York. 1992: Proceedings of the ASME-JSES-SSME International Solar Energy Conference.143-154. Humidity.. Journal of Solar Energy Engineering.C. 49. ASHRAE HVAC&R Research. 1995.J. New York. January 2000. 63. Energy Systems Laboratory Report No. 1994. No. NoveMBEr. Parameter Estimation in Buildings: Methods for Dynamic Analysis of Measured Energy Use. A Study of Diagnostic Pre-Screening Methods for Analyzing Energy Use of K-12 Public Schools. Haberl. N.. Maui. 48.4d. 51. pp. Chapman and Hill: Vol. 1991.. Vol. Energy Systems Laboratory Report No. T. and Claridge. Texas A&M University. Reddy.. 1983. 47. A.S. 52-66. Kissock. J. EModel Version. J.. Ross. 53. D. 1996a. Energy and Buildings. R. Technical Note 1179. Landman. D. ISBN 0-910110-39-5. C. 50. for Oak Ridge National Laboratory (ORNL/TM1999/34) Disponible en http://eber.. 19. and White. April.B. 1988. ASHRAE. Morrissey. 1991. 697-707. Rabl. Vol. p. 56a. and Haberl. M. Journal of Applied Electrochemistry. G. 56. Claridge. 1. DeceMBEr.J. Vol. Miller.10. 59. Reliability Criteria for Weather Adjustment of Energy Billing Data. 20. Instrumentation and Measurement for Environmental Sciences: Transactions of the ASAE. Ruch. Liptak. J. pp. X. pp. 19. D. and Fels. Robinson. 14. J. (acoustic). 1996b. and McAuliff. ISBN 0-07-042046-7. J. Wu. 10. Proceedings of the 1992 Hot and Humid Conference. Ramboz. 55. Bryant. R. Kulwicki. Leider. ESL-PA92/02-09. Vol. NASA Tech Brief.Engineering.M.237-10. Humidity Sensors. C.ed. April. 1990. and Turner. 52. Simplified Energy Analysis Using the Modified Bin Method. Georgia. A Four Parameter Change-Point Model for Predicting Energy Consumption in Commercial Buildings. McGraw Hill Publishing Company. A. 8-01.htm Rabl. Instrument Engineers' Handbook. 64. D. ESL-TR-96/11-01. Vol 6. ESL-TR-96/09-02. Vol. A. 61. D. Landman. 1990. pp. Uncertainty of Measured Energy Savings From Statistical Reference Models. 1989. and Haberl. J. 2nd ed. D. and Riahle. Knebel. Proceedings of ACEEE 1988 Summer Study on Energy Efficiency in Buildings..241. Energy Systems Laboratory Report No. M. Pennsylvania. Energy Systems Laboratory ESL-SW-94/12-01. 1996. and Certification of Energy-Efficiency Projects for Climate-Change Mitigation. R.princeton. Evaluation.A.: 404-925-9558. 1986. D.me.asme. Wisconsin. Statistically-Adjusted Engineering Estimate: What Can The Evaluation Analyst Do About The Engineering Side Of The Analysis? Proceedings of the 1993 Energy Program Evaluation Conference. Proceedings of the Eighth Symposium on Improving Building Systems in Hot and Humid Climates.uiuc.: 404-636-8400. Madison. Illinois.. 1993. V. Alabama.aceee. August. and Vadlamani. 1976. 70.. http://acrc. J. Atlanta. J.429-8873.D.. A.. TRNSYS Version 14. Centro de Estudios sobre Energía y Medio Ambiente (CEES).S. Solar Energy Laboratory. M. Texas. SEL 1996. Dissertation. Verification. Testing of Data Acquisition Systems for Use in Monitoring Building Energy Conservation Systems. Referencias 72 . J.: 217-333-3115. pp. Tel. 67. J.B.C. 50 Hunt Street. S. http://www. Sparks. Monograph 174. S.197-204. Tel. EVO intenta mantener en su web una lista actualizada de estos enlaces y de todos los enlaces mencionados en el presente documento: 1. General Eastern Corporation.: 202.J. Wise. Consejo Americano para una Economía Energéticamente Eficiente (ACEEE). Wiesman. Wang.: 609-452-5445.org. http://www. R. Reporting. Refrigeración y Aire Acondicionado (ASHRAE).org. 5. January. Tel.ashrae. 3. and Sathaye.. Centro de Aire Acondicionado y Refrigeración. Dallas. Monograph 150.edu/~cees. J.boilerinstitute.org. 4. Vine.S. Washington. 1992. Lilburn.org.: 334/821-3095. Departamento de Ingeniería Mecánica. Universidad de Auburn.edu. J.com. planned for 2007 publication by the World Resources Institute (WRI) and the World Business Council for Sustainable Development (WBCSD). http://www. Massachusetts. Violette.) 1989. 73. Tel. Thermometer Calibration: A Model for State Calibration Laboratories. Soebarto. 10. Haberl. Liquid-In-Glass Thermometry. Rayaprolu. 6. Ph. Tel. Asociación de Ingenieros de Energía (AEE). Tel. Mechanical Engineering Department. and Greef. Watertown. Measuring Humidity in Test ChaMBErs.1 Otras Fuentes Las organizaciones siguientes de los Estados Unidos ofrecen información útil y adecuada. Universidad de Illinois. E. 2.aeecenter. LBNL Report # 41543. University of Wisconsin. disponible en www.A. and Engineering Equation Solver (EES). Chicago. http://www. Nueva Jersey. Georgia. Bhattacharyya. 1999.ghgprotocol. S. Department of Architecture. D. Schon. Nueva Jersey. R. (ed. WRI (2007) Guidelines for Grid-Connected Electricity Projects of the GHG Protocol for Project Accounting. Guidelines for the Monitoring. 68. 72. Ingeniería Mecánica. N.2. Tel. N. 71. Sociedad Americana de Ingenieros Mecánicos (ASME). 7.. Universidad de Princeton. and Soulen. 66.65. May. 69.org. http://www.B. Wise. Sociedad Americana de Técnicos en Calefacción. Development of a Calibration Methodology for Hourly Building Energy Simulation Models Using Disaggregated Energy Use Data From Existing Buildings. Instituto de Eficiencia de Calderas. Brakken. Texas A&M University. Georgia. January. http://www.: 800-843-2763. DC. Departamento de Comercio (Es un archivo de todas las publicaciones de los laboratorios y contratistas federales).ntis. Publicaciones IESNA. Springfield. http://www.: (865) 574-5206.lbl. 9. 10. Tel. Washington. Tel.gov.: 202-508-5000. http://wwwesl. Washington.org. Virginia. Tel. Laboratorio Nacional de Energías Renovables (NREL).iesna.org. Tel. 11. Tel. D.UU. Florida. http://www. tamu. Tel. Washington. Centro de Energía Solar de Florida. Cabo Cañaveral. Washington. http://www. Oak Ridge. D. Administración de Información sobre Energía (EIA).gov.: (303) 2753000.4866156. Asociación Nacional de Compañías de Servicios de Energía (NAESCO).1000.gov. http://eetd. Laboratorio Nacional Lawrence de Berkeley (LBNL). EE.edu.8. Email: EETDinfo@lbl.: (509) 372-4217.: 510. 15.gov. Nueva York.822-0950.nrel.naesco. Laboratorio de Sistemas de Energía. Tel. http://www. Tennessee. http://www. 14.: 202. Tejas. http://www.gov/buildings/. Servicio Nacional de Información Técnica (NTIS).. 17. Nueva York.edu. Referencias 73 .C.ornl.eei.: 202-586-8800. 13. 16.: 979-845-9213. 18.gov/ORNL/BTC.doe. Boulder.eia. http://www.fsec. Tel. Laboratorio Nacional del Noroeste del Pacífico (PNNL). Richland. http://www. Tel. Tel. http://www.pnl.org/resources/pubcat.ucf.: 703-605-6000. Berkeley. California. Instituto Eléctrico Edison (EEI).: (407) 638.: 212-248-5000.C. 12. College Station.gov. Departamento de Energía. Tel. Laboratorio Nacional Oak Ridge (ORNL). Colorado. Reducción de fugas de aire comprimido (A-4). Estos ejemplos presentan distintos niveles de detalle. Varias MMEE con datos de referencia reales (A-7). Se anima a los suscriptores de EVO a presentar sus propios ejemplos para una posible inclusión en la biblioteca de la página web (e-mail a: ipmvprev@evo-world. Ninguno de ellos tiene un carácter global. Los ejemplos abarcan 12 escenarios diferentes: • • • • • • • • • • • • Mejora de la eficiencia del conjunto bomba / motor (A-2). Mejora del conjunto turbina-generador (A-5). Cada ejemplo sólo muestra una opción de M&V conforme al IPMVP. Varias MMEE en un edificio sin equipos de medida en el periodo de referencia (A-8). aunque en cada proyecto pueden existir varios diseños posibles. A-2 Mejora de la Eficiencia del Conjunto Bomba / Motor Situación: En una explotación agrícola de Sudáfrica hay diez bombas de riego que boMBEan agua desde pozos subterráneos. así que pagó la diferencia del coste de instalación y está de acuerdo en proporcionar información a la empresa de suministro tras realizar la mejora de eficiencia. aunque también se encienden y apagan de forma manual si es necesario. El lector puede consultar en la web de EVO Planes de Medida y Verificación completos o ejemplos de informes demostrativos de ahorros (www. el IPMVP Volumen III contiene ejemplos de aplicaciones de M&V en nuevos edificios y en proyectos de energías renovables. Normalmente las bombas funcionan de forma continua durante los seis meses de la estación seca. la empresa de suministro exigía una demostración a corto plazo del consumo de energía evitado utilizando un método conforme con los IPMVP.APÉNDICE A EJEMPLOS A-1 Introducción Este apéndice presenta varios tipos de proyectos y analiza las claves del diseño de M&V en cada una de las situaciones descritas. Contabilidad energética de toda instalación vinculada al presupuesto (A-7-1). Asimismo. Edifico de nueva construcción con mejoras sobre los requerimientos establecidos por el código de construccion (A-9). Para proceder al pago final de la ayuda.org). El propietario estaba interesado en sustituir sus viejas bombas y reducir sus los costes energéticos. Modificación del horario de funcionamiento del conjunto bomba / motor (A-2-1).evoworld. Referencias 74 . Mejora de la eficiencia y regulación de la iluminación exterior (A-3-2). Mejora de la eficiencia de una caldera (A-6). La empresa de suministro de energía local ofreció una subvención parcial para sustituir esas bombas por unos nuevos conjuntos de bomba y motor de alta eficiencia. Mejora de la Eficiencia en iluminación (A-3).org). con el objeto de destacar las diferentes características del diseño de M&V. Mejora del control de la iluminación (A-3-1). 932 (más correctamente 3. Se acordó que los equipos de medida del proveedor serían capaces de medir con precisión la potencia demandada del motor (kW).902. Aunque la cantidad calculada para el producto de 33. se utiliza la forma habitual. de tal forma que se podría reducir las horas de boMBEo. Este cálculo demostró que antes de la mejora de eficiencia energética las bombas funcionaban una media de 4.932 deberá expresarse sólo con 2 dígitos significativos. el ahorro. ya que 91% sólo tiene 2 dígitos significativos. con el objetivo de minimizar el coste de M&V. se tuvo en cuenta que las nuevas bombas podrían aumentar la cantidad de agua boMBEada en alguno de los pozos. Estos equipos de medida sólo tienen conectadas las 10 bombas. El propietario contrató con un proveedor la selección e instalación de unas bombas que cumplieran con sus especificaciones y con las de la empresa de suministro.321 h en la estación seca.Factores que influyen en el diseño de M&V: El consumo de electricidad de las bombas se realiza con 5 equipos de medida propiedad de la empresa de suministro. 25 3 24 23 132. y su multiplicación por la potencia reducida que se haya medido. Dado que las bombas trabajan con una carga constante.8 y 3.000 kWh/año25 Observe que el número 3. El propietario buscó la forma de incurrir en el menor gasto posible para recopilar y enviar la información a la empresa de suministro.932 es 5 132. la expresión adecuada para su producto es 1.9 x 10 ) sólo tienen 2 dígitos significativos. Plan de M&V: El Plan de M&V fue diseñado conjuntamente entre el propietario y la empresa de suministro. Dado que tanto el 33. Se seleccionó la Opción A del IPMVP Volumen I. las horas medias anuales de funcionamiento se calcularon teniendo en cuenta el consumo de electricidad facturado en el último año en kWh y dividiéndolo entre la potencia media demandada de los motores antiguos (kW).321 h/año ó 3.932 h/año = 130. Resultados: El ahorro de la energía se determinó utilizando la ecuación 1d de la Opción A del IPMVP: Potencia demanda por las bombas antes de la mejora: Potencia demanda por las bombas después a la mejora: Reducción de potencia: Ahorro de energía: 34 kW x 3. La empresa de suministro aportó información que demostraba que la cantidad de lluvia caída durante esa estación seca estaba un 9% por debajo de lo normal.3 x 10 o 130.0 kW 98. el proveedor midió la potencia demanda por cada motor tras haber estado funcionando un mínimo de tres horas. así que 34 tampoco). En cualquier caso. Ninguna de las partes puede controlar estas variables que inciden de forma directa en el consumo de energía. EVO 1000 – 1:2007. El número real calculado (33. El caudal de las bombas es constante cuando están funcionando.8 no deberá mostrar más dígitos a la derecha del decimal que el número que tenga menos a su derecha (132 no tiene ninguno.8 kW24 Referencias 75 .8 (más correctamente 34) y el 3. por lo tanto. Esto es debido a que la sustracción con la que se obtuvo el 33. el propietario y la empresa de suministro acordaron que el funcionamiento de las bombas durante ese año había sido un 9% superior a lo habitual. 3 Una forma más correcta de expresarlo sería 3.8) deberá tratarse como coherente en 2 dígitos significativos. siguiendo un modelo proporcionado por la empresa de suministro. La Opción A acordada consiste en estimar las horas de funcionamiento de la bomba en un año normal.000. Antes de implementar el proyecto.932 23 h/año. De esta forma las horas normales de utilización serían del 91% de 4. depende de las condiciones de la explotación y del nivel de lluvias de cada año. Antes de retirar los motores antiguos. La empresa de suministro tenía el derecho de presenciar las medidas realizadas. su producto será expresado solamente con 2 dígitos significativos. ya que no hay ninguna válvula de regulación y la profundidad del pozo tampoco se ve afectada por el boMBEo.2 kW 33.9 x 10 . Así. El propietario y la empresa de suministro saben que las horas de funcionamiento y. el ahorro del propietario en condiciones de lluvia normal y con los precios actuales de la electricidad se determinó que sería de 132. Por lo tanto. EVO 10000 – 1:2007 para cuantificar el rendimiento de cada año. 27 Esta cantidad puede expresarse con no más de 2 dígitos significativos. Plan de M&V: La empresa de suministro y el propietario acordaron que el registro continuo de una variable proxy proporcionaría la prueba diaria de que las bombas estaban realmente apagadas en las horas punta del año. como se explica en las anteriores observaciones sobre el número mínimo de dígitos significativos. 34.102 al año27. Para ello se colocaron unos amperímetros no calibrados y unos registradores de datos en cada línea de energía próximos a los 5 contadores. de tal forma que no tendrán impacto en el crecimiento de los cultivos en la estación seca). El propietario podrá configurar anualmente el sistema de control de las bombas en función del calendario de días festivos. (También esperaba que las nuevas bombas sufrierán menos averías. La variable proxy es la corriente eléctrica (por encima de 500 mA que necesita el equipo de control) en cualquiera de las 5 líneas de alimentación de las 10 bombas. Los amperímetros y registradores disponen de un sistema de alimentación auxiliar con una batería recargable. Utilizando los mismos periodos de funcionamiento estimados. a partir de la medida de las bombas nuevas (ver Apéndice A-2). Opción B Situación: El sistema de riego descrito en el anterior Apéndice A-2 podía además recibir un importante incentivo de la empresa de suministro si las bombas eran apagadas durante las horas punta. el responsable de la monitorización informó a la empresa de suministro que se había consumido energía entre las 18:00 h y las 20:00 h en 5 días concretos. de tal forma que no hubo consumo durante las horas punta definidas. de lunes a viernes no festivos.La subvención aportada por la empresa de suministro se basó en un ahorro de energía de 130.902 es el valor calculado realmente antes de hacer el redondeo de los números significativos. No se modificaron ni los precios ni el coste de los peajes de la empresa de suministro. Resultados: Durante el primer año posterior a la implementación del sistema de control y monitorización.1 Modificación del Horario de Funcionamiento del Conjunto Bomba / Motor. la empresa de suministro requiere la selección de la Opción B del IPMVP Volumen I.000 es el formato de moneda más habitual. La empresa de suministro reconoce que el propietario puede decidir apagar el boMBEo en función de sus necesidades.103.2566 /kWh = R34. no quería gastar parte importante de la ayuda en proporcionar las pruebas que exigía la empresa de suministro. antes de realizar el pago de las ayudas. A-2. La empresa de suministro comprobó que se trataban de días festivos. Para ello el propietario instaló un sistema de control en las bombas para controlar de forma remota y automática el desplazamiento de su funcionamiento. Factores que influyen en el diseño de la M&V: El propietario consideró que reducir el boMBEo y dejarlo en un máximo de 25 h a la semana (15%) no afectaría de forma significativa a su funcionamiento durante la estación seca. El propietario consideraba que el periodo de retorno del control y monitorización de los equipos ya era demasiado largo.4 x 4 10 .000 kWh. Referencias 76 . El valor real calculado es de R34. comprobar los relojes e informar a la empresa de suministro sobre las fechas y tiempos de funcionamiento de las operaciones realizadas durante los periodos de punta de los días de la semana. y aunque una expresión más correcta sería R3. El incentivo anual de 26 132. Se determinó que el desplazamiento de la demanda era de 98. de 7:00 h a 10:00 h y de 18:00 h a 20:00 h. Por lo tanto. El propietario encarga al proveedor de los dispositivos de control y monitorización la lectura anual de los datos.2 kW.902 kWh/año26 x R0. Factores que influyen en el diseño de M&V: Al desarrollar el Plan de M&V se tuvo en cuenta que: • • Todos los equipos de iluminación funcionan con un sistema de alimentación de 347 V dedicados a la iluminación. se ignoraron los efectos cruzados de la refrigeración.2 kW registrados con la Opción B. A-3 Opción A: Mejora de la Eficiencia en Iluminación Situación: En un colegio de Canadá se van a instalar dispositivos de iluminación más eficientes manteniendo los niveles de iluminación. Se estimó que la eficiencia de la caldera durante un típico invierno típico era del 79%. La iluminación afecta de forma sustancial a la demanda de calefacción. el contrato especifica que el Plan de M&V utilizará la Opción A del IPMVP Volumen I. • • Plan de M&V: El límite de medida de esta MMEE se estableció de tal modo que incluyese todos los equipos de iluminación conectados al sistema de alimentación de 347 V. Sin embargo. pasillos. el funcionamiento de la iluminación también afecta significativamente a las necesidades de aire acondicionado. de un modo preciso. Se quiere demostrar el ahorro obtenido. Referencias 77 . y se trata de un espacio que suele estar vacío durante los periodos más cálidos. Se dispusieron de forma aleatoria 30 registradores de iluminación durante dos meses en aulas. para el periodo comprendido desde noviembre a marzo. Estos resultados serian utilizados para estimar las horas de funcionamiento en todos los colegios.la empresa de suministro se calculó y pagó en base a este desplazamiento de la demanda de 98. el horario de funcionamiento de la iluminación durante dos meses en una de las escuelas. Dado que el propietario controla el funcionamiento de la iluminación. Las variables estáticas registradas durante el establecimiento de las condiciones de referencia incluían la descripción. así como en el gimnasio y auditorio. El Plan de M&V se detallaría después de la firma del contrato. balastros y luminarias. Este periodo incluía la semana de vacaciones de primavera y dos días festivos. Este proyecto formaba parte de un programa más amplio puesto en marcha por la dirección del colegio para encargar a un proveedor el diseño. estimando las horas de funcionamiento. dado que sólo una pequeña parte de la escuela se refrigera realmento con aire acondicionado. de tal forma que es necesario estimar su efecto cruzado. inmediatamente después de la puesta en marcha de la MMEE. operativos y no. el nivel de iluminación y el recuento del número de dispositivos. instalación y financiación de múltiples cambios en varios colegios. Del mismo modo. Los pagos fijados en el contrato se basan en el ahorro medido utilizando los precios de la empresa de suministro en el momento de firmar el contrato. La dirección del colegio no aceptaba una suposición arbitraria en cuanto a las horas de funcionamiento de la iluminación. EVO 10000 – 1:2007. con un Plan de M&V conforme al IPMVP. la ubicación. Por lo que se pagó por medir. Esta situación permite medir fácilmente el consumo de energía. lámparas. Se calculó que el efecto cruzado de la calefacción consistía en un aumento del un 6% en el consumo de energía de la caldera. salas de taquillas y oficinas. En la Tabla A-3-1 se ofrece un resumen de los datos que se obtuvieron. hay 39 semanas lectivas y 13.0 (Tabla B-1). se puede establecer con un 95% de confianza que la precisión relativa en las horas de funcionamiento medidas en las aulas es de: = 2. Antes de estimar los valores para todos los colegios se decidió añadir 6 h a la semana de horas de clase.4 = 5.0 × 1. 22. 168. Con un 95% de confianza.8% 48 La dirección del colegio consideró que la precisión de esta medida ya era adecuada. 5. se calculó un error estándar en los valores medios de 1.Ubicación Salas de Taquillas Oficinas Clases Auditorio Gimnasio Pasillos % Carga de Iluminación 5% 5% 61% 10% 10% 9% Horas promedio semanales Periodo Vacaciones lectivo (H) (h) 106. si se utiliza la ecuación B-7. 25. 82. 168. 11. 31. Con 19 x 6 = 114 lecturas.4 h a la semana (Ecuación B-4). ya que se había planificado incrementar las clases durante el turno de noche. 48. 83. En los 19 registradores de las aulas se encontró una desviación estándar entre las lecturas registradas correspondientes a las 6 semanas de colegio de 15 h a la semana. las horas estimadas de funcionamiento al año serían: Referencias 78 . Tabla A-3-1 Análisis de un Periodo de Funcionamiento Puesto que en las aulas es donde se registra una mayor demanda. el valor de t para un gran número de observaciones es 2. Por lo tanto. 21. con año bisiesto. la precisión relativa del horario de funcionamiento en ellas se evaluó antes que la dirección del colegio pudiera acordar los valores estimados a utilizar. Considerando que en un año tipo.2 semanas de vacaciones. 99).424 3.528 8.000 kWh/año * 0. La potencia de la energía demandada fue de 162 kW. 21. Como resultado de una medición de treinta segundos a la entrada de los dos transformadores de iluminación.063 €/kWh) + (1.000 h con dos dígitos significativos. 31.172 1.Ubicación Tabla A-3-2 Horas de Funcionamiento Estimadas Salas de Taquillas Oficinas Clases Auditorio Gimnasio Pasillos % Carga de Iluminación 5% 5% 61% 10% 10% 9% Horas media semanales 39 13. se estimará que la reducción de potencia será la mismo que la reducción de la potencia medida en los circuitos de iluminación. la reducción de la potencia es de 288 kW – 160 kW = 128 kW. empleando la ecuación 1d sin Ajustes. es de 128 kW * 3. lo que suma un total de 1. Dado que la punta elécrita iluminación se establece cuando todas las luces están encendidas. la media ponderada anual de horas de funcionamiento para esta escuela se estableció en 2. En el momento de la firma del contrato los precios marginales de la energía de la empresa de suministro eran de 6. El valor del ahorro eléctrico estimado con la Opción A del IPMVP es de: (384.408 kW/año * 10. 82. Con la misma tasa del 1% de luces fundidas que en el año base. Las facturas de electricidad mostraron una demanda inferior durante las vacaciones de verano. la energía eléctrica máxima del periodo posterior a la mejora sería de 160 kW ( = 162 * 0.2 Semanas semanas de lectivas (h) vacaciones (h) 106. 83. 10. 22.85 €/kW) = 39. Por lo tanto.770 Dado que la mejora en iluminación se aplicó de forma uniforme a todos los equipos. 5. 11. se observó que con todos los equipos de iluminación encendidos.000 kWh/año. • La medición de las potencias en el periodo de referencia se realizó con un analizador de redes en las tres fases de los circuitos de iluminación de 347 V.30 cent € por kWh. Durante la realización de dicha medida se encontraban fundidas setenta lámparas (= 3 kW o 1%) determinándose que el porcentaje de lámparas fundidas en el momento de la medida era normal. La reducción de potencia fue de 128 kW durante 10 meses y de 64 kW durante 2 meses. cuando el uso de la instalación es mínimo. 168.469 €/año Referencias 79 .408 kW por mes. con toda la iluminación encendida y ninguna de ellas fundida. El ahorro de energía.354 3.255 €/m3 de gas natural.514 2. la potencia total era de 288 kW. • • Resultados: Tras la implementación de la MMEE se volvió a medir la potencia del circuito de iluminación como en el periodo de referencia. 54. 168. Horas Anuales Estimadas 4.85 €/kWh al mes y 0. o 3.000 horas/año = 384.999 h. 25. se supuso que la demanda del circuito de iluminación durante julio y agosto equivalía al 50% de la demanda máxima del circuito que se había medido. Teniendo en cuenta también otros equipos utilizados durante el verano. El responsable de la planta no quería gastarse mucho dinero en determinar el ahorro. pero necesitaba una prueba veraz del ahorro obtenido. de modo que la cantidad de gas natural adicional consumida es de = 14. y que la desviación estándar en las lecturas sería de 25. Quería documentar los resultados para demostrar a los supervisores que no habían gestionado bien el consumo en iluminación. Dado que sólo hay 70 zonas. con una confianza del 90%.400 kWh/mes * 5 meses = 11. A-3-1 Control Operativo en Iluminación. El precio de la electricidad en empresas de tamaño medio es de 450 p/kWh. En ella hay supervisores que se encargan de apagar todas las luces de cada zona al terminar el segundo turno. que es el valor con el número más bajo de dígitos significativos de cualquiera de los valores utilizados arriba.2 y la cantidad de muestras necesarias (con una z de 1.255 € = 354 €/año. Se proyectó que la media de horas de funcionamiento antes de la instalación de los sensores sería de 125 h a la semana.0% * 38. el ahorro total neto es de 39.389 * 0. El consumo adicional de la caldera es de un 6. Existen 70 interruptores de iluminación.499 kWh/m3. Los circuitos de iluminación están integrados con otras cargas eléctricas.499 = 1.0% del ahorro eléctrico desde noviembre a marzo.96) es de 15 (ecuación B-11). Factores que influyen en el diseño de Medida y Verificación: Ningún área de producción disponía de ventanas o tragaluces.389 m3 de gas natural El coste del gas natural adicional consumido en invierno es de 1.400 kWh/mes.469 € – 354 € = 39. Esta cifra se redondea a 39. Plan de M&V: Para reducir el coste de M&V se decidió realizar mediciones del ahorro sólo durante un breve periodo representativo de tiempo y utilizar la Opción A del IPMVP Volumen I. El responsable de la planta elaboró un proyecto para modificar la iluminación que consistía en instalar sensores de presencia para el encendido y apagado de las luces.Si se asume que el ahorro en iluminación se consiguen de forma uniforme durante el periodo de 10 meses. a usar en la Ecuación 1d. El número de sensores se eligió para obtener una precisión global en las estimaciones de los periodos operativos del ± 10%.520 kWh/año La energía adicional consumida por la caldera es de: = (11.000 €. el ahorro de electricidad durante un invierno típico es de 384. a saber: = 6. Dado que el objetivo principal de la mejora consistía en controlar las horas de iluminación del área de producción se desarrolló un método basado en muestras para medir el cambio en las horas de funcionamiento. el ajuste de la población finita rebaja el número estimado de registradores necesarios a Referencias 80 . utilizando las especificaciones de los fabricantes era de 223 kW.520 kWh/año) / 79% = 14. Opción A Situación: Una fábrica textil del sur de la India tiene dos turnos por día. Se colocaron aleatoriamente sensores de iluminación en el área de producción para registrar las horas de funcionamiento en unas zonas iluminadas elegidas al azar.582 kWh/año unidades equivalentes de consumo de combustible El gas natural utilizado en la caldera tiene un poder calorífico superior de 10. Tampoco tenían calefacción ni refrigeración. Los supervisores se iban Intercambiando entre el primer y el segundo turno y normalmente se olvidaban apagar las luces. EVO 1000 – 1:2007.582 / 10. el cv estimado inicialmente es de 0.115 €.000 / 10 = 38. Así pues. La potencia de la iluminación estimada. de forma que la iluminación no se podía separar fácilmente de otros usos electricos. Así pues. Así pues. Se consideró adecuada esta medida de las horas de funcionamiento en el periodo de referencia. Por este motivo. Se instaló un nuevo sistema de alumbrado que utilizaba el mismo sistema de cableado. siguiendo la Opción A del IPMVP.028 * 48 * 450 / 100 = Rs 1.2 requerido. Pero estos equipos de medida no pueden Referencias 81 .04 que cumple con el 0. dada la estimación de la potencia de iluminación instalada. Factores que influyen en el diseño de M&V: Los niveles de iluminación de referencia no eran adecuados ya que el 20% de los dispositivos estaban fundidos. se hizo el registro durante otro mes.20). ya que las mejoras sólo afectan al consumo de electricidad fuera del horario de funcionamiento de la fábrica. ya que la planta no tiene ni calefacción ni refrigeración. Se volvieron a registrar las horas de funcionamiento en los mismos lugares durante un mes. El valor medio fue de 115 y la desviación estándar de 29. con una desviación estándar de 3 h. por lo que no hubo que realizar ningún ajuste no-rutinario en los datos de referencia. el cv es de 0.24 ( = 29 / 115). La ciudad deseaba disponer de un nivel de iluminación más uniforme.028 kWh/semana Con 48 semanas de funcionamiento al año el valor anual del ahorro es de: = 8. Los sensores se instalaron después del establecimiento del consumo de referencia. Así pues. el cv fue de 0. superior al valor esperado y peor de lo que es necesario para satisfacer el requisito de precisión. Entonces. con 23 puntos de medida. El alumbrado público se encuentra extendido por toda la ciudad. Es necesario realizar un registro continuo del consumo de energía porque la atenuación de la iluminación es crucial para el ahorro. El ahorro se calculó con la ecuación 1d como: 223 kW * 36 h/semana = 8. se recogieron los datos de los sensores y se calculó las horas medias de funcionamiento a la semana en las 12 zonas. Opción B Situación: Un sistema de alumbrado público de una ciudad croata necesita una importante reparación y modernización. por lo que 12 sensores serían adecuados. La ciudad consiguió una garantía de ahorros del proveedor y pidió además que demostrara la consecución del ahorro garantizado de forma continua. La reducción de horas de funcionamiento fue de 118 h – 82 h = 36 h a la semana.7 millones No se produce ahorro de la potencia demanda. No se produjeron cambios en el uso o la ocupación de la planta. A-3-2 Mejora de la Eficiencia y Regulación de la Iluminación Exterior.12 (Ecuación B-12). instalación y mantenimiento del nuevo sistema. La MMEE incluía la creación de un sistema de control centralizado. Los 23 equipos de medida de la empresa de suministro miden el consumo de energía de forma continua. En esta situación. se puede establecer con un 90% de confianza que el ahorro en el mes siguiente a la instalación de los sensores fue de Rs 17 lakh ± 10%. Se espera que la reducción de la iluminación durante la noche haga que el edificio sea más confortable térmicamente al inicio del turno de la mañana. la media de las ocho semanas de valores medios semanales fue de 118 y la desviación estándar fue de 24 (cv = 0. Resultados: Después de un mes. Se vio que la media era de 82 h a la semana. que incluía equipos de alta eficiencia y un sistema de regulación que reducía la iluminación hasta un 50% en las horas de menos actividad. las mediciones fueron aceptadas. cuando aún no había sensores de presencia. Para ello renovó su contrato de mantenimiento del alumbrado público especificando que no podía haber en ningún momento más de un 3% de lámparas fundidas. Se dio por supuesto que tras la instalación de sensores de presencia el cv sería mucho más bajo. La ciudad no cambió de proveedor para el diseño. y por lo tanto. No hay efectos cruzados de esta mejora en otros equipos de la instalación. 95)-1) x (7/12) x 1. Plan de M&V: La electricidad de referencia recogida por los 23 equipos de medida de la empresa de suministro durante el año anterior sumaba un total de 1.000 kWh/año ( = 1. El departamento de ingeniería acordó que realizaría una Referencias 82 . Por este motivo.000 + 15. El ingeniero de la planta convenció al responsable de la planta de que el departamento de mantenimiento debía dedicar una persona durante dos meses a reparar todas las filtraciones.126.126.ofrecer un feedback operativo adecuado para evitar el derroche de energía si falla un atenuador.753.000 kWh/año.258.6 kuna/kWh.126.753. registrada en las facturas.000 = 1.000 A-4 Reducción de Fugas de Aire Comprimido.000 kWh = 15. Este sistema es algo más que recopilar la información de la energía. La cantidad y la ubicación de todos los dispositivos durante el periodo de referencia fueron recogidas en el Plan de M&V. Durante el cuarto año.000 kWh 1.243.000 kWh * 0.000 – 1. ya que también compara el consumo de energía real en cada circuito con el perfil horario esperado. Se realizó inmediatamente un ajuste no-rutinario para tener en cuenta la reducción de la tasa de luces fundidas del 20% del periodo de referencia hasta el 3% objetivo del periodo demostrativo de ahorro.000 * 0. o si es reemplazado por accidente. se realizará un ajuste no-rutinario para que los datos medidos durante el periodo cubierto por el informe consideren el 3% acordado de porcentaje de luces fundidas.243. El personal del ayuntamiento controlaría el porcentaje de luces fundidas mensualmente. EVO 10000 – 1:2007. La energía de referencia ajustada es entonces 2. Losahorros serán reportadosdurante el periodo de garantía de 10 años con un precio único de 0.000 kWh 1.243.258.80).97 / 0. Los únicos ajustes que se realizarán sobre el consumo de energía del periodo de referencia o del periodo demostrativo de ahorro serán debidos a la introducción o eliminación de equipos de iluminación o si las luces fundidas superan el 3%. El ahorro del cuarto año se calculó así: Energía de referencia Energía medida en el cuarto año = El ajuste por luces fundidas es = Energía ajustada del cuarto año = Ahorro (energía evitada) = Coste evitado 2.000 kWh 2. ecuación 1c. se sumará para determinar el ahorro con la Opción B del IPMVP Volumen I.6 = kn 521. según las facturas de la empresa eléctrica.000 = 868. Resultados: Se reportó un ahorro sin ajustes durante los tres primeros años tras la implementación de las medidas de eficiencia energética porque el porcentaje de luces fundidas se mantuvo por debajo del 3% ojetivo.000 kWh = 868. Si la tasa de luces fundidas supera el 3%. Opción B Situación: El departamento de ingeniería de un fabricante de vehículos brasileño estimó que se perdían 200. junto con los parámetros de operación del sistema de control de la iluminación.97-0. se añadió un registro del consumo de energía en el sistema de control centralizado. con el fin de registrar el consumo de energía de forma remota en la central de control de la ciudad.000 kWh ((0.000 reales al año por las pérdidas de aire comprimido debidas a un mal mantenimiento de las instalaciones. la tasa de luces fundidas fue del 5% durante 7 meses. Las varianzas respecto a este objetivo sirven para descubrir equipos fundidos y fallos del sistema de regulación. La energía anual. El calor de los compresores es expulsado fuera de las salas de los compresores sin afectar a ningún otro sistema consumidor de energía de la planta.143/kWh Meses de lluvias (De octubre a abril) R$0. 3 secadores de aire comprimido y el resto de sistemas auxiliares menores de la sala de compresores. EVO 10000 – 1:2007. Las tarifas eléctricas locales (conocidas como la tarifas verdes) para las empresas con una potencia demandada superior a 0. dentro de cada turno se observaron ligeras variaciones en el consumo de energía.evo-world. Se incluyó el número. la capacidad y los patrones de uso de todos los equipos que funcionaban con aire comprimido. Meses secos (de mayo a septiembre) Periodos de punta (17:3020:30 h de lunes a viernes Periodos valle R$0. El equipo de medida fue instalado tres meses antes de que se comenzase el proyecto para reducir las filtraciones de aire comprimido. e total diez turnos por semana y 442 por año. El límite de la medida abarcaba 6 compresores.934/kWh R$0. No se pudo identificar variables independientes que explicasen estas variaciones.org) se muestra un Plan de Medida y Verificación completo. Se supuso que el impacto sobre la demanda eléctrica de la planta sería mínimo. En la planta trabajan dos turnos por día. la velocidad de la cadena de producción y los modelos de vehículos que se estaban fabricando. Se instruyó al personal de la planta en la lectura del equipo de medida al final de cada turno (es decir.129/kWh Tabla A-4-1 Precios del consumo eléctrico A estas tarifas hay que añadir un total de impuestos del 42. se produce un uso cosntante del aire comprimido. puesto que era probable que no se produjeran cambios en el número máximo de compresores que se utilizarían durante el funcionamiento de la planta.9%. El calor generado dentro de la sala de compresores no provoca efectos cruzados porque no afecta a otros consumos de energía. el departamento de ingeniería quería que la metodología de medida del ahorro tuviera un error cuantificable máximo de ± 5% en cualquier ahorro reportado. Asimismo.monitorización continua de las tasas de filtración y del ahorro para que el personal de mantenimiento se sintiera motivado y comprobara las perdidas regularmente. Se decidió utilizar el consumo energético medio de cada tipo de turno en el periodo de referencia para determinar el ahorro y se estableció un criterio para Referencias 83 . tres veces al día). tanto si la planta estaba en funcionamiento como si no. Factores que influyen en el diseño de M&V: El dinero destinado a las actividades de M&V es escaso. que realiza una medida continua del ahorro indicandolos cambios en los porcentajes de filtración del aire comprimido. por lo que se instaló un vatímetro trifásico en la acometida que suministra de electricidad a los motores y equiposde la sala de compresores.957/kWh R$0. Cuando la fábrica está en funcionamiento. El consumo eléctrico del periodo de referencia fue bastante diferente. Se hizo un listado con las variables estáticas relacionadas con el diseño y las operaciones de la planta. Este Plan de M&V utiliza la Opción B del IPMVP Volumen I.5 MW se muestra en la Tabla A-4-1. El objetivo del Plan de M&V era minimizar los costes adicionales de la medida. con un grado de confianza del 95%. Plan de M&V: En la web de EVO (www. entre los turnos con actividad y los turnos sin actividad. como referencia para cualquier posible ajuste no-rutinario que se realizara en el futuro. Se utilizó la ecuación 1b) del IPMVP para ajustar la energía de referencia a las condiciones del periodo demostrativo de ahorro. Asimismo. con y sin funcionamiento. Se aplicó el precio de electricidad adecuado al ahorro de consumo. Se utilizó la instrumentación existente en la fábrica para determinar la eficiencia del rotor antiguo. El departamento de ingeniería de la planta ajustó la energía de referencia periódicamente en función de los cambios de las variables estáticas. Plan de Medida y Verificación: La fábrica y la empresa de electricidad acordaron utilizar la Opción B del IPMVP Volumen I. El ahorro de energía se calculó como la diferencia entre el consumo de energía real de cada mes y la energía de referencia ajustada que se determina multiplicando el número de turnos reales del mes por el consumo energético medio de referencia de cada tipo de turno.determinar cuándo se habían realizado lecturas suficientes de la energía de referencia en cada turno como para alcanzar el objetivo de incertidumbre del 95/5 en cualquier informe de ahorro. asumiendo que los precios del periodo de punta de la empresa de suministro sólo se aplicaban a tres horas del segundo turno. Estos efectos cruzados no formaban parte de este análisis de la empresa eléctrica. la variación de energía de los turnos durante la referencia requería realizar lecturas durante un periodo de siete semanas antes de aplicar la medida de eficiencia energética. Debido a recientes cambios introducidos en el proceso. el objetivo de incertidumbre podía lograrse mediante informes de ahorro mensuales. La fábrica reconoció que si la turbina extraía más energía con la turbina dejaba menos vapor útil para el proceso. Los operarios comunicaban las lecturas de energía de cada turno y el departamento de ingeniería recogía el ahorro en informes mensuales. El incentivo de la empresa buscaba únicamente incrementar la producción de electricidad. Factores que influyen en el diseño de M&V: El objetivo de la M&V consistía en elaborar informes sobre las mejoras eléctricas. La fábrica instaló un nuevo rotor más eficiente cuyo diseño se adaptaba al actual flujo de vapor más reducido. Se realizaron medidas para evaluar el incremento de la producción eléctrica para obtener los incentivos económicos ofrecidos porla empresa eléctrica. para determinar el incremento de producción de electricidad durante un periodo de un año.Generador Situación: En una industria papelera se utilizaba una turbina de vapor para generar la mayor parte de su consumo deelectricidad. Se descubrió que para satisfacer el criterio de incertidumbre del 95/5.1. Resultados: En la web de EVO se ofrece un conjunto completo de resultados de ahorro. Las variaciones respecto de los patrones del ahorro pasado permiten evaluar las prácticas de mantenimiento de los sistema de aire comprimido. como se muestra en la Figura A-5. Se observó que tras reparar las perdidas había mucha menos variación en el consumo energético del periodo cubierto por el informe en cada turno. o necesitaba más energía de la caldera para proporcionar la misma cantidad de vapor al proceso. Los valores de referencia se fijaron con el consumo medio de electricidad de siete semanas de los turnos. Estas mediciones continuaron realizándose como parte de las operaciones habituales de la planta. A-5 Opción B: Mejora del Conjunto Turbina . No se tuvo en cuenta la reducción de demanda de potencia. A consecuencia de ello se redujo la producción de electricidad y la eficiencia térmica. Referencias 84 . EVO 1000 – 1:2007. se redujo el vapor disponible para el grupo turbina-generador respecto a su diseño original. Así pues. La calibración de los equipos de medida existentes en la fábrica está dentro de su plan de mantenimiento. El incremento de producción de electricidad se incluirá en el informe bajo las condiciones del periodo demostrativo de ahorro.255 * flujo) + 14.1 Eficiencia Térmica de baja presión anterior a la actualización Por medio de un análisis de regresión se determinó que el modelo matemático que describe la eficiencia durante el periodo de referencia era: Eficiencia (%) = (-0. se aplicaron las condiciones de vapor de cada minuto al modelo matemático de eficiencia del rotor antiguo para calcular la energía de referencia ajustada utilizada en la ecuación 1b) del IPMVP. no se produjeron cambios en el grupo turbina-generador.000247 * flujo 2) + (0.EFICIENCIA TÉRMICA DE BAJA PRESIÓN ANTERIOR A LA ACTUALIZACIÓN Figura A-5. Durante este año. Resultados: Durante el año siguiente a la implantación de la mejora de eficiencia. de modo que no fue necesario realizar Ajustes no-rutinarios. Este valor se comparó con la generación medida real durante el mismo periodo para determinar el incremento de producción de electricidad. Referencias 85 . Se consideró que podrían ser adecuados para lo que pretendía la empresa de suministro. empleando la ecuación 1b) del IPMVP.5 Este modelo de eficiencia se utilizará con las condiciones de vapor del periodo demostrativo de ahorro equivalente a un año para determinar cuál habría sido la producción de electricidad con el rotor antiguo. Puesto 28 Los niveles de existencias de combustible se leen con un indicador no calibrado cuya precisión se desconoce. el consumo real había sido de 239. el equipo de medida de energía térmica y el registrador de datos tienen una precisión del ± 2% de precisión según sus fabricantes para los intervalos implicados en este proyecto.200 galones como valor estimado. Referencias 86 .300 galones del combustible Número 2 para la caldera. La eficiencia de la caldera será el parámetro medido en la ecuación 1d). La garantía del proveedor se consideró relacionada con el consumo del año anterior a la presentación de su propuesta.A-6 Opción A: Medida de la Eficiencia de una Caldera Situación: Un proveedor de calderas reemplazó una caldera en un edificio de oficinas por otra más eficiente. se consideró insignificante cualquier error provocado por este elemento de inventario. Se realizaron las pruebas de referencia durante tres periodos distintos de una semana de duración cuando la medida de la temperatura ambiente diaria estaba entre 20 ºF y 40 ºF. Este límite excluía el consumo eléctrico del quemador y del soplador de la caldera. El límite de medida sólo abarcaba la caldera. no de las variaciones de la carga de la caldera. la instalación compró 241. Factores que influyen en el diseño de M&V: En el momento de la revisión de la caldera se estaban realizando muchos cambios en el edificio. El equipo de medida de combustible. En la solicitud de compra el propietario especificaba que las cantidades retenidas sólo se abonarían después de que el proveedor presentara un informe de ahorro según el IPMVP Volumen I. EVO 1000 – 1:2007. Se utilizará la ecuación 1d) del IPMVP con 239. La carga de energía de la caldera se determinará respecto estos datos de consumo de combustible.95 $ por cada galón estadounidense (1 galón = 3. suponiendo que la carga soportada por la caldera fuera la misma que la que se midió durante el periodo de referencia. empleando para ello los mismos equipos de medida de combustible y energía térmica que estaban instalados desde las pruebas del periodo de referencia. Se produjo un incremento de 2. La caldera es el único equipo del edificio que utiliza combustible. También se especificaba que el propietario y el proveedor acordarían un Plan de M&V como parte del plan final de diseño de la medida de eficiencia energética. EVO 10000 – 1:2007 para aislar la caldera de los cambios que se estaban realizando en el resto del edificio. y medía el consumo del combustible y la energía térmica neta suministrada al edificio. que es la fuente de referencia sin error. entre el inicio y el final de ese año. Esta estimación no contiene ningún error. Plan de Medida y Verificación: Se eligió la Opción A del IPMVP Volumen I. Se eligieron unas condiciones invernales de forma que hubiese demanda suficiente para evaluar la eficiencia bajo un rango suficiente amplio de funcionamiento de la caldera. además de un equipo de medida de combustible calibrado. Debido a que la magnitud de los ajustes de inventario es pequeña en relación con las distribuciones medidas para el año. Durante ese periodo.200 galones.100 galones en las existencias de combustible. El proveedor instaló un equipo de medida de energía térmica recién calibrado en la entrada y salida de agua de la caldera. Se consideró que los cambios producidos por los efectos cruzados eléctricos eran insignificantes y que no merecía la pena ser incluidos en el límite de medida ni ser estimados. Se planificaron unas pruebas idénticas para el primer periodo tras la inspección de puesta en servicio de la nueva caldera cuando la temperatura ambiente se encontraba de nuevo en el intervalo de 20 ºF a 40 ºF. Los test de efiencia se planificaron para realizarse bajo las condiciones de un invierno típico antes de la retirada de la caldera antigua. El precio del combustible utilizado para comprobar que se había conseguido el rendimiento garantizado fue de 1. El proveedor sólo se iba a encargar de la mejora de eficiencia de la caldera.000 euros. ya que la mayor parte de ella28 procede de los datos de suministro de combustible. de tal forma que se esperaban variaciones de la carga en la caldera.7 litros). Así pues. El proveedor garantizó un ahorro anual mínimo de combustible de 75. una vez que quede establecida cuál es la eficiencia de la caldera antigua. Por tanto. desde las más bajas hasta las más elevadas.100 € por el suministro. El propietario decidió también asumir el mantenimiento y calibración de los equipos de medida de combustible y de energía térmica al finalizar el contrato y realizar cada año sus cálculos de eficiencia de la caldera. Las lecturas se registrarán en la sala de la caldera. * (1 – 0. Sin embargo. la menor cantidad de dígitos utilizada en los cálculos como se encuentra en las pruebas de eficiencia. resultó que las tres semanas del periodo demostrativo de ahorro tenían de nuevo una temperatura ambiente media entre 20 F y 40 ºF. Con la ecuación 1d) del IPMVP. Los resultados de las pruebas de eficiencia de la caldera arrojaron un valor promedio de 80.806) = 45. la instalación y la inspección de puesta en servicio de los equipos de medida del combustible y de energía térmica. se acordó que los resultados de las pruebas representarían de forma adecuada la mejora anual que el propietario podía esperar. El personal de mantenimiento realizará las lecturas de los equipos de medida de combustible y de energía térmica cada día en los meses de invierno hasta que se hayan obtenido tres semanas válidas para las pruebas de la caldera antigua.6%.que las tres pruebas individuales de una semana incluían periodos que representaban diversas cargas de la caldera. El propietario aceptó un contrato adicional de 9.2% durante los tres periodos de una semana. el ahorro anual con 239. El sistema de automatización del edificio mide y registra la temperatura ambiente para las semanas válidas.700 galones El valor del ahorro es de 1. Se consideró necesario realizar una demostración del rendimiento durante un año completo. no fue necesario realizar ningún ajustes no-rutinarios. Después de la instalación e inspección de puesta en marcha de la caldera. Esta estimación de ahorro anual a partir de una breve prueba de duración confirmaba que el proveedor había conseguido el rendimiento que había garantizado. con una representación de tres semanas. Con la caldera nueva se seguirá el mismo proceso. No se produjeron otros cambios en la planta de la caldera entre las pruebas del periodo de referencia y las del periodo demostrativo de ahorro. El ahorro anual de combustible y dinero se expresa mediante tres dígitos significativos. la cual estará abierta para realizar una inspección en cualquier momento. el contratista señaló que los costes adicionales de calibración de los equipos de medida y análisis de datos añadirían 4. hasta que se encontraron tres cuyo valor medio diario de temperatura ambiente caía dentro del intervalo especificado de 20 ºF a 40 ºF.95 * 45. El resultado de dividir la energía térmica neta conseguida entre el combustible consumido era que el valor promedio de las lecturas de eficiencia para la caldera antigua era de 65. 29 Referencias 87 .200 galones.700 € = 89.200 galones como consumo de combustible anual estimado respecto al periodo de referencia es: Ahorro de combustible = 239.652 / 0. El propietario decidió que sería suficiente un periodo de prueba más corto.000 € al precio.100 €29. y para calcular y elaborar un informe sobre el ahorro conseguido. Resultados: Se recopilaron datos de referencia sobre combustible y energía térmica de forma continua durante un periodo de cinco semanas. 000 kWh en el contador principal de electricidad. Sólo las oficinas disponen de equipos de aire acondicionado. Los datos de los grados-día con respecto a la temperatura base. En la web de EVO se muestran los detalles. El objetivo del proyecto era reducir los costes de la energía. 1 pie cúbico = 0. aunque cerraba cinco semanas al año entre cada curso. que sirve al edificio principal. que incluían también una estrategia para que el departamento de ingeniería registrará con facilidad la información sobre cambios futuros. bajo las condiciones del periodo demostrativo de ahorro. Plan de Medida y Verificación: Se elaboró un Plan de M&V donde se mostraba que se debería utilizar la Opción C del IPMVP Volumen I. EVO 10000 – 1:2007 para la determinación del ahorro. El análisis preliminar encontró una clara correlación entre la temperatura y el consumo de gas natural y de electricidad durante el invierno en el contador principal.evo-world. A continuación se muestra una descripción de los elementos clave del Plan de M&V. − El suministro de gas natural del edificio principal. Factores que influyen en el diseño de M&V: El propietario quería registrar el coste anual evitado relacionado con las condiciones y el nivel de consumo energético del año 2005 como referencia. Los datos de la temperatura se pueden obtener fácilmente en cualquier oficina meteorológica gubernamental. i. La comunidad utiliza el edificio casi todas las tardes. Otra razón para seleccionar la Opción C fue que había muchas MMEE implicadas. y de 380. sobre iluminación. ya que el objetivo era reducir el coste energético total de la instalación. Este análisis también mostraba que no existe una correlación importante entre temperatura y demanda eléctrica. No se podría cuantificar ninguna otra variable importante relacionada con el consumo de energía. que da servicio a la iluminación del pabellón de deportes. datos y análisis (www.A-7 Opción C: Varias MM. formación de operarios y campañas de concienciación de los usuarios. sin potencia. que funcionan durante tres meses al año. incluida la potencia demandada. El ahorro anual esperado del equipo de medida del gas natural es de 2. se corresponden con el mejor valor de R2 obtenido en una serie de análisis de regresión realizados con varios rangos de temperaturas base posibles. Se Referencias • • 88 . ni entre temperatura y consumo de gas natural y electricidad en verano. − EL suministro eléctrico auxiliar. Consistente en diez MMEE.org).02 m3). y algunas de ellas no se podían medir de forma directa. El instituto disponía de piscina y cafetería..EE con Datos de Referencia Reales Situación: Un proyecto de eficiencia energética se implementó en un instituto en el norte de los Estados Unidos. • Se registraron las condiciones de referencia del año 2005.800 mcf (mil pies cúbicos. sistemas de climatización. para determinar el ahorro. se utilizará la ecuación 1b). se define como: − El suministro de electricidad. Dado que el ahorro consta en el informe como coste evitado. Se registraron y analizaron los datos energéticos y climatológicos del periodo de referencia mediante una regresión lineal simple del consumo y la demanda mensual de energía frente a los grados-día. • El límite de medida. El colegio era utilizado a lo largo de todo el año. Los requisitos de energía del edificio dependen en gran medida de la temperatura ambiente.e. calefacción de piscinas. El edificio no dispone de sistema de calefacción instalado. En lugar de eso. La relación entre energía / grados-día de calefacción fue obtenida en la estación en la que se usa la calefacción para los tres suministros.3916 día de calefacción Electricidad Edificio principal Pabellón de Deportes Consumo Demanda Consumo kWh kW kWh 8 62oF 0.51 9 68oF 0. Asimismo.73 102. como indica el elevado R2. En el caso del pabellón de deportes.29 2.7 Incorrecta El análisis de regresión del consumo de gas natural y del consumo de electricidad del edificio principal muestra una correlación aceptable entre los grados-día de calefacción. así como los datos estadísticos clave de las regresiones y los coeficientes cuando éstos resultaron significativos. de 1.9788 179. dado que el principal uso del gas natural es la calefacción del edificio. Estas observaciones son lógicas. como se muestra en la Tabla A-7-1. Se podría esperar que el consumo mensual de electricidad siga un patrón anual regular dentro de unos límites razonables en relación con las horas de luz natural y la ocupación. Tabla A-7-1 Análisis de regresión Gas Unidades Mcf Número de meses con más de 50 grados-día de 8 8 calefacción Base de grados – dia de 60oF 62oF calefacción Estadística de la regresión: R2 0. También se decidió que para los periodos cubiertos por el informe que tuvieran igual o menos de 50 grados-día de calefacción. pero se debe iluminar durante más tiempo en los meses que hay menos horas de sol.7 5. que no estuviera relacionado con la temperatura ambiente. cada informe de ahorro mensual tomará su energía de Referencias 89 .89 para 8 puntos de datos y un 90% de confianza. hay una cantidad notable de calefacción eléctrica en el edificio principal.93 0. que queda muy por encima del valor crítico incluido en la Tabla B-1 del IPMVP.81 Error estándar de la 91 15.5 Mala 1. Por lo tanto.425 Coeficiente de grados – 1. los valores para el coeficiente t y R2 eran bajos. los valores de referencia ajustados se derivarían directamente del mes de referencia correspondiente.933 estimación Estadística t del coeficiente de grados – 8.0 día de calefacción Evaluación del análisis Buena OK de regresión Coeficientes de regression (cuando se acepten): Constante 446. ajustado únicamente por el número de días del periodo. no se tendrá en cuenta la correlación mínima de este equipo de medida con los grados-día de calefacción y no se aplicarán ajustes climatológicos.decidió que la regresión sólo se realizaría durante los periodos de facturación que tuvieran más de 50 grados-día de calefacción. y el coeficiente t de los grados-día de calefacción. que son también los más fríos. Esta persona siempre había elaborado el presupuesto partiendo de una media a largo plazo de las condiciones climáticas y de la ocupación del año anterior. con la ecuación 1b). utilizando condiciones climatológicas reales y la ocupación de ese año. El ahorro que se espera será más significativo en los meses de invierno ya que será más del doble del error estándar de la fórmula de referencia (ver criterio en el Apéndice B-1. y los posibles errores no cuantificables debidos a ajustes simples por la duración de los periodos de medida en los meses con 50 grados-día de calefacción o menos. Para calcular el ahorro. • Se analizó el impacto a largo plazo que tendrían sobre los informes demostrativos de ahorros los análisis de regresión realizados. • Resultados: Los datos del periodo demostrativo de ahorro del primer año se tomaron directamente de las facturas de la empresa de suministro sin ajustes y de la información climatológica gubernamental. ajustado por el número de días que hay en el periodo demostrativo de ahorro. A continuación. Puesto que la tarifa de gas natural cambió en el mes 9 y la de la electricidad cambió en el mes 7. A-7. Así. Factores que influyen en el diseño de M&V: Sobre el consumo de energía incide mucho la ocupación del hotel.referencia del consumo del mes de referencia correspondiente. se utilizaron dos esquemas de precios distintos para cada uno de estos productos durante el informe demostrativo de ahorro anual. se propuso determinar por separado los efectos producidos por variaciones climatológicas. Se introdujeron los datos estadísticos del clima normal en los modelos del año más reciente. Los responsables del instituto aceptaron la precisión esperada. EVO 10000 – 1:2007. Empleando las tarifas reales que la empresa de suministro había establecido para ese año. el responsable energético preparó un modelo de regresión del consumo en cada suministro. Esta información y los cálculos para determinar el ahorro en unidades de energía y de potencia. Estos cálculos se detallan también en la web de EVO.1 Contabilidad Energética de toda Instalación vinculada al Presupuesto Situación: Se encarga al responsable energético de una cadena de hoteles que prepare todos los años un presupuesto de gasto energético y que contabilice regularmente las variaciones del mismo. Resultados: Para explicar la variación del presupuesto. se determinó cuál habría sido la energía (y el coste) si el clima hubiera sido el Referencias 90 . se utilizó el esquema tarifario de la empresa de suministro de cada mes a la energía de referencia ajustada de cada suministro y a la energía del periodo demostrativo de ahorro. El contador principal de electricidad mostraba que había poca correlación con el clima del día más frío. el uso de las zonas de convenciones y las condiciones climatológicas. de ocupación y de tarifas de la empresa de suministro: • Clima. cada informe de ahorro mensual tomará su demanda de referencia de la demanda real del mes de referencia correspondiente.2). están en la web de EVO. Plan de M&V: El responsable de energía siguió la Opción C del IPMVP Volumen I. Las tarifas de la empresa de suministro que se utilizan para valorar el ahorro son las del esquema de precios vigente en aquel momento y adecuado para cada suministro. sin ajustes. una vez finalizado el año. La precisión relativa de los informes demostrativos de ahorros de invierno será inferior al ± 10% en el caso del gas natural e inferior al ± 20% en el caso del suministro principal de electricidad. Para contabilizar el consumo de energía. el responsable energético se percató de que necesitaba utilizar técnicas de M&V para ajustar el consumo con respecto a estos factores importantes. ya que necesitaba explicar las variaciones del presupuesto en los informes de gestión. Así. • Ocupación. Factores que influyen en el diseño de M&V. su efecto no podría medirse con los equipos de medida principales de la empresa de suministro. Para transformar la energía medida en la biblioteca en el impacto real sobre las facturas de servicios básicos del campus. (También observó cuánto variaron los grados-día reales de calefacción y refrigeración respecto a los valores normales y respecto al año anterior en cada lugar). usando los precios vigentes en ese momento en el contrato de suministro de energía. el responsable energético seguía necesitando explicar el resto de variaciones. siguiendo el programa de gestión de la energía. Los informes demostrativos de ahorros se debían elaborar de forma continua. EVO 1000 – 1:2007. Opción D. Se decidió no esperar a obtener los datos de energía de un año con el nuevo equipo de medida antes de implementar las medidas. Tarifas de la empresa de suministro. Sin embargo. el efecto energético más importante se encontraba en los equipos de medida principal de la empresa de suministro del campus. (También observó cuánto había cambiado la ocupación de un año a otro en cada caso).normal. tan pronto como fuera posible después de la implantación de las medidas de eficiencia energética. El resto de variaciones fueron consideradas fenómenos desconocidos y aleatorios. Así pues. se instalaron equipos de medida de vapor. El edificio forma parte de un campus en el que no dispone de equipos de medida individuales en cada edificio. Introdujo los factores de ocupación del año anterior en los modelos del año más reciente. a pesar de la falta de registros del consumo de referencia. electricidad y potencia en las principales líneas de suministro de la biblioteca. introdujo las variables climatológicas y de ocupación del último año en el modelo matemático del año anterior y con las tarifas actuales obtuvo el coste evitado respecto el patrón del año anterior. El límite de medida de este proyecto se definió como todos los sistemas consumidores de energia en la biblioteca. Dado que el proyecto pensado para la biblioteca era muy pequeño en relación con el tamaño del campus. equipos de climatización. le permitió elaborar en los años siguientes presupuestos más detallados. ecuación 1f). A-8 Opción D: Varias MMEE en un Edificio sin Equipos de Medida en el Periodo de Referencia Situación: En la biblioteca de una universidad estadounidense se implementó un proyecto que consistía en siete MMEE. Aplicó las tarifas del año anterior de la empresa de suministro al consumo (y a la demanda) del año más reciente para determinar qué parte de la variación presupuestaria estaba relacionada con los cambios de las tarifas de cada empresa de suministro en cada hotel. sino que también le aportó información sobre dónde debía concentrar los esfuerzos para gestionar las variaciones no contabilizadas. determinó cuál habría sido la energía (y el coste) si la ocupación hubiera sido la misma que en el año anterior. La universidad quería conseguir el ahorro lo más rápido posible. Empleando las tarifas reales para ese año de la empresa de suministro. se asumió lo siguiente: Referencias 91 . Plan de M&V. actuando sobre la iluminación. formación de operarios y campañas de concienciación de los usuarios. Este coste evitado se analizó en relación con los cambios en las variables estáticas detectados en cada lugar relacionado con el registro del año anterior. El objetivo del proyecto era reducir los costes energéticos de la biblioteca. Este proceso de análisis no sólo permitió al responsable de energía explicar las variaciones presupuestarias. • Una vez definido el impacto de estas tres variables conocidas. que simula el rendimiento previo a la implantación de la medida de eficiencia energética. Se utilizaría el IPMVP Volumen I. Además. Al terminar el primer año. Después de esta corrección. por lo que el equipo de M&V emprendió un estudio más profundo del lugar. de los informes de diagnóstico y de los datos de salida. una media anual del consumo de gas natural por cada libra de vapor generada.1. Se calibraron e instalaron equipos de medida nuevos.02 m3) de gas natural en el equipo de medida de gas natural de la planta de calefacción del campus.5 ft3. dentro de unos límites razonables. el equipo se percató de que en los periodos nocturnos se producían pocos cambios en la temperatura interior. En el transcurso de este examen más minucioso. el clima. las condiciones típicas interiores tanto en los días que había usuarios como en los que no. La simulación empleaba unas condiciones climáticas y de ocupación normales a largo plazo y otras características del edificio que existían en el momento de realizar la proyección. • • El ahorro que se esperaba obtener con las MM. El personal de operación registró la energía y la potencia demanda mensual durante 12 meses en el primer año tras la de puesta en servicio de la MMEE. Era preciso disponer de un estudio completo de los sistemas del edificio y de su ocupación para reunir todos los datos de partida. se archivó este modelo calibrado con una copia en papel y otra electrónica de los datos de partida. se volvió a definir el modelo de simulación del plan original para incluir las MMEE ya instaladas. La universidad consideró que puesto que estos valores de CV (RMSE) cumplían con las especificaciones de la ASHRAE (2002).EE. asigna una parte de la cuota fija a la biblioteca. Si el consumo cae más de 5. Así pues. Se supuso que la demanda de punta de potencia eléctrica en la biblioteca coincide con la hora punta de demanda punta del equipo de medida del campus. se compararon los resultados mensuales obtenidos en el modelo con los datos de calibración mensual.300 mcf inferior al consumo de gas natural real. El contrato de suministro de gas natural de la universidad tiene un precio unitario marginal de 6.05 $/kWh fuera de los periodos punta y la potencia demanda tiene un precio de 10. Se decidió informar el ahorro real bajo las mismas condiciones. El contrato será negociado según los resultados del proyecto de la biblioteca. se proyectó mediante una simulación por ordenador con el software de acceso público DOE 2.25 $/kW al mes.300 mcf. El factor 1.4 kg) de vapor en la biblioteca precisa de 1. 92 . Se registraron durante una semana la demanda de potencia de cinco unidades de climatización para definir algunos de los datos de partida para realizar la simulación. En un principio.18 $/kWh en los periodos punta. modificaron las características de la masa térmica en el modelo informático. 1. Se examinó la simulación resultante de distintas temperaturas y niveles de humedad del espacio para garantizar que reflejaban. podían tener una confianza razonable en los resultados relativos de las dos simulaciones del modelo. 0. el cual durante el periodo de referencia era 5. Así pues. Referencias 2. Existe un componente fijo en el consumo de gas natural de la planta central que procede de las pérdidas del sistema de vapor. estipula un nivel de consumo mínimo.25 $/mcf (mil pies cúbicos). A continuación. El uso de electricidad en la biblioteca requiere un 3% más de electricidad en el equipo de medida de electricidad del campus debido a las estimaciones del transformador del campus y a las pérdidas en la distribución.• Una libra (1 lb = 0. en el equipo de medida de demanda eléctrica. el resultado de la simulación no coincidía demasiado con el consumo de energía real. Resultados: Se hizo lo siguiente para calcular el ahorro. la ocupación y los perfiles operativos del periodo cubierto por el informe. El CV (RMSE) más elevado de las diferencias era del 12%. El precio marginal de la electricidad en el equipo de medida del campus es de 0. Asimismo.5 ft3 (1 ft3 = 0. se utilizaron los datos recogidos en el equipo de medida para usarlos como referencia para aplicar una Opción C en este edificio. la universidad pagará la cantidad mínima contratada. 048 9.400 659. Los valores de ocupación y las variables estáticas fueron también ajustadas a lo que se había observado durante el periodo de referencia. 5.610.000 6. 4.332 32. El modelo de condiciones tras la implementación de la MMEE fue ajustado para retirar la MMEE.300 mcf gas Total Ahorro de costes(€) 64.000 pounds steam Ahorro de energía del campus 357.000 640.000 1.960 10.400 659.3.420 mcf gas A-8-2 Ahorro del campus Ahorro de energía facturado 357. Entonces.00030 El número del ahorro final se expresa utilizando tres dígitos significativos porque el menor número de dígitos utilizados en el cálculo es de tres (656.003.742 33. Se archivó el modelo de condiciones normales tras la implementación de la MMEE resultante con una copia en papel y otra electrónica de los datos de partida.000 7.125 $141. El consumo energético de los dos modelos normales fueron comparados entonces utilizando la ecuación 1f) para obtener un ahorro de energía como el que se muestra en la Tabla A-8-1.942 347.222 656. Ahorro de energía en la biblioteca Consumo de electricidad en el periodo punta (kWh) Consumo de electricidad fuera de periodo punta (kWh) Demanda eléctrica (kWmeses) Vapor o gas natural 347.000 2. Ahorro 1.241 12.000 640. Modelo de referencia de condiciones normales Modelo de condiciones normales tras la medida de eficiencia energética A-8-1 Simulación del ahorro en la biblioteca bajo condiciones normales Consumo de electricidad en el periodo punta (kWh) Consumo de electricidad fuera de periodo punta (kWh) Demanda eléctrica (kWmeses) Vapor (miles de libras 6.017 6. de los informes de diagnóstico y de los datos de salida. 30 Referencias 93 . de los informes de diagnóstico y de los datos de salida. así como las cantidades de gas natural mínimas del contrato.200 1.017 6.280 El valor del ahorro en el equipo de medida del campus se calculó como se muestra en la Tabla A-8-2. Este modelo de referencia de condiciones normales se archivó en una copia en papel y otra electrónica de los datos de partida.000 1. volvió a lanzarse el modelo calibrado con un archivo de datos climatológicos correspondiente al año normal.000 kWh – paso 5).200 1. teniéndose en cuenta la posibilidad de que existieran transformaciones y pérdidas.224 5.000 1.048 5.250.280. Referencias 94 . Se volvió a hacer la simulación con los datos de partida revisados. Esta simulación calibrada se denominó como el modelo conforme a obra. El programa de subvenciones no especificaba el método que se debería utilizar. A-9 Opción D: Edificio de Nueva Construcción con mejoras sobre los Requerimientos establecidos por el Código de Edificación Situación. Se puede utilizar tanto la ecuación 1f) para comparar dos simulaciones como la ecuación 1g) para comparar la energía de referencia simulada y la energía real medida después de corregir el error de calibración. Factores que influyen en el diseño de M&V. Se utilizará la Opción D del IPMVP Volumen I. se consideró que ésta modelizaba el edificio actual dentro de unos límites razonables. En el proceso de diseño del edificio se utilizó intensamente la simulación por ordenador con el fin de encontrar un consumo de energía objetivo igual al 50% del código. Un año después de la puesta en servicio y de tener una ocupación completa. de modo que pidió que se utilizara la ecuación 1g). También quería hacer una revisión anual de las variaciones respecto al rendimiento energético logrado inicialmente. Sin embargo. El propietario quería utilizar los mismos cálculos de ahorro de energía que se iban a presentar al gobierno para mostrar cuánto dinero se había ahorrado gracias a la inversión adicional que se había hecho para construir un edificio eficiente. Para conseguir una subvención del gobierno. Un nuevo edificio fue diseñado para consumir menos energía que la estipulada por el código local de edificación. EVO 1000 – 1:2007 para demostrar el ahorro conseguido por el nuevo edificio en comparación con un edificio idéntico. la energía y los datos operativos del año uno serán la referencia para utilizar la Opción C del IPMVP Volumen I.31 Tras el primer año de funcionamiento a completo rendimiento (año uno). Se compararon los datos de consumo de la empresa de suministro a partir del año uno con este modelo de simulación. Resultados.El ahorro total que se muestra es para el año anterior a la revisión del mínimo de gas natural contratado. Plan de M&V. EVO 1000 – 1:2007 e informar sobre el rendimiento de la instalación. el propietario quería utilizar los datos reales de la empresa de suministro en su informe final de ahorro. 31 Este método es el mismo que el del IPMVP Volumen III (2003). se solicitó al propietario que demostrara que el consumo de energía del edificio durante el primer año de funcionamiento tras la puesta en servicio y con una ocupación completa era inferior al 60% de lo que hubiera consumido de haber sido construido conforme al código de edificación. Se eligió un archivo de datos climáticos entre los disponibles en la localización del edificio que tuviera un total de grados-día de calefacción y refrigeración similar a los grados-día del año uno que había sido medido. pero construido siguiendo los estándares del código de edificación. Método 2. se actualizaron los datos de partida utilizados en la simulación original para considerar los equipos que se instalaron y la ocupación actual del edificio. El edificio estaba destinado a albergar las oficinas centrales de una gran empresa y estaba previsto que le edificio estuviese completamente ocupado inmediatamente después de su apertura. Opción D. Tras algunas revisiones de los datos de partida de la simulación. El error de calibración en el modelo calibrado conforme a obra con respecto a los datos reales de la empresa de suministro se muestra en la Tabla A-9-1. La persona que creó el modelo consideró que la ecuación 1f) sería más precisa. Este archivo similar fue ajustado a los grados-día de calefacción y refrigeración mensuales reales del año uno. El consumo de energía mensual simulado por el modelo estándar fue ajustado por los errores de calibración mensuales de la Tabla A-9-1 para obtener el modelo estándar corregido.2% +3% +5% .9% +4% Tabla A-9-1 Errores de calibración mensuales A continuación. se cambiaron los datos de partida para el modelo calibrado conforme a obra para describir un edificio con la misma ocupación y ubicación. Se calculó el porcentaje de ahorro para demostrar el cumplimiento de los requisitos para obtener la subvención del gobierno. Referencias 95 . Esto se denominó el modelo estándar. Este valor total se comparó con el total de los pagos a la empresa de suministro durante el primer año.6% +5% .Gas natural Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre +1% . Los datos reales medidos para el año uno se restaron entonces del modelo estándar corregido para obtener el ahorro mensual. Los datos de energía del primer año se convirtieron en la base para determinar el ahorro con la Opción C para los años siguientes.1% +1% Potencia Eléctrica Demanda (kW) +6% .1% +3% +1% Consumo eléctrico (kWh) Punta Fuera de Punta .2% +1% .3% +6% .1% +1% .9% +8% +5% .6% +2% .2% +7% .3% .8% +7% .2% .5% .1% +1% +2% .2% +4% +1% 0% .6% +1% . Se determinó el ahorro económico para el propietario aplicando el esquema tarifario vigente de la empresa de suministro a las cantidades mensuales simuladas con el modelo estándar corregido.2% . pero construido de acuerdo a los estándares del código de edificación.1% .3% 0% +2% .2% 0% . así que el valor que tiene una mejor información tiene que demostrar la necesidad de una mejora de la incertidumbre (ver Capítulo 8. sólo estimaciones con un cierto nivel de incertidumbre. Incertidumbre 96 . es decir. En el Apéndice B-5 se tratan métodos para combinar elementos de incertidumbre cuantificados. Medida. Muestreo. Los errores de muestreo ocurren cuando sólo se mide una parte del conjunto de valores reales o cuando se utiliza un enfoque con muestras sesgadas. El cálculo del ahorro de energía implica una comparación de los datos de energía medidos y la realización de unos ajustes para comparar ambas mediciones bajo el mismo grupo de condiciones operativas (ver Capítulo 4. la desviación estándar.e. de mediciones imprecisas. supuestos y análisis de la medida. • • Este Apéndice ofrece guías para cuantificar las incertidumbres generadas por estas tres fuentes de error. de los errores de rastreo de los datos. etc. En otras palabras. La representación de sólo una parte del conjunto puede ocurrir tanto en el sentido físico (i. Tanto las mediciones como los ajustes introducen errores. tales como el intervalo. y en la cuantificación de variaciones. Las incertidumbres desconocidas o no cuantificables sólo pueden ser gestionadas siguiendo las mejores prácticas de la industria. La incertidumbre en un informe demostrativo de ahorro se puede tratar controlando los errores aleatorios y el sesgo de los datos. no se conocen valores verdaderos. con la estadística se pueden comprobar resultados para ver si el ahorro obtenido es significativo. si es probable que sea un efecto real de la MMEE. Ver Apéndice B-2. Estos procesos generan estimaciones estadísticas con valores reportados o esperados y un cierto nivel de variación. Algunos ejemplos de estas fuentes de error son seleccionar o colocar los equipos de medida de forma inadecuada. Ver Apéndice B-3. a la exclusión de variables relevantes. Los errores de modelización matemática pueden ser debidos a una forma funcional inadecuada.3 y 8. En los errores aleatorios influyen la calidad de equipos de medida. Por ejemplo. La magnitud de tales errores suele aparecer en las especificaciones del fabricante y es gestionada por calibraciones periódicas. sólo se miden 20 de los 1. Algunas fuentes de error son desconocidas y no son cuantificables. el error estándar y la varianza.5).1. etc. Los errores se pueden producir debido a: modelización. Todas las mediciones físicas y los análisis estadísticos se basan en estimaciones de tendencias centrales. a la inclusión de variables irrelevantes. hacer estimaciones imprecisas en la Opción A o no hacer suficientes estimaciones de los efectos cruzados en las Opciones A o B. a los procedimientos de muestreo o a los procedimientos de ajuste. técnicas de medida y diseño del procedimiento de muestreo.8. Estos errores pueden aparecer. ecuación 1).APÉNDICE B B-1 Introducción INCERTIDUMBRE El objetivo de la Medida y Verificación consiste en determinar el ahorro de energía de forma fiable. tales como los valores medios.000 dispositivos de iluminación) o en el sentido temporal (cuando se mide sólo durante diez minutos cada hora). y no un fenómeno aleatorio. de la pérdida de precisión desde que se realizó la calibración. debido a una imprecisión de los equipos de medida.11. En el sesgo de los datos influyen la calidad de datos. Para que los informes de ahorro resulten fiables se debe tener un nivel de incertidumbre razonable. La reducción del error suele incrementar el coste de la M&V. por ejemplo. Ver Apéndice B-4 y los Capítulos 4.. Apéndice B. La estadística es el elemento principal de los métodos matemáticos que se pueden aplicar a los datos para ayudar a tomar decisiones ante la incertidumbre. Los errores de medida proceden de la precisión de los sensores. muestreo y medida: • Modelización. Incertidumbre 97 . pero el nivel de confianza asociado caerá del 95% al 35%. Apéndice B. Figura B-Población con distribución normal No tiene sentido plantear una precisión estadística (la parte de ±20%) sin un nivel de confianza (la parte del 90%).evo-world.1 Expresión de la Incertidumbre Para transmitir el ahorro de forma estadísticamente válida.3 se ofrece una definición de los términos estadísticos que aparecen marcados en cursiva. Más concretamente. el proceso de estimación del ahorro puede conducir a declaraciones del tipo: la mejor estimación del ahorro es de 1. algunos ejemplos del Apéndice A presentan cálculos de incertidumbre: A-3. La confianza se refiere a la probabilidad que existe de que el ahorro estimado caiga dentro del intervalo de precisión32. Por ejemplo. el ahorro debe ser superior al doble del error estándar (ver la definición en el Apéndice B-1. B-1.000 kWh/año (estimación puntual) con un 90% de probabilidad (confianza) de que el valor medio verdadero de ahorro caiga dentro del ±20% de 1. A-4 y A-7.org) y para los suscriptores se ofrecen los detalles de los cálculos de la incertidumbre para los ejemplos A-4 y A-7. Si la varianza de los datos de referencia es excesiva. En la Figura B-1 se ofrece una presentación gráfica de esta relación. B-1. A-3-2. puede declararse un ahorro con una precisión de ±1%. Asimismo.2 Incertidumbre aceptable El ahorro se considera estadísticamente válido si se trata de una cantidad grande en relación con las variaciones estadísticas.3) del valor de referencia. Por ejemplo. el comportamiento aleatorio no explicado en el consumo de energía de la instalación o sistema será elevado y cualquier determinación del ahorro será poco fiable.000. El página web de EVO (www. el ahorro se tiene que expresar junto con el nivel de confianza y precisión que lleva asociado. 32 En el Apéndice B-1. El proceso de Medida y Verificación puede obtener una precisión muy elevada con una confianza baja.Un ejemplo del uso del análisis de la incertidumbre se ofrece en el Apéndice B-6. ej. se obtiene haciendo una media de los cuadrados de cada desviación que se produce con respecto de la media. mayor será la incertidumbre de la media.Cuando no se pueda cumplir este criterio. La varianza. mientras que las unidades de desviación estándar están en kWh). la variabilidad o dispersión.3 Definiciones de los Términos Estadísticos Media ( Y ):La medida más utilizada de la tendencia central de una serie de observaciones. Incertidumbre 98 . s = S2 Error estándar (SE): Se trata de la desviación estándar dividida entre para estimar la precisión. tamaños de muestras más grandes o una opción del IPMVP en la que influyan menos las variables desconocidas. considere el uso de: • • • • equipos de medida más precisos. La media se determina añadiendo puntos de datos individuales (Yi) y dividiendo por el número total de estos puntos de datos (n): − Y= ∑Y n i B-1 Varianza (S2): Las varianza mide cuánto difieren uno de otro los valores observados. más variables independientes en cualquier modelo matemático. la medida más importante de la variabilidad.e. Cuanto mayor sea la variabilidad. de manera que no cancelen los valores positivos (cuando un valor es superior a la media). B-1. La varianza se calcula de la manera siguiente: S 2 (Y − Y ) =∑ i − 2 n −1 B-2 Desviación estándar (s): Se trata simplemente de la raíz cuadrada de la varianza. Esto devuelve la medida de la variabilidad a las unidades de los datos (p.. La razón por la que se elevan al cuadrado estas desviaciones con respecto a la media es sólo para eliminar los valores negativos (cuando un valor es inferior a la media). Esta medida sirve SE = s n B-4 Apéndice B. i. B-3 n . las unidades de varianza están en kWh2. 69 2.71 2.57 2.53 0.72 1. observe los datos de la Tabla B-2 respecto a las 12 lecturas mensuales de un equipo de medida y el análisis relacionado de la diferencia entre cada lectura y la media de las lecturas (1.06 1.18 2.68 2.31 0.96 1. A modo de ejemplo de uso de estos términos.64 1.86 1.05 1.34 0.78 1.32 0.26 1.31 0.78 2.74 2.73 1.09 1.69 2.32 0.76 1.70 1. con un nivel determinado de confianza. Incertidumbre 99 .80 1.35 0.72 2.69 2. Precisión absoluta La precisión absoluta se calcula respecto al error estándar usando un valor t de la distribución de t Tabla B-1: t x SE B-5 Nº de Lecturas Nivel de confianza Tabla B.08 1.45 1.11 1.1 Tabla de t (Tamaño muestra) 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 95% 90% 80% 50% 12.000): B-7 Apéndice B.64 0.05 1.18 1.70 1.32 0. consumo total.89 1.67 En general.05 1.10 1.69 2.68 2.69 Nº de lecturas (Tamaño muestra) 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 ? Nivel de confianza 95% 90% 80% 50% 2.94 1.89 0.69 2.14 1.69 2.36 1.08 1. La precisión relativa es la precisión absoluta dividida entre la estimada: t * SE Estimate Vea un ejemplo de uso de la precisión relativa en el Apéndice A-3.68 1. se espera que el valor verdadero de cualquier estimación estadística.38 0.35 1.20 1.70 2.41 0.31 3.33 0.13 1.72 1.12 1.71 2.32 0.70 2.48 0. media de unidades producidas).70 1.13 1.33 0.75 1.28 0.44 0.68 2.71 1. El nivel de confianza se refiere a la probabilidad de que el intervalo planteado contenga el parámetro que se ha estimado.40 0.23 1.e.06 1.73 1.71 1..30 2.34 0.02 1.69 2.75 1.69 2.81 1.31 0.68 2.00 4.82 3.70 2.31 0.77 1.92 1.09 1.31 1.36 0.71 1.35 0.06 1.16 1.68 2.70 2.69 2.74 1.36 0.33 0.83 1.07 1.Precision: La precisión es la medida del intervalo absoluto o relativo dentro del cual se espera que estén los valores verdaderos.72 1.07 1.76 2.69 2.73 2. caiga en el intervalo definido por Intervalo = estimación ± precisión absoluta B-6 Donde estimación es cualquier valor derivado empíricamente de un parámetro de interés (p.33 0. con un nivel de confianza concreto.71 1.71 6.32 0.37 0. 000 Diferencias calculadas Respecto a la media Simple Al cuadrado 2.110 1.100 200 40.000 12 − 2 La Varianza (S ) es: S 2 2 ∑ (Y − Y ) = i n −1 = 246.600 4.100 22.120 820 760 1.500 -50 90 8.600 -240 210 44.400 -80 120 14.600 = 22.210 1. Por lo tanto: La precisión absoluta es: t × SE = 1.090 850 920 1.600 Tabla B-2 Datos de ejemplo y análisis El valor medio es: Y = − ∑Y n i = 12.900 -70 110 12.400 -180 57.400 32.418 = 150 El Error estándar: SE = 150 s = = 43 n 12 La Tabla B-1 muestra que t es 1.000 = 1.500 -150 6.80 para 12 toma de datos y tiene un nivel de confianza del 90%.200 12.000 Apéndice B.1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Total Real Lectura 950 1.040 930 1.80 × 43 = 77 and La precisión relativa es: 77 t × SE = = 7.100 40 1.000 246.7% estimate 1.418 12 − 1 La Desviación estándar (s) es: s = S 2 = 22. Incertidumbre 100 . Por ejemplo. normalmente el consumo de energía durante un periodo de tiempo concreto (p.Así pues. 1 semana. si una de las X’s es el nivel de producción. donde b es denominado el coeficiente de regresión. B-2 Modeling Los modelos matemáticos se utilizan la Medida y Verificación para preparar los ajustes rutinarios en las distintas versiones de la ecuación 1 en el Capítulo 4. etc.8% o con el 50% de confianza que el valor medio de las 12 observaciones es de 1. Los modelos más habituales son regresiones lineales del tipo: Y = bo + b1X1 + b2X2 + …. cuando la producción aumenta en una unidad. La variable dependiente.. 1 hora.000 ± 3.) • Xit (i = 1. el consumo energético aumenta en b unidades. 3. normalmente la energía. etc.000 + (63 x HDD) + (103 x CDD) + (222 x Ocupación) 33 La ASHRAE (2002) sugiere que el análisis de regresión deberá ser capaz de producir valores de e inferiores al 0. los modelos de regresión también se denominan modelos de mínimos cuadrados33 Un ejemplo del modelo anterior para el consumo de energía de un edificio es: Consumo de energía mensual = 342.005%. … p representa los coeficientes derivados de para cada variable independiente y un coeficiente fijo (b0) no relacionado con las variables independientes • e representa los errores residuales que siguen sin explicación después de contar el impacto de las distintas variables independientes.7%. 1. el modelo intenta explicar la variación en la energía que resulta de las variaciones de las distintas variables independientes (Xi).5% o con el 80% de confianza que el valor medio de las 12 observaciones es de 1. Incertidumbre 101 . la producción. Se puede decir con el 90% de confianza que el valor medio de las 12 observaciones es de 1.0%.000 ± 5.e. + bpXp + e en la que: • Y es la variable dependiente. 2. Este tipo de modelización se denomina análisis de regresión. • bi (i = 0. podemos decir que: • • • con el 95% de confianza que el valor medio de las 12 observaciones es de 1. hay un 90% de confianza de que la media mensual verdadera de consumo caiga dentro de un intervalo de 923 kWh y 1. 30 días. Por ejemplo. el modelo evaluará si la variación de la energía respecto a su media es causada por los cambios en el nivel de producción. … p) representa las variables independientes p como puedan ser el clima. En el análisis de regresión. El análisis de regresión encuentra el conjunto de valores bi que consiguen que la suma de los elementos de error residual al cuadrado sea lo más cercano posible a cero (así.000 ± 7. es modelizada como dependiente por una o más variables independientes Xi. De igual manera. 1 día. La modelización implica encontrar una relación matemática entre las variables independientes y las dependientes. (denominadas también variables explicativas). la duración del periodo de medida.. la ocupación. El modelo cuantifica la causalidad.000 ± 9. Apéndice B. 2.077 kWh. 342.2 Omisión de Variables Relevantes En Medida y Verificación el análisis de regresión sirve para reflejar los cambios en el consumo de energía. No existen indicaciones obvias de este problema en las pruebas estadísticas estándar (excepto. El modelo matemático se construirá utilizando valores razonables de las variables dependientes e independientes. El modelo ejemplo incluido en el Apéndice B-2 intenta explicar las variaciones en el consumo energético mensual empleando diversas variablesX.e. B-2.1 Errores de Modelización Cuando se utilizan modelos de regresión. En el Apéndice B-6 se presenta un ejemplo de un informe de un análisis de regresión para una sola variable independiente. Y aunque esto fuera posible. Omitir una variable independiente relevante podría provocar un grave error. grados-día de calefacción). B-2. El modelo se basa en datos poco representativos o insuficientes. Los modelos de regresión no pueden incluir todas las variables independientes.1 Uso de Datos fuera del Intervalo Si se construye el modelo sobre datos que no son representativos del comportamiento habitual de la energía en la instalación. el modelo sería demasiado complejo como para ser de utilidad y la tarea de recogida de datos sería enorme. 63 mide el cambio en el consumo que provoca un grado-día de calefacción adicional.. El modelo matemático deja fuera variables independientes relevantes. 1. pueden aparecer diversos tipos de error como los que se relacionan a continuación.2. lo cual introduce la posibilidad de que haya relaciones parciales (sesgo de variable omitida). En este modelo. no se podrá confiar en la simulación. Si falta una variable independiente relevante (p. 2. el modelo no tendrá en cuenta una parte significativa de la variación de los consumos de energía. Cada uno de estos tipos de errores de modelización son tratados a continuación. El enfoque práctico consiste en incluir sólo las variables independientes que se consideren que tienen un impacto significativo sobre la energía.1 más abajo). Apéndice B. Por lo tanto.000 es una estimación de la consumo base en kWh. nos será más útil la experiencia y el conocimiento de la ingeniería del sistema cuyo rendimiento estamos midiendo. Los sistemas más complejos que consumen energía se ven afectados por muchas variables independientes. En este caso. 103 mide el cambio en el consumo que provoca un gradodía de refrigeración adicional y 222 mide el cambio en el consumo por cada cambio del 1% en la ocupación. Este modelo deficiente también atribuirá una parte de la variación provocada por la variable omitida a otras variables que sí han sido incluidas. 3. respectivamente. El modelo utiliza una forma funcional inadecuada.1.1. La ocupación es una medida del porcentaje de ocupación del edificio. El modelo ha sido construido sobre valores que quedan fuera del intervalo probable de las variables que se van a usar. este modelo no proporcionará unas estimaciones exactas del impacto que tienen sobreX las variables Y. un valor de R2 bajo. 4. 5. Existe la posibilidad de que aparezcan datos atípicos o datos que se encuentran fuera del rango de valores normales por lo que habrá que cribar los datos antes de utilizarlos para construir el modelo. El modelo incluye algunas variables irrelevantes. ver B-2. Incertidumbre 102 . B-2.HDD y CDD son grados-día de calefacción y de refrigeración. quizás. elaborado con un programa de cálculo normal. Esta omisión de una variable relevante deberá hacerse constar y ser justificada en el Plan de Medida y Verificación. ej. Es necesario tener cierta experiencia en el análisis de energía del tipo de instalación implicada en cualquier programa de Medida y Verificación para determinar la relevancia de las variables independientes. (El uso de electricidad es elevado tanto para temperaturas ambiente bajas como altas.2 de más adelante.. habrá que derivar modelos lineales distintos para cada estación. pocos puntos de datos) como de tiempo (p. Esto podría implicar la ampliación de los periodos temporales utilizados o el aumento de los tamaños de muestras.2. Por ejemplo. y relativamente bajo a mitad de temporada. Hay que tener precaución en lo que respecta a añadir más variables independientes a un análisis de regresión por el simple hecho de que estén disponibles. Apéndice B. hará que el impacto de las variables relevantes esté sesgado. el impacto sobre el modelo será mínimo.. utilizar los meses de verano del modelo e intentar extrapolarlos a los meses de invierno). Sin embargo. tipos de utilización. Para juzgar la relevancia de las variables independientes se requiere tanto experiencia como intuición.1. Sin embargo. El diseñador del modelo necesita evaluar distintas formas funcionales y seleccionar la más adecuada a ellas utilizando las medidas de evaluación presentadas en el Apéndice B-2.e. p. Si la variable irrelevante no tiene relación (correlación) con las variables relevantes incluidas.Puede haber casos en los que se sabe que existe una relación con una variable registrada durante el periodo de referencia. el estadístico t (ver B-2. Como el consumo de electricidad y la temperatura ambiente tienen tendencia hacia una relación no lineal (a menudo con forma de U) con la temperatura exterior durante un periodo de un año en edificios con calefacción y refrigeración eléctrica. Por el contrario. X3). No obstante. una relación lineal podría utilizarse de forma incorrecta al modelizar una relación física subyacente que no es lineal. Los datos utilizados en la modelización deberán ser representativos de la variedad de operaciones que se realizan en la instalación.) Modelizar esta relación no lineal con un único modelo lineal introduciría errores innecesarios. etc. Incertidumbre 103 . esa variable no ha sido incluida en el modelo porque falta presupuesto para recopilar información durante el periodo demostrativo de ahorro.3 Inclusión de Variables Irrelevantes Algunas veces los modelos incluyen variables independientes irrelevantes. B-2. B-2. También puede resultar adecuado probar con relaciones de orden más elevado.4 Forma Funcional Es posible modelizar una relación utilizando una forma funcional incorrecta. Y = f(X.5 Carencia de Datos Los errores también pueden ser debidos a la falta de suficientes datos tanto en términos de cantidad (es decir. X2.3 a continuación) es una manera de confirmar la relevancia de las distintas variables independientes incluidas en un modelo. B-2.1.1. si la variable irrelevante está relacionada con otras variables relevantes del modelo. El periodo temporal cubierto por el modelo tiene que incluir varias estaciones del año. 0 a 1. cuanto mayor sea el coeficiente de determinación. Estos valores límites de R2 no son posibles con datos reales.75 se Apéndice B. En general. las variables independientes seleccionadas no ofrecen ninguna explicación sobre cuál es el origen de las variaciones observadas en Y). R2 es: R2 = Explained Variation in Y Total Variation in Y O de forma más explícita: R2 = ∑ (Y i − Y ) 2 ∑ (Yi − Y ) 2 − ^ − En la que: • Yi = el valor de la energía proyectado por el modelo para un punto de datos en particular utilizando el valor medido de la variable independiente (es decir.B-2. ej. por lo tanto. Incertidumbre 104 .2. Un R2 de 0. Por otro lado. (es decir. más posibilidades tendrá el modelo de describir la relación de las variables independientes y la variable dependiente. que refleja la medida en que un modelo de regresión explica las variaciones observadas en la variable dependiente Y respecto a su valor medio. R2. 0. encontrados con la ecuación B-1 Yi = valor real observado (p..0 significa que el modelo no explica ninguna de las variaciones. En el Apéndice B-6 se muestra una evaluación de un ejemplo de modelo de regresión. obtenido al introducir los valores de X en el modelo de regresión) ^ • • Y = media de los n valores de energía medidos. el modelo no ofrece ninguna pista para comprender las variaciones en Y (es decir. Expresado matemáticamente. un R2 de 1. El intervalo de valores posibles para R2 es de 0. se puede realizar cualquiera de las tres pruebas que se explican a continuación.0 significa que el modelo explica el 100% de las variaciones observadas en Y. Aunque no existe ningún estándar universal para un valor mínimo aceptable de R2.2 Evaluación de los Modelos de Regresión Con el fin de evaluar qué precisión define un modelo de regresión concreto la relación entre consumo de energía y variables independientes.0. medido con un equipo de medida) de energía Todos los paquetes estadísticos y herramientas de análisis de regresión calculan el valor de R2. el modelo predice Y con una certidumbre total para cualquier conjunto de valores de las variables independientes).1 Coeficiente de Correlación (R2) El primer paso para evaluar la precisión de un modelo consiste en examinar el coeficiente de correlacion. B-2. un R2 bajo indica que una o más variables relevantes no han sido incluidas en el modelo o que su forma funcional (p. Esta medida de precisión está incluida en todos los programas de estadística y en las hojas de cálculo estándar. Incertidumbre 105 . Se calcula como: SE ^ = Y ∑ (Yˆ − Y ) i i 2 n − p −1 B-8 donde p es el número de variables independientes de la ecuación de regresión Esta estadística suele denominarse raíz cuadrada del error cuadrático medio (RMSE). ej. En este caso. Finalmente. La prueba de R2 sólo se utilizará a modo de comprobación inicial.suele considerar como un indicador razonable de una buena relación causal entre la energía y las variables independientes.2 Error Estándar de la Estimación Cuando se utiliza un modelo para predecir un valor de la energía (Y) para unas variables ) independientes dadas. sería lógico considerar otras variables independientes adicionales o una forma funcional distinta. Una vez que los valores de las variables independientes han sido introducidos en el modelo de ) regresión para estimar un valor de energía ( Y ). Al dividir el RMSE por el consumo medio de energía se obtiene el coeficiente de variación de RMSE o el CV (RMSE). B-2. Los modelos no tienen que ser aceptados o rechazados basándose únicamente en R2.se puede calcular una aproximación del ) intervalo de valores posibles para r Y con la ecuación B-6 como: Y ± t × SE ^ Y ^ En la que: • • • Y es el valor proyectado de energía (Y) a partir del modelo de regresión t es el valor obtenido de las tablas t (ver la Tabla B-1 más arriba) Y ^ SE ^ es el error estándar de la estimación (predicción). lineal) no es la adecuada.2. CV ( RMSE ) = SE ^ Y __ B-9 Y Apéndice B.. la precisión es medida por el error estándar de la estimación (SE Y ). Un sesgo global positivo tiende a cancelar el sesgo negativo. Cuando ya se ha estimado un valor con la prueba. Las tres medidas son susceptibles de ser utilizadas al evaluar la calibración de los modelos de simulación utilizados con la Opción D. Un estadístico t es una prueba estadística que sirve para determinar si una estimación es estadísticamente significativa. Incertidumbre 106 . Un MBE positivo indica que las estimaciones de la regresión tienden a sobrevalorar los valores reales. El intervalo dentro del cual cae el valor verdadero del coeficiente b se encuentra con la ecuación B-6: b ± t x SEb Apéndice B. El RMSE no presenta este problema de cancelación. la ecuación ofrece una aproximación razonable cuando las variables independientes son realmente independientes (es decir. La siguiente ecuación se aplica en el caso de una variable independiente. están sujetos a la variación.t Dado que los coeficientes de los modelos de regresión(bk) son estimaciones estadísticas de la verdadera relación que existe entre una variableX e Y. B-2. La precisión de la estimación es medida por el error estándar del coeficiente y el valor asociado del estadístico t. puede compararse con los valores críticos respecto a una tabla t (Tabla B-1 más arriba). la ecuación será demasiado compleja y el analista de Medida y Verificación tendrá que utilizar un programa para calcular los errores estándar de los coeficientes. no están correlacionadas).3 Estadístico .Una medida parecida es el error medio de sesgo (MBE) que se define como: ∑ (Y MBE = ^ i − Yi ) n B-10 El MBE es un buen indicador del sesgo global en la estimación de regresión. El error estándar de cada coeficiente es calculado con un programa informático de regresión. SEb = ∑ (Y − Y ) /(n − 2) ∑(X − X ) i 2 − 2 i ^ Cuando hay más de una variable independiente.2. De lo contrario. El error estándar del coeficiente, b, también lleva al cálculo del estadístico t. Esta prueba determina, en último término, si el coeficiente calculado es estadísticamente significativo o si se trata simplemente de un cálculo aleatorio. El estadístico t se calcula con programas estadísticos con la siguiente ecuación: t-statistic = b SEb Cuando ya está estimado el estadístico t, se puede comparar con los valores críticos de t de la Tabla B-1. Si el valor absoluto del estadístico t supera el número adecuado de la Tabla B-1, entonces deberá concluirse que la estimación es estadísticamente válida. Por regla general, el valor absoluto de un resultado del estadístico t igual a 2 o más implica que el coeficiente estimado es significativo respecto a su error estándar y que, por lo tanto, existe una relación entre Y una X concreta relacionada con el coeficiente. Puede concluirse entonces que el valor de b estimado no es igual a cero. Sin embargo, con un estadístico t de casi 2, la precisión en el valor del coeficiente es de alrededor de ±100%: demasiado impreciso como para confiar en el valor de b. Para obtener una mejor precisión de, por ejemplo, el ±10%, los valores del estadístico t deberán rondar el 10 o el error estándar de b no puede ser superior al 0,1 de b. Para mejorar el resultado del estadístico t: • • Seleccione las variables independientes que tengan una relación más estrecha con la energía; Seleccione las variables independientes cuyos valores abarcan el intervalo más amplio posible (si X no varía en absoluto en el modelo de regresión, b no podrá ser estimado y el estadístico t será malo); Reúna y utilice más puntos de datos para desarrollar el modelo; o Seleccione una forma funcional distinta para el modelo; por ejemplo, escoja una que determine por separado los coeficientes para cada estación del año si se trata de un edificio al que los cambios climáticos de cada estación le afectan de forma importante. • • B-3 Muestreo El muestreo genera errores porque no se miden todas las unidades en estudio. La situación de muestreo más sencilla es aquella en la que se seleccionan aleatoriamente n unidadesde un conjunto total de N unidades. En una muestra aleatoria, cada unidad tiene la misma probabilidad n de ser incluida en la muestra. ( N) En general, el error estándar es inversamente proporcional a n . Esto es, un incremento del tamaño de muestra equivalente a un factor “f” reducirá el error estándar (mejora de la precisión de la estimación) en un factor de f . B-3.1 Determinación del Tamaño de la Muestra Se puede minimizar el error de muestreo incrementando la fracción de la población de la que se toma la muestra n , aunque aumentar el tamaño de muestra supone, por supuesto, un ( N) incrementode los costes. Hay varias cuestiones clave a la hora de optimizar los tamaños de muestra. Para configurar el tamaño de muestra, hay que seguir los pasos siguientes. Apéndice B. Incertidumbre 107 1. Seleccione una población homogénea. Para que el muestreo resulte coste-efectivo, las unidades medidas deberían ser las mismas que la población al completo. Si existen dos tipos distintos de unidades en la población, deberán agruparse por separado y distinguir entre ellos al tomar la muestra. Por ejemplo, cuando se diseña un programa de muestreo para medir los periodos operativos de la iluminación de salas controladas por sensores de presencia, la muestra de las salas que estén ocupadas más o menos continuamente (p. ej., oficinas con muchas personas) deberá tomarse aparte de la muestra de las salas que sólo están ocupadas de vez en cuando (p. ej., salas de reuniones). 2. Determinar la precisión deseada y los niveles de confianza de la estimación (p. ej., horas de uso) que se incluirán en el informe. La precisión se refiere al error que va ligado a la estimación verdadera (es decir, ±x% de intervalo respecto a la estimación). Una mayor precisión requiere una muestra más grande. La confianza se refiere a la probabilidad de que la estimación caiga dentro del intervalo de precisión (es decir, la probabilidad de que la estimación caiga realmente en el intervalo ±x% definido por la declaración de precisión). Una probabilidad más elevada requiere también muestras más grandes. Por ejemplo, si quiere tener un 90% de confianza y un ±10% de precisión, quiere decir que el intervalo definido para la estimación (±10%) contendrá el verdadero valor para todo el grupo (que no es observado) con una probabilidad del 90%. A modo de ejemplo, al estimar las horas de iluminación de una instalación, se decidió utilizar un muestreo porque resultaba demasiado caro medir las horas de funcionamiento de todos los circuitos de iluminación. La medida de una muestra de los circuitos proporcionó una estimación de las horas reales de funcionamiento. Para satisfacer un criterio de incertidumbre de 90/10 (confianza y precisión) el tamaño de muestra se determina de tal manera que, una vez que se han estimado las horas de funcionamiento mediante el muestreo, el intervalo de la estimación de muestra (±10%) debe tener un 90% de posibilidades de capturar las horas de uso verdaderas. El enfoque convencional es diseñar una muestra que logre un nivel de confianza del 90% y una precisión de ±10%. Sin embargo, el Plan de Medida y Verificación tiene que considerar los límites que establece el presupuesto (ver Capítulo 8.5). Mejorar la precisión de, digamos, un ±20% a un ±10% incrementará 4 veces el tamaño de muestra, y mejorarla hasta un ±2%, lo incrementará 100 veces. (Esto es una consecuencia de que el error de la muestra es inversamente proporcional a n .) La selección de unos criterios de muestreo adecuados requiere mantener un equilibrio entre los requisitos de precisión y los costes de Medida y Verificación. 3. Decidir el nivel de desagregación. Establecer si hay que aplicar a la medida de todos los componentes o a diversos subgrupos de componentes los criterios de nivel de confianza y precisión. Véase Apéndice B-5,2. Revisar los criterios de precisión y confianza elegidos en 2. 4. Calcular el tamaño de muestra inicial. Basándonos en la información anterior, con la siguiente ecuación se puede determinar una estimación inicial del tamaño de la muestra respecto al total: n0 = z 2 * cv 2 e2 B-11 Apéndice B. Incertidumbre 108 En la que: • • es la estimación inicial del tamaño de muestra necesario, antes de comenzar el no muestreo cv es el coeficiente de varianza, que se define como la desviación estándar de las lecturas dividida por la media. Hasta que pueda estimarse la media real y la desviación estándar de la población a partir de las muestras reales, se utilizará 0,5 como estimación inicial para el cv. e es el nivel deseado de precisión. z es el valor de distribución normal estándar respecto a la Tabla B-1 anterior, con un número infinito de lecturas y para el nivel de confianza deseado. Por ejemplo, z es 1,96 para un nivel de confianza del 95% (1,64 para el 90%, 1,28 para el 80% y 0,67 para el 50% de confianza). Por ejemplo, para un 90% de confianza con el 10% de precisión y un cv de 0,5, la estimación inicial del tamaño de muestra necesario (no) es: • • no = 1.642 × 0.52 = 67 0.12 En algunos casos (p. ej., la medida de las horas de iluminación o consumo), sería aconsejable tomar primero una pequeña muestra con el único propósito de estimar un valor de cv para ayudar a planificar el programa de muestreo. Asimismo, pueden utilizarse valores de un trabajo de Medida y Verificación anterior como estimaciones iniciales del cv. 5. Ajustar la estimación inicial del tamaño de muestra para grupos de datos pequeños. El tamaño de muestra necesario puede reducirse si el grupo de datos completo del que se va a tomar la muestra no es 20 veces superior al tamaño de muestra. En el ejemplo del tamaño de muestra inicial, más arriba, (no = 67), si el grupo de datos (N) del que se extraerá la muestra es sólo de 200, el grupo de datos tiene sólo 3 veces el tamaño de la muestra. Por lo tanto, puede aplicarse el Ajuste de población finita. Este ajuste reduce el tamaño de muestra (n) como sigue: n= n0 N n0 + N B-12 Aplicar este ajuste de población finita al ejemplo de arriba provoca una reducción del tamaño de muestra (n) que es necesario para satisfacer el criterio de 90%/±10% a 50. Véase un ejemplo de uso de este ajuste en el Apéndice A-3-1. 6. Dado que el tamaño de muestra inicial (no) se determina mediante un cv supuesto, es crucial recordar que el cv real de la población de la que se extrae la muestra podría ser distinto. Así pues, se necesitaría un tamaño de muestra real distinto para cumplir el criterio de precisión. Si el cv real acaba siendo inferior al supuesto inicial del paso 4, el tamaño de muestra requerido será innecesariamente grande como para cumplir los objetivos de precisión. Si el cv acaba siendo más grande de lo que se había supuesto, no se logrará el objetivo de precisión si el tamaño de muestra no aumenta por encima del valor calculado en las ecuaciones B-11 y B-12. Apéndice B. Incertidumbre 109 Es necesario calibrarlos periódicamente empleando algún estándar conocido. El error estándar del valor medido es de: Apéndice B. garantiza que los datos recogidos entran dentro de unos límites de error conocidos y razonables (o precisión). A menos que se especifique lo contrario. Incertidumbre 110 . En este último caso. La precisión declarada por el fabricante debe cumplir con el estandar vigente para ese producto. Además de la precisión del elemento equipo de medida. la precisión declarada por el fabricante es superior a la precisión de las lecturas reales efectuadas sobre el terreno.ej. B-4 Medición del Equipo de Medida Las cantidades de energía y las variables independientes suelen ser medidas por medio de los equipos de medida como parte de un programa de Medida y Verificación. aunque los más sofisticados podrían acercarse mucho a este porcentaje. es probable que la confianza sea del 95%. para el intervalo de cantidades a medir. Deberá volverse a calcular el cv real y el tamaño de muestra requerido (ecuaciones B11 y B-12). probablemente. es importante tener en cuenta los casos en que las lecturas típicas caen dentro de la escala del equipo de medida antes de calcular la precisión de las lecturas típicas. Los fabricantes ofrecen una clasificación de la precisión que consiste bien en una fracción de la lectura actual o bien en una fracción de la lectura máxima de la escala del equipo de medida.A medida que continúa el muestreo.. Las lecturas de muchos equipos de medida van perdiendo precisión a medida que pasa el tiempo debido al desgaste de los equipos. existen otros efectos desconocidos que pueden reducir la precisión del sistema: • Una ubicación inadecuada del equipo de medida no permite obtener una visión representativa de la cantidad a medir (p. Elegir una cantidad en el equipo de medida adecuado. se utilizarán los métodos del Apéndice B-5 para combinar las incertidumbres de varios componentes. En cualquier caso. Habrá que prestar atención a la determinación del grado de confianza empleado para declarar la precisión de un equipo de medida. el (los) informe(s) de ahorro deberá(n) recoger la precisión real lograda por el muestreo. Cuando al calcular el ahorro se utiliza sólo una medida en lugar de la media de varias mediciones. También podría conducir a la necesidad de realizar un muestreo más grande de lo que se había planeado en un principio. Ningún equipo de medida ofrece una precisión del 100%. es importante tener en cuenta que. deberá calcularse la media y la desviación estándar de las lecturas. la lectura realizada con un caudalímetro se ve influenciada por la proximidad de un codo en la tubería) Errores en la telemedida de los datos recortando los datos de medidas de forma aleatoria o sistemática • Como resultado de estos errores no cuantificables. sería adecuado establecer un tamaño de muestra máximo. no existe ninguna forma de cuantificar estos efectos. Es importante mantener la precisión de los equipos de medida instalados mediante un proceso rutinario de mantenimiento y calibración que utilice estándares conocidos. Colocar demasiados equipos de medida cuya precisión se indique en relación con la lectura máxima reducirá significativamente la precisión de la medida real. Este nuevo cálculo podría permitir un cese temprano del proceso de muestreo. La precisión de los equipos de medida seleccionados la indica el propio fabricante y ha sido establecida mediante pruebas de laboratorio. Si este máximo se alcanza después de volver a realizar los cálculos. Para mantener los costes de Medida y Verificación dentro del presupuesto. SE (energía del periodo cubierto por el informe) procede de la precisión del equipo de medida utilizando la ecuación B-13. Los Capítulos 4.. B-5 Combinación de Elementos de Incertidumbre Tanto los componentes de medida como los de ajuste de la ecuación 1 del Capítulo 4 pueden introducir incertidumbre a la hora de informar sobre el ahorro. el error estándar de la diferencia (ahorro) se calcula como: SE(Savings) = SE (adjusted baseline) 2 + SE (reporting period energy) 2 SE (referencia ajustada) procede del error estándar de la estimación derivada de la ecuación B8. + SE (C p ) 2 B-14 Por ejemplo. El error estándar del valor medio estimado de las mediciones se obtiene con la ecuación B-4. el valor de t de la Tabla B-1 deberá ser para infinitos tamaños de muestra.8.11 abordan con más profundidad las cuestiones sobre medida y ofrecen referencias para otras lecturas útiles sobre este tema.SE = meter relative precision × measured value t B-13 Donde t se basa en el gran muestreo realizado por el fabricante del equipo de medida al formular la precisión relativa del mismo.3 y 8.. Los componentes deben ser independientes con el fin de utilizar los siguientes métodos para combinar las incertidumbres. Cuando se realizan varias lecturas con un equipo de medida. Por lo tanto... Si el ahorro reportado es la suma o diferencia de varios componentes determinados de forma independiente (C) (es decir Ahorro = C1± C2 ± .. La independencia significa que sean cuales sean los errores aleatorios que afectan a uno de los componentes no estarán relacionados con los errores que afectan a otros componentes.. Apéndice B. Esta combinación puede realizarse mediante la expresión de la incertidumbre de cada componente en términos de su error estándar. si el ahorro se calcula utilizando la ecuación 1b) del Capítulo 4 como la diferencia entre la energía de referencia ajustada y la energía medida en el periodo cubierto por el informe. entonces el error estándar del ahorro reportado puede estimarse mediante: SE(Savings) = SE (C1 ) 2 + SE (C 2 ) 2 + . los valores observados contienen tanto errores del equipo de medida como variaciones en el fenómeno que va a ser medido. La media de las lecturas asimismo contiene ambos efectos. ± C p ).. Pueden combinarse las incertidumbres de los componentes individuales para poder hacer declaraciones generales de la incertidumbre del ahorro.. Incertidumbre 111 . . La Tabla B-1 muestra que un nivel de confianza del 50% se consigue cuando t = 0. para un nivel dado de confianza (p.67 errores estándar respecto al valor medio. utilizando las fórmulas matemáticas de la curva de distribución normal estándar. respectivamente. Figura B-1. * C p ).. + ⎜ ≈ ⎜ ⎟ ⎜ C ⎟ +⎜ C ⎟ ⎜ ⎜ C ⎟ Savings p 1 2 ⎠ ⎝ ⎠ ⎝ ⎝ ⎠ 2 2 2 B-15 Un buen ejemplo de esta situación es la determinación del ahorro en iluminación como: Savings = Δ Watts x Hours Si el Plan de Medida y Verificación requiere la medida de las horas de uso.67 para tamaños de muestra superiores a 30 o 0.. Si el Plan de Medida y Verificación incluye también la medida del cambio de vatios. Ahorro = C1*C2*. o los datos de la Tabla B-1 con más de 30 lecturas. entonces horas será un valor con un error estándar. Por ejemplo.. El error probable representa la cantidad de error que es más probable que ocurra.. el ahorro total reportado tendrá un error estándar calculado con la ecuación B-14 de: Total SE(Savings) = = SE ( savings1 ) 2 + SE ( savings2 ) 2 + ... la precisión absoluta o relativa del ahorro total... 1997). Una vez que el error estándar del ahorro ha sido determinado mediante los procedimientos anteriores. 2. De Apéndice B. se pueden calcular tres valores: 1. Es decir.Si la estimación del ahorro reportado es el producto de varios componentes determinados de forma independiente (Ci) (i... entonces vatios también será un valor con un error estándar..e. es igualmente probable que el error sea más grande o más pequeño que el PE. calculado con el valor correspondiente de t de la Tabla B-1 y la ecuación B-5 o B-7. + SE ( savings N ) 2 N × SE (Savings) B-16 Donde N es el número de resultados de ahorro con el mismo error estándar que se añaden conjuntamente. 90%). (ASHRAE. El error estándar relativo del ahorro será calculado empleando la fórmula anterior de la manera siguiente: SE ( Savings ) ⎛ SE ( Δ Watts ) ⎞ ⎛ SE ( Hours ) ⎞ = ⎜ ⎟ +⎜ ⎟ Savings ⎝ Δ Watts ⎠ ⎝ Hours ⎠ 2 2 Cuando se suma el total de unos resultados de ahorro y todos presentan el mismo error estándar. es posible realizar declaraciones adecuadas y concluyentes sobre la cantidad relativa de incertidumbre inherente en el ahorro. Incertidumbre 112 ... definido como el intervalo de confianza del 50%.. Error probable (PE). entonces el error estándar relativo del ahorro se obtiene aproximadamente de: ⎛ SE (C p ) ⎞ ⎛ SE (C1 ) ⎞ ⎛ SE (C2 ) ⎞ SE ( Savings ) ⎟ ⎟ + .. ej. Los programas informáticos de hojas de cálculo más habituales permiten evaluar de forma sencilla el error neto que va asociado con la combinación de los diversos componentes de la incertidumbre.1 Evaluación de las Interacciones entre los distintos Componentes de la Incertidumbre Las ecuaciones B-14 y B-15 para combinar componentes de incertidumbre sirven para estimar cómo los errores que registre uno de ellos afectarán al informe demostrativos de ahorro total. El análisis Qué pasa si que se muestra a continuación es un ejemplo sencillo en el que se utiliza una medida de eficiencia energética de iluminación. mientras que un error del 30% en las horas de funcionamiento causa solamente un error de ahorro del 30%. Este análisis identifica dónde deben situarse los recursos para controlar el error. El análisis Monte Carlo permite evaluar diversos escenarios del tipo Qué pasa si y revelar una serie de resultados posibles. empleando para ello las técnicas Monte Carlo. tampoco se podrá estar completamente seguro del ahorro. Sin embargo.modo que el intervalo de error probable en el ahorro reportado utilizando la ecuación B-6 es de ±0. El límite de confianza del 90% (CL). la probabilidad de que sucedan y qué componente tiene más efecto sobre el resultado final. Por lo tanto. Un dispositivo de iluminación de 96 vatios nominales es sustituido por otro de 64. el ahorro anual se calcularía de la manera siguiente: Annual Savings = (96 − 64) × 10 × 365 = 117 kWh 1. Un error del 30% en el vatios provoca un error de ahorro del 90%.67 x SE (Ahorro). B-5.000 El nuevo dispositivo de 64 vatios es coherente y puede medirse con precisión.64 * SE(Ahorro) para tamaños de muestra superiores a 30. Se ha variado cada uno hasta un 30% y se muestra el impacto que esto tiene sobre el ahorro. Los vatios de los dispositivos antiguos y las horas de uso no pueden medirse con total certeza. 3. En la Figura B2 se muestra un análisis de sensibilidad del ahorro para los dos parámetros: vatios de los dispositivos antiguos y horas de uso. Incertidumbre 113 . Los recursos de Medida y Verificación pueden ser diseñados para reducir de forma costeefectiva el error de ahorro reportado. CL es ±1. Si el dispositivo funciona durante 10 horas al día.6. Con la Tabla B-1 y utilizando la ecuación B. hay bastante variación entre los vatios de los dispositivos antiguos y entre las horas de uso en lugares distintos. definido como el intervalo donde tenemos una certeza del 90% de que los efectos aleatorios no produjeron la diferencia observada. Se trataría de tener en cuenta los costes y los efectos que tiene sobre la precisión del ahorro las mejoras introducidas en la precisión de cada componente. El reto para el diseño de la Medida y Verificación consiste en determinar el impacto en el ahorro reportado si la medida de cualquiera de estas cantidades inciertas es errónea mediante cantidades plausibles. Apéndice B. Se puede ver que el ahorro es significativamente más sensible a la variación en el vatios de los dispositivos antiguos que a la variación de las horas de uso. La simulación Monte Carlo permite hacer una consideración compleja de varios parámetros distintos. Incertidumbre 114 .60 €. La Figura B2 muestra que el elemento de las horas de uso tiene menos impacto sobre el ahorro final en este ejemplo (la línea de horas de uso es más plana. Si se pudiera estimar con más precisión la potencia del dispositivo antiguo para un valor significativamente inferior a 3. el intervalo de incertidumbre es de alrededor de 3. podría garantizarse un incremento de la precisión de medida de las horas de uso si puede lograrse con mucho menos de 4. Si el valor marginal de la electricidad es de 10 cént/kWh. El intervalo de incertidumbre sobre el ahorro es de 36 kWh (135 .60 €/año. De nuevo. En otras palabras. El sencillo ejemplo anterior nos sirve para enseñar los principios básicos. El intervalo de posibles errores de ahorro provocados por errores de medida de las horas de funcionamiento (46 kWh) es mayor que el provocado por los errores de medida de la potencia de los dispositivos antiguos (36 kWh). entonces merecería la pena hacer un esfuerzo por mejorar las mediciones. el intervalo de la incertidumbre del ahorro de electricidad será del ±15%. Es plausible que el error en la medida de las horas de funcionamiento sea de ±20%. Esta diferencia surge del hecho de que el error plausible de la medida de las horas de funcionamiento (±20%) es mucho mayor que el error plausible de medir la potencia de los dispositivos antiguos (±5%). lo que permite al diseño de Medida y Verificación concentrarse en los puntos que necesitan una inversión mayor si se quiere mejorar la precisión general de los informes demostrativos de ahorro. si la potencia del dispositivo antiguo estuviera entre 91 W y 101 W. el ahorro podría estar entre 99 y 135 kWh anuales.Figura B-2. como se muestra en la Figura B2. de modo que el intervalo de incertidumbre del ahorro energético será también de ±20% o ±23 kWh (= 20% de 117 kWh). dependiendo del número de años de ahorro a considerar.60 €/año. dependiendo del número de años de ahorro que se considere. El intervalo en el ahorro es de aproximadamente 46 kWh (= 2 * 23 kWh). Apéndice B. Se trata del efecto contrario que podría esperarse si nos basamos en la mayor sensibilidad del ahorro respecto a la potencia que respecto a las horas de uso. Ejemplo de análisis de sensibilidad – Ahorro de iluminación Si el método propuesto de Medida y Verificación va a obtener lecturas de la potencia de los dispositivos antiguos con un intervalo de incertidumbre de ±5%. que equivale a 4.99). Un análisis de sensibilidad como el anterior puede adoptar diversas formas. lo que indica una menor sensibilidad).60 €. lograr una precisión 90/10 para cada uno de estos parámetros por separado no implica que se consiga el 90/10 para el ahorro. Para conseguir estos 10 kW de precisión absoluta en el ahorro reportado se necesitan unas precisiones absolutas de los componentes de medida de 7 kW (con la ecuación B-14. supongamos que la potencia media demandada es de alrededor de 500 kW y que la reducción de la potencia se encuentra en torno a los 100 kW. Por ejemplo. los requisitos de la recogida de datos aumentarán si se imponen requisitos de precisión a cada componente. la precisión con el 90% de confianza sería solamente de ±17%. De hecho. Se trata de una regresión de los valores de consumo eléctrico medidos con el equipo de medida de la empresa de suministro durante 12 meses en un edificio. si se supone que conocemos el número de unidades y la reducción de potencia en vatios. B-6 Ejemplo de Análisis de Incertidumbre Para ilustrar el uso de varias herramientas estadísticas en el análisis de incertidumbre. la precisión 90/10 para horas implica el 90/10 de precisión para el ahorro. el Plan de Medida y Verificación puede producir una información entendible para cualquier lector de los informes demostrativos de ahorros. si ambos componentes tienen que tener la misma precisión). Considerando el coste de Medida y Verificación de las distintas opciones de determinación de la incertidumbre. sino también a los parámetros que determinan el ahorro. la Tabla B-3 muestra un ejemplo del resultado de un modelo de regresión elaborado con una hoja de cálculo. Queda claro. La determinación del ahorro de energía requiere estimar una diferencia en los niveles de energía. la precisión absoluta en el ahorro deberá ser de 10 kW (el 10% de 100 kW) con el mismo nivel de confianza del 90%. En general. En última instancia. a las mediciones de la potencia. Se puede aplicar un criterio de error de ±10% con el 90% de confianza (90/10) de dos formas: • • Si se aplica. las que sí pueden serlo dentro del Plan de Medida y Verificación ofrecen un guía para su cuantificación. con la ecuación B-15. Si el objetivo principal es controlar la precisión del ahorro para un proyecto en conjunto. que es el parámetro de más importancia. no es necesario imponer el mismo requisito de precisión en cada componente. La elección del nivel de desagregación afecta mucho al diseño de Medida y Verificación y a los costes asociados.2 Establecimiento de Objetivos para la Cuantificación de la Incertidumbre del Ahorro Como ya se discutió en el Apéndice B-1. El estándar de precisión podría imponerse en varios niveles. así como de los Apéndice B. que la aplicación del criterio 90/10 confianza/precisión en el nivel de ahorro requiere mucha más precisión en la medida de la potencia que un requisito de 90/10 al nivel de la potencia. pues. El criterio 90/10 podría aplicarse por separado a cada uno de estos parámetros. suponga que la cantidad de ahorro es el producto del número (N) de unidades. Sin embargo. No obstante. no todas las incertidumbres pueden ser cuantificadas. incluido para aquellos para los que tienen que pagar por informes de Medida y Verificación. Incertidumbre 115 . en lugar de simplemente medir el nivel de energía en sí mismo. cualquier Plan de Medida y Verificación deberá informar del nivel esperado de incertidumbre cuantificable (ver Capítulo 5). de horas (h) de funcionamiento y la reducción de potencia (C) en vatios: Ahorro = N * h * C.B-5. la precisión absoluta debe ser de 50 kW (el 10% de 500 kW) con una confianza del 90%. En general. Por otra parte. Por ejemplo. El criterio de precisión podría aplicarse no sólo al ahorro de energía. calcular una diferencia para que encaje con un criterio objetivo de precisión relativa requiere una mejor precisión absoluta en las mediciones de los componentes que la precisión absoluta requerida para la diferencia. Si se aplica al ahorro reportado. 74 9.634.68 Estadístico t 37.94 kWh por CDD tiene un error estándar de 0. por ejemplo.93 R. e implica una precisión relativa de ±19% ( = (7. el modelo de regresión derivado es: Consumo de electricidad mensual = 5.634. En otras palabras.42 y 9. Incertidumbre 116 .972.94 x 162) = 6.96 0.Cuadrado Ajustado 0. El coeficiente estimado de 7.42 y 9. (que aparece como R cuadrado en la Tabla B-3) es bastante elevado.68.295.64 Inferior al 95% 5.00 Coeficientes Intercepción CDD 5. Luego.97 R.45 Tabla B-3 Ejemplo del resultado de un análisis de regresión con una hoja de cálculo Para una referencia de 12 puntos de datos mensuales de kWh y CDD.45 kWh.92 Error Estándar 367. lo que indica que el 93% de la variación en los 12 puntos de datos de energía es explicado por el modelo que utiliza los datos de CDD. Este hecho implica una relación muy estrecha y que el modelo podría servir para estimar los elementos de ajuste en la forma adecuada de la ecuación 1 en el Capítulo 4.634 + (7.2. La media mensual de CDD es de 162 (no aparece en los resultados).94 Error Estándar 151.45.Múltiple 0.5. Los valores de interés aparecen resaltados en cursiva.Cuadrado 0. RESUMEN DE RENDIMIENTO Estadísticas de Regresión R. Este SE conduce a un estadístico t (que aparece como Estadístico t en la Tabla B-3) de 11. R2.920 kWh por la media de grados-día de refrigeración al mes Apéndice B. tenemos un 95% de confianza en que cada CDD adicional incrementa el consumo de kWh entre 6.50 Observaciones 12.08 11. El error estándar de la estimación utilizando la fórmula de regresión es de 367. Debido a que 11. Para predecir el consumo eléctrico que se hubiera producido en unas condiciones medias de refrigeración.94 x CDD) El valor del coeficiente de regresión.64.42)/7. 0.64 es mayor que 2. Se trata de una parte del resultado obtenido con una hoja de cálculo. el CDD es una variable independiente muy significativa.15 + (7. se introduce este valor de CDD en el modelo de regresión: Consumo proyectado = 5.15 7.valores de grados-día (CDD) de refrigeración durante un periodo de un año.2 para 12 puntos de datos y un 95% de confianza).94). La hoja de cálculo muestra también que el intervalo para el coeficiente en el 95% de nivel de confianza es de entre 6.56 6.93.94 – 6. este estadístico t es comparado con el valor de t crítico adecuado en la Tabla B-1 (t = 2.42 Superior al 95% 5. 429 Para determinar la precisión del total anual del ahorro mensual.300 kWh. Suponiendo un ahorro igual en todos los meses de 2. el ahorro anual será de 31. El ahorro anual reportado tiene un error estándar de: SE (annual savings) = 12 × 367.920).5) = 2.2. independientemente del error del equipo de medida.5) y la precisión relativa es de ±12% (= 809 / 6. Si el consumo del periodo demostrativo de ahorro fue de 4.620 kWh. sus valores reportados podrían considerarse como precisos al 100% (SE = 0%). en este caso del 12%.2 que tiene arriba.5) = 6. La precisión absoluta es de aproximadamente ±809 kWh (= 2.300 = 2.2 x 367.729 kWh.2 x 367.920 ± (2. para 12 puntos de datos y un 95% de confianza.620 ± 809 = 1. ecuación 1b) será de: Ahorro = 6.620 kWh Dado que el equipo de medida de la empresa de suministro se utilizó para obtener el valor de la electricidad del periodo demostrativo de ahorro. ya que el equipo de medida define las cantidades pagadas. la precisión absoluta del ahorro anual es de 2.620 ± (2. Incertidumbre 117 .920 – 4.801/31. El valor descrito por la hoja de cálculo para el error estándar de la estimación proporcionó la información necesaria para calcular la precisión relativa esperada respecto del consumo del modelo de regresión para cualquier mes.273 = 2.2 * 1. se supone que el error estándar del ahorro de cada mes será el mismo.Con un valor de t de la Tabla B-1 de 2.273 kWh Dado que t se deriva del modelo de la referencia.52 = 1.801 kWh/año. el intervalo de las posibles predicciones es de: Intervalo de predicciones = 6.440) * 100). El SE del ahorro será: SE (monthly savings ) = SE (adjusted baseline ) + SE (reporting period consumption ) 2 2 = 367. Así pues.52 + 0 2 = 367.440 kWh y la precisión relativa del informe de ahorro anual es de 9% (= (2.112 to 7.2. el ahorro calculado según el Capítulo 4. sigue teniendo el mismo valor de 2.5 Empleando una t de 2.2 * 367.811 to 3. el intervalo del posible ahorro mensual es de: Intervalo de ahorro = 2. Apéndice B. 102. 90 I incertidumbre. 99. 40. 35. 44. 14. 95. 103 error medio de sesgo. 57. 41. 100 medida de eficiencia energética. 46. 67. 52. 74. 88. 87. 13. 40. 85. 95. 19. 5. 24. 82 desviación estándar. 45. 94 E efectos cruzado. 78. 103 muestra. 39. 46. 16. 50. 49. 76. 14. 12. 4. 50. 6. 32. 96. 58 Ajustes. 32. 89. 22. 48. 36. 70. 58. 55. 71. 66. 79. 40. 73. 94. 56. 11. 97 O Opción A. 103 precio. 103 Indice 118 . 47. 56. 98. 96. 69. 31. 91. 59 análisis de regresión. 98. 15. 103 Consumo de energía evitado. 16. 42. 76. 79. 27. 57. 44. 45. 80. 54. 18. 32. 101. 58. 40. 26. 20. 56. vii. 102 P periodo cubierto por el informe. 79. 49. 45. 73. 71. 61. 20. 31. 87. 46. 72. 56. 47. 16. 48. 7. 41. 99. 31. 72. 75. 40. 6. 100 estadístico t. 4.ÍNDICE A adhesión. 45. 86. 69. 98. 39. 49. 29. 96. 30. 49. 33. 90 Ajustes de referencia. 79. 81. 46. 48. 97. 72. 102. 23. 81. 30. 88. 100. 52. 80. 94. 14. 74. 74. 34. 71. 52. 43. 4. 46. 47. 85. 84 Opción D. 33. 56. 35. 29. 77. 81. 36. 71. 32. 5. 35. 57. 32. 52. 56. 7. 67. 94. 69. viii. 36. 33. 23. 12. 47. 38. 90. 49. 85 error estándar. 17. 26. 24. 97. 27. 24. 28. 31. 81. 5. 39. 27. 100. 102. 24. 3. 98. 50. 86. 97 Ciclo. 27. 41. 46. 49. 47. 14. 4. 39. viii. 48. 25. 48. 87. 27. 75. 51. 32. 3. 24. 58. 99. 13. 90. 28. 25. 18. 58. 95. 70. 3. 45. 12. 5. 46. 87. 34. viii. 24. 71. 81 G grados-día. 96. 18. 1. 76. 44. 85. 27. 102 Informe de Medida y Verificación. 58. vii. 66. 31. 77. 100 muestreo. 68 ahorro normalizado. 66. 40. 44. 41. 46. 32. 76. 48. 57. 52. 82. 95. 23. 33. 44. 25. 30. 67. 96. 92. 31. 78. 32. 58. 81. 1. 48. 85 modelo. 74. 44. 14. 5. 18. 69. 74. 86. 1. 78. 17. 100. 9. 79. 9. 45. 72. 79. 101 Cv. 19. 70. 81. 58. 56. 13. 29. 92. 30. 22. 30. 21. 6. 79. 27. 7. vii. 69. 28. 28. 26. 4. 32. 97. 29. 90. 50. 71. 50. 68. 9. 2. 26. 99. 15. 91 precisión. 79. 56. 47. 24. 20. 86. 25. 42. 21. 20. 71. 88. 81 precio marginal. 49. 74. 45. 73. 77 Ajustes Rutinarios. 47. 79. 47. 33. 89. 40. 22. 7. 74 Opción C. 71. 95. 51. 46. 66 Coste. 103 error estándar del coeficiente. 59. 32. 94. 93. 58. 56. 49. 14. 39. 1. 28. 75. 85. 72. 22. 99 periodo de referencia. 81. 83. 31. 27. 38. 98 D dígitos significativos. 96. 77. 22. 46. 8. 57. 28. 58. 43. 46. 45. 23. 91 ASHRAE Guideline 14. 3. 53. 23. 33. 50. 35. 39. 45. 3. 4. 11. 8. 83. 21. 95. 75. 31. 26. 15. 68. 50. 100. 70. 9. 87. 25. 16. 8. 75. 46. 102. 47. 30. 49. 86. 102. 98. 18. viii. 53. 93. 58. 67. 18. 85. 50. 78. 22. 2. 97. 45. 40. 19. 36. 77. 28. 41. 59. 96. 55. 19. 24. 50. 56. 36. 58 Ajustes No-Rutinarios. 5. 15. 43 L LEED. 24. 71. 100. 85. 97 CV (RMSE). 27. 101. 69. 13. 68. 44. 7. 40. 102. 19. vii. 87. 98. 42. 101. 40. 50. 85. vii. 48. 93. 45. 45. 18. 31. 98. 40. 29. 22. 58. 94 error estándar de la estimación. 1. 31. 80. 76. 52. 31. 34. vii. 22. 83. 26. 83. 6. 22. 13. 71. vii. 44. 95. 4. 84. 81. 99. 50. 22. 71. 6. 42. 50. 34. 7. 25. 19. 15. 32. 56 Confianza. 16. 96. 67. 73. vii. 13. 46. 46. 31. F Factor estático. 93. 8. 16. 35. 12. 56. 40. 57. 34. vii. 7. 56. 5. 72. 5. 42. 91. vii. 40. 69. 47. 90. 78. vii. 78. 85. 92. 36. 77. 48. 17. 29. 36. 31. 43 13. 80 C Calibración. 34. 23. 48. 81. 45. 69. 56. 77. 95. 27. 48. 21. 6. 29. 94 error probable. 75. 31. 38. 28. 93 M media. 45 Principios de Medida y Verificación. 74. 48. 41. 83. 72. vii. 73. 85 Opción B. 7 límite de medida. 69. 76. 40. 77. 23. 94. 33. 6. 20. 46. 29. 76. 66. 91. 49. V variable independiente. 56. x. 58. 32. 77. 32. 27. 47. 91. 29. 22. 78. 45. 93. 22. 46. 74. 28. 81. viii. 26. 91. 94. 24. 99. 5. 5. 21. 52. 79. 56. 25. 7. 74. 31. 96 verificación. 44. 70. 85. 19. 80. 72. 58. 87. 71. x. 90. 97. 16. 20. 18. 4. 92. 86. 92. 48. 68 T Test On/Off. 40. 40. 13. 93. 16. 103 15. 69. 34. 58. 80. xi. 73. 52. 86. 102 varianza. 78. 12. 36. 33. 83. 86. 6. 91. 47. 19. 31. 58. 66. 57. 50 Indice 119 . 39. 42. 51. 31. 9. 45. 14. 75. 76. 95. 35. 98. 102 Referencia. 16 R R2. 18. 39. 6. vii. 42.proxy. 1. 32. evo-world.org EVO agradece la colaboración de sus suscriptores principales actuales: Pacific Gas and Electric Company San Diego Gas & Electric Company Southern California Edison © Efficiency Valuation Organization 2007 cxx .www.