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Título
Resumen de tesis. A Multi-agent architecture for optimizing energy consumption using comfort agreements
Otros títulos
A Multi-agent architecture for optimizing energy consumption using comfort agreements
Autor(es)
Director(es)
Palabras clave
Tesis y disertaciones académicas
Universidad de Salamanca (España)
Resumen de tesis
Thesis Abstracts
Eficiencia energética
Inteligencia artificial
Clasificación UNESCO
3322.02 Generación de Energía
1203.04 Inteligencia Artificial
Fecha de publicación
2018
Resumen
[ES]Desde 1980 el consumo de energía global ha crecido más del doble y se prevé que la tendencia siga creciendo de forma continua. Del total de energía consumida en
la Unión Europea, los edificios representan el 25%. La Unión Europea, a través de
Horizon 2020, está apostando fuerte en el desarrollo de proyectos que impulsen una
renovación energética mediante la renovación de los servicios energéticos en los hogares
y el desarrollo de nuevos hábitos en los consumidores.
El desarrollo tecnológico ha producido grandes avances en el campo de la campo
de la computación y la electrónica. Esto ha permitido el desarrollo de técnicas de
procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos y el desarrollo de sensores y
dispositivos IoT de altas prestaciones. Estos avances han sido incluidos en los nuevos
edificios desarrollando el concepto de edificios inteligentes proveyendo de una mayor
seguridad, confort o ahorro económico. Aunque todavía es posible desarrollar nuevos
enfoques centrados de forma más específica al usuario y adaptada al entorno para obtener
una mayor reducción económica sin reducir el confort del usuario.
La presente tesis doctoral define una arquitectura cuyo objetivo se focaliza en
proporcionar una optimización energética, independiente de las características del
edificio en el cual sea desplegada, mediante la negociación entre todos los usuarios
implicados para el acuerdo común de las preferencias de confort que satisfagan el rango
de confort de todos los usuarios a la vez que se produce la optimización energética
deseada.
Sobre la arquitectura presentada, se ha construido una plataforma de captura de datos
del entorno, obtención de información de fuentes externa y de los propios usuarios. La
plataforma realiza continuamente análisis de los datos recopilados de forma que estos
datos se conviertan en información útil para el sistema y tomar decisiones que permitan
reducir el consumo energético. Además, la arquitectura integra técnicas de computación
social que faculta mantener las preferencias de los usuarios en términos de temperatura
e iluminación, siendo un problema es doble, optimizar el consumo energético y mantener
las preferencias que se han fijado la negociación.
Como resultado, se obtiene una arquitectura dinámica y auto-adaptativa, capaz de lograr
una optimización energetica en edificios manteniendo el confort de los usuarios.
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