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II SEMINARIO INTERNACIONAL DE USO INDUSTRIAL SOBRE EL USO EFICIENTE DE LA ENERGÍA TÉRMICA EN LA INDUSTRIA – UNA VISIÓN
GLOBAL DE LA GESTIÓN ENERGÉTICA
126 de Marzo 2019
“Ejemplo real de la importancia de la monitorización y el análisis de datos en las medidas de eficiencia energética”
Francisco Javier Morentin Gutié[email protected] CARTIF
Apoya:Organiza:
1.Introducción
2.Descripción del sistema y de la medida de eficiencia
3.Análisis de los datos de monitorización
4.Resultados de ahorros finales
5.Conclusiones
Agenda
226 de Marzo 2019
Contar un caso real de una medida de eficiencia energética en una industria y la importancia del estudio de los datos de monitorización obtenidos.
OBJETIVO
326 de Marzo 2019
INTRODUCCIÓN
La medida de eficiencia requiere temperaturas ambientes inferiores a 5°C La extrapolación a climas como Medellín será sólo válida
para otras temperaturas de trabajo.
El mensaje principal es la “importancia de monitorizar y estudiar los datos correspondientes” y no la medida en sí misma.
¡¡ DISCLAIMER !!
426 de Marzo 2019
INTRODUCCIÓN
526 de Marzo 2019
DESCRIPCIÓN - CONTEXTO
ETAPAS FABRICACIÓN DE GALLETAS
RAW STORAGE
MIX & KNEAD
BISCUIT FORMING
BAKINGAIR
COOLING
PACKAGING Dry Biscuit
FINAL STORAGE
CREAM SANDWICH
APPLICATION TUNNEL COOLING
PACKAGING Cream Bis.
CHOCO COVERING
APPLICATION
CHOCO STORAGE
CREAM MIXING
CREAM COOLING
or
DryBiscuit
Choco/Cream Sandwich/Cover
Biscuits
Silos & Tanks
Horizontal Mixers
Rotary orLaminated
Ovens
ConveyorBelts
Non ControlledTemperature
ControlledTemperature
Air-WaterTunnels
Tanks
CreamMixers
Controlled Temp, Humidity
Chillers
626 de Marzo 2019
DESCRIPCIÓN - CONTEXTO
ENERGÍAS EN FABRICACIÓN DE GALLETAS
RAW STORAGE
MIX & KNEAD
BISCUIT FORMING
BAKINGAIR
COOLING
PACKAGING Dry Biscuit
FINAL STORAGE
CREAM SANDWICH
APPLICATION TUNNEL COOLING
PACKAGING Cream Bis.
CHOCO COVERING
APPLICATION
CHOCO STORAGE
CREAM MIXING
CREAM COOLING
or
DryBiscuit
Choco/Cream Sandwich/Cover
Biscuits
Hot WaterElectricityPneum Air
ElectricityCold Water
Electricity
Natural Gas Electricity
Electricity
Electricity, Hot Water, Cold Water
ElectricityPneum Air
ElectricityHot Water
ElectricityHot Water
ElectricityCold Water
ElectricityCold Water
Electricity, Hot Water, Cold WaterPneum Air
726 de Marzo 2019
DESCRIPCIÓN - CONTEXTO
FÁBRICA DE GALLETAS DE GULLÓN
335 m
320 m
Localidad de Aguilar de CampooA 900 metros de altitud Clima continental
826 de Marzo 2019
DESCRIPCIÓN - CONTEXTO
FÁBRICA DE GALLETAS DE GULLÓN
1st) Raw material Storage (Liq. & Solid)
2nd) Mix & Knead(Upper Plant)
3rd) Biscuit Forming(Lower Plant)
4th) Bakery
5th) Cooling (Dry biscuit)
6th) SecondaryProcessing
7th) Cooling(Creamed Biscuit)
8th) Packaging
8th) Final Storage
926 de Marzo 2019
DESCRIPCIÓN – SISTEMA DE GENERACIÓN DE FRÍO
ESQUEMA DESCRIPTIVO GLOBAL
SISTEMA PRIMARIO o DE GENERACIÓN2 bombas de velocidad constante por cada enfriadora (una en operación y otra en reserva)
SISTEMA SECUNDARIO o DE DISTRIBUCIÓN3 bombas (30 kW) con variador. Sólo funcionan 1 o 2 simultáneamente. La tercera bomba se deja en reserva.
· El “%” de modulación se regula para mantener constante la pérdida de presión.· Baja Demanda: Se modula con una sola bomba.· Alta Demanda: La primera bomba trabaja al 100% y la segunda modula en función de las pérdidas de presión. Mayormente entre el 50% y el 90%
· El sistema de control activa 1 o 2 enfriadoras en función de la demanda medida a través de la temperatura de retorno del agua y de los depósitos de inercia.
1026 de Marzo 2019
DESCRIPCIÓN – SISTEMA DE GENERACIÓN DE FRÍO
NECESIDADES DE FRÍO (AGUA NO GLICOLADA A 5ºC)
Potencia Máxima Total: 2906,5 kW.
(*) Climatizadoras dotadas de Free-Cooling. No deberían estar “conectadas” con Tª Exterior < 5ºC
24x7
(*)
Al ser una maquinaria de producción de alimentos, se prefiere (siempre que sea posible) prescindir del glicol en los sistemas de refrigeración.
1126 de Marzo 2019
DESCRIPCIÓN – SISTEMA DE GENERACIÓN DE FRÍO
DOS ENFRIADORAS EN CASCADA
Valores nominales:
Potencia frigorífica máxima: 1197 kW.
Potencia (kW) 1089
Potencia consumida (kW) 340
Numero de compresores 2
Tipo compresor Stepless
EER 3,16
ESEER 4,414
1ª ENFRIADORA: Climaveneta FOCS-CA/B 4802
Ubicada en sala técnica en el interior del edificio de la fábrica
1226 de Marzo 2019
DESCRIPCIÓN – SISTEMA DE GENERACIÓN DE FRÍO
DOS ENFRIADORAS EN CASCADA
2ª ENFRIADORA: Climaveneta FOCS2/CA 6303
Potencia (kW) 1469
Potencia consumida (kW) 468
Numero de compresores 3
Tipo compresor Stepless
EER 3,14
ESEER 4,16
Valores nominales:
Potencia frigorífica máxima: 1606 kW.
Ubicada en sala técnica en el interior del edificio de la fábrica
1326 de Marzo 2019
DESCRIPCIÓN – SISTEMA DE GENERACIÓN DE FRÍO
TANQUES DE INERCIA
Funciones principales: Evitar constantes arrancadas y paradas de las enfriadoras.Equilibrado hidráulico entre caudal fijo primario y caudal variable secundario
Bajar/Subir la temperatura 1°C del agua contenida (20m3) supone una energía térmica de 23.22 kWh empleados/recuperados
1426 de Marzo 2019
2 enfriadoras (de potencia térmica 1MW y 1,4 MW) conectadas en cascada que proporcionan agua fría a 5°C
Conjunto de cargas muy variable ligadas a maquinaria de proceso y climatización y con distintos horarios de funcionamiento. Con una demanda teórica térmica máxima de 2,9 MW
Bombeo primario de caudal constante y secundario de caudal variable.
DESCRIPCIÓN – SISTEMA DE GENERACIÓN DE FRÍO
RESUMEN
1526 de Marzo 2019
DESCRIPCIÓN – SISTEMA DE GENERACIÓN DE FRÍO
RESUMEN
1626 de Marzo 2019
DESCRIPCIÓN – MEDIDA DE EFICIENCIA
IDEA GENERAL
FREE COOLING WATER-SIDE METHODOLOGYReducir el consumo eléctrico de un sistema existente de generación de agua fría mediante unintercambiador aire-agua que aproveche las bajas temperaturas ambientales. 2 enfoques:
Incorporación del intercambiador a la enfriadora Enfriadora en el exterior del edificio Enfriadora admita la modificación
Uso de un intercambiador externo a la enfriadora Enfriadora en el interior del edificio No requiere modificar la enfriadora
1726 de Marzo 2019
DESCRIPCIÓN – MEDIDA DE EFICIENCIA
¿QUE SE NECESITA?
¿¿ LISTA DE EQUIPAMIENTO NECESARIO ??
Un intercambiador aire-agua situado en el exterior del edificio
Tuberías y mecanismo de interconexión
Un nuevo sistema de control (PLC y SCADA)
Un medidor de energía térmica y un medidor de energía eléctrica
¿Especificaciones? ¿Ubicación?
¿Ahorros?
Especificaciones Hidráulicas
¿Nuevas Reglas de Control?, ¿Estrategia?
1826 de Marzo 2019
DESCRIPCIÓN – MEDIDA DE EFICIENCIA
IDEA GENERAL
PRE-ENFRIAMIENTO DEL AGUA DE RETORNO
Instalación de un intercambiador aire-agua enel circuito de retorno a las enfriadoras que ensituaciones de baja temperatura ambientalreduzca la temperatura del agua de retorno ypor tanto también reduzca el trabajorequerido por las enfriadoras.
Una válvula de bypass de 2-vias permite odeniega el paso del agua a través delaerotermo dependiendo de las temperaturasambiente y del agua de retorno.
1926 de Marzo 2019
DESCRIPCIÓN – MEDIDA DE EFICIENCIA
INTERCAMBIADOR AEROTERMO (DRY-COOLER)
Modelo: SIERRA WGA-1122-CTS
12 Ventiladores con motores EC (Electronic Conmutated) de alta eficiencia y velocidad VARIABLE.
#1 #2 #3 #4
Parameter (unit) 66% of speed 100% of speed
Ambient Temp (°C) 0°C -5°C 0°C -5°C
Inlet liquid Temp (°C) 6.50
Outlet liquid Temp (°C) 5.24 4.24 4.86 3.55
Liquid Flow rate (m3/h) 248
Fan Speed (rpm) 540 820
Input Power (kW) 5.47 17.76
Capacity (kW) 363.67 653.10 475.79 854.97
Su Capacidad Térmica (potencia) es variable dependiendo de la Tª Exterior, la velocidad de los ventiladores y la Tª de entrada del agua.
Refer. de Potencia Térmica368 kW
2026 de Marzo 2019
DESCRIPCIÓN – MEDIDA DE EFICIENCIA
INTERCAMBIADOR AEROTERMO (DRY-COOLER)
2126 de Marzo 2019
DESCRIPCIÓN – MEDIDA DE EFICIENCIA
TUBERÍAS Y MECANISMO DE INTERCONEXIÓN
Desviación del flujo de retorno mediante válvula de 2-vías
El cierre de la válvula obliga al flujo de agua de retorno a desviarse por el aero-termo del exterior.
Cuando la válvula está abierta el agua de retorno pasa a través de ella ya que es el camino de mínima resistencia hidráulica frente a subir y atravesar el aerotermo situado en el tejado.
Importante el tiempo de posicionamiento (Pseudomodulante)
2226 de Marzo 2019
DESCRIPCIÓN – MEDIDA DE EFICIENCIA
TUBERÍAS Y MECANISMO DE INTERCONEXIÓN
2326 de Marzo 2019
DESCRIPCIÓN – MEDIDA DE EFICIENCIA
NUEVO SISTEMA DE CONTROL
Nuevas reglas de control que activen y desactiven el aero-termo
En “situación de frío” si el caudal supera los 300 m3/h, se debe realizar una apertura parcial para reducir sobre consumos en el bombeo secundario.
En “situaciones de calor” si el aero termo no se ha utilizado durante 15 días, se debe realizar una apertura parcial de la válvula para forzar un flujo reducido por el aero durante un par de minutos.
En caso de “deshabilitación manual del aero”, si la temperatura exterior baja por debajo de 1°C, se debe realizar una apertura parcial de la válvula para forzar un flujo reducido por el aero mientras la temperatura exterior se mantenga.
Aerotermo en
funciona-miento
Temperatura exterior MENOR que 5°C.
Cierre de Válvula de 2 vías
Diferencia entre la temperatura de retorno y la temperatura exterior
MAYOR que 5°C.
Encendido Ventiladores
Reglas de protección auxiliares
Habilitación y Deshabilitación en base a 2 temperaturas
Caudal Excesivo
Estancamiento
Congelación
2426 de Marzo 2019
DESCRIPCIÓN – MEDIDA DE EFICIENCIA
NUEVO SISTEMA DE CONTROL
En este caso, se reemplazó el autómata de control
(automatización de sistemas HVAC en edificios)
SIEMENS PX SIEMENS S7-300
(automatización de sistemas industriales)
2526 de Marzo 2019
DESCRIPCIÓN – MEDIDA DE EFICIENCIA
MEDIDORES DE ENERGÍA TÉRMICA Y ELÉCTRICA
Equipos necesarios para medir los ahorros producidos
Parameter Units Value
SITRANS FUE250 Energy Calculator
Cooling Temperature Range °C 0 – 105
Absolute Temperature Range °C -20 – 190
Temperature Difference Start K 0.1
Temperature Difference Min K 3
Temperature Difference Max K 177
Measurement cut-off K 0.125
Temperature Sensor Types -- Pt100 or Pt500
Medium temperature °C -10 … 120
SITRANS F M MAG 5100 W
Flow Meter
Measuring range m/s 0 - 10
Accuracy mm/s 0.2 % ±2.5
Max Operating Pressure bar 16
Medium Temperature °C -10 to 70
2626 de Marzo 2019
DESCRIPCIÓN – MEDIDA DE EFICIENCIA
MEDIDORES DE ENERGÍA TÉRMICA Y ELÉCTRICA
Metodología de evaluación
Se considera el sistema como una “caja negra” donde la entrada es el consumo eléctrico y la demanda térmica (producción de frío) es la correspondiente salida. El sistema tiene dos posibles modos de operación y dos posibles eficiencias: Con el mecanismo de Free Cooling habilitado y con el mecanismo de Free Cooling deshabilitado.
2726 de Marzo 2019
DESCRIPCIÓN – MEDIDA DE EFICIENCIA
SISTEMA DE MONITORIZACIÓN
Integrado dentro del propio sistema de control
Temp [F11.2]
Temp [F11.1]
Flow Presence [F6.12]
Temp [F11.17]
Temp [F11.16]
Temp [F11.20]
Temp [F11.19]
Flow Presence
[F6.9]
Temp [F11.3]
Temp [F11.4]
% Opening [F9.2]
% Opening [F9.1]
#1
#2
Pump On/Off
#1: [F6.14] #2: [F6.13]
Pump On/Off
#1: [F6.11] #2: [F6.10]
Outside Temp [F11.11]
#2 V3V Temp
[F11.16] Temp
[F11.15] Temp [F11.9]
Temp [F11.10]
Temp [F11.7]
Temp [F11.8]
Pump % Speed #1: [F9.3] #2: [F9.4] #3: [F9.5]
Temp [F4.3]
Flow Value [F4.1] Aero-
Refrigerador
Temp [F11.13]
Temp [F11.12]
Fan % Speed
[F1.2]
Differential Pressure [F11.14]
Flow Presence
[F6.5]
Temp [F4.4]
Pressure Switch [F6.18]
#1
Open End
[F6.4]
Close End
[F1.1]
V2
V
Frecuencia de Muestreo: 15 minutos.Lista de Temperaturas, Caudales, Potencias Eléctrica y Térmica, Energías, ….
Todas las variables monitorizadas se guardaban en 11 ficheros CSV en la memoria Flash de la pantalla hardware del SCADA. De forma periódica se procedía a descargar dichos ficheros y transferir la información (software específico) a una base de datos SQL
2826 de Marzo 2019
ANÁLISIS DE LOS DATOS DE MONITORIZACIÓN
SISTEMA REAL vs SISTEMA NOMINAL
Sistema Nominal
El sistema original existente NO disponía de monitorización y registro. El primer paso es aprovechar el nuevo sistema de monitorización para desviar las desviaciones entre el comportamiento nominal del sistema y el comportamiento real del sistema.
Sistema de generación de frío con caudal variable y potencia térmicavariable pero con valores’±constantes’ de la temperatura de impulsión (frio) and retorno(caliente).
Forward Flow
Return Flow
2926 de Marzo 2019
ANÁLISIS DE LOS DATOS DE MONITORIZACIÓN
SISTEMA REAL vs SISTEMA NOMINAL
Max Temp (ºC) 11
Min Temp (ºC) 5
Mean (ºC) 7,24
Standard Deviation 0,73
Number of values 28625
Forward Flow
Temperaturas de Impulsión y Retorno
Max Temp (ºC) 14,3
Min Temp (ºC) 4,5
Mean (ºC) 9,29
Standard Deviation 0,93
Number of values 28605
Return Flow
Los valores de la temperatura de impulsión (fría) and retorno (caliente) son muy variables e incluso sus valores medios son diferentes de los valores nominales.
Sistema Real
3026 de Marzo 2019
ANÁLISIS DE LOS DATOS DE MONITORIZACIÓN
SISTEMA REAL vs SISTEMA NOMINAL
Salto Térmico
Primer aviso de que algo“extraño” está sucediendo con los valores de temperatura
Sistema Real
3126 de Marzo 2019
ANÁLISIS DE LOS DATOS DE MONITORIZACIÓN
SISTEMA REAL vs SISTEMA NOMINAL
Demanda Térmica variable
Max Power (kW) 1476,61
Min Power (kW) 0
Mean value (kW) 462,468257
Standard Deviation 223,440017
Number of values 28342
Thermal Demand
El sistema real es claramente un sistemade potencia térmica variable como sudefinición nominal.
(*) Climatizadoras dotadas de Free-Cooling. No deberían estar “conectadas” con Tª Exterior < 5ºC
24x7
(*)
3226 de Marzo 2019
ANÁLISIS DE LOS DATOS DE MONITORIZACIÓN
SISTEMA REAL vs SISTEMA NOMINAL
Demanda Térmica variable
(*) Climatizadoras dotadas de Free-Cooling. No deberían estar “conectadas” con Tª Exterior < 5ºC
24x7
(*)
Evolución razonable invierno -> verano de la demanda térmica del sistema debido a lossistemas de climatización de empaquetado
3326 de Marzo 2019
ANÁLISIS DE LOS DATOS DE MONITORIZACIÓN
SISTEMA REAL vs SISTEMA NOMINAL
Caudal de bombeo secundarioFlow
Max Flow, m3/h 310,77
Min Flow, m3/h 120,25
Mean, m3/h 189,42
Standard deviation 29,93
Number of values 38560
El sistema real es claramente un sistema de caudal variable como sudefinición nominal.
SOLO hay CINCO valores de caudal superiores a 300m3/h, por lo que la protección del aero termofrente a caudales excesivos NO debería actuarprácticamente nunca.
Sistema Real
3426 de Marzo 2019
ANÁLISIS DE LOS DATOS DE MONITORIZACIÓN
ANÁLISIS DE LAS CONDICIONES DE FREE COOLING
Definición de Free Cooling para el sistema
Temperatura Ambiente < 5°C
ANDTemperatura Retorno – Temperatura Ambiente > 5°C
Forward Flow
Return FlowFree-Cooling Situation
Free-Cooling no es COMPLETAMENTE FREE:- Los ventiladores del aero termo requieren electricidad.- El paso del agua a través del intercambiador implica un sobreconsumo eléctrico en bombeo
Requerimientos de temperatura que garantizan un mínimo de eficiencia en el intercambiador externo. Si no se dan dichos requisitos, el sistema de control NO DEBE activar el paso por el intercambiador
3526 de Marzo 2019
ANÁLISIS DE LOS DATOS DE MONITORIZACIÓN
ANÁLISIS DE LAS CONDICIONES DE FREE COOLING
Efecto del aero en el consumo de las bombas
Sólo parece tener una cierta importancia encondiciones de “alto bombeo”. En cualquier caso, son valores pequeños frente a la potencia eléctrica de las enfriadoras.
Free-Cooling no es COMPLETAMENTE FREE:
- Los ventiladores del aero termo requieren electricidad.
- El paso del agua a través del intercambiador implica un sobreconsumo eléctrico en bombeo
Extra Pumping Work
Extra Pumping Work
17 kW at max speed
3626 de Marzo 2019
ANÁLISIS DE LOS DATOS DE MONITORIZACIÓN
ANÁLISIS DE LAS HORAS DE OPERACIÓN
Horas en situación de Free Cooling
MONTH
HOURS WITH AMBIENT
TEMP < 5ºC
HOURS OF POSSIBLE FREECOOLING
AMBIENT TEMP < 5ºC, AND(RETURN TEMP – AMBIENT TEMP) >5ºC
HOURS OF REAL FREECOOLING
(WATER FULLY DIVERTED TO THE HE AND FANS OF THE HE TURNING)
APRIL 168 40 39
MAY 17 0 0
JUNE 1 0 0
JULY 0 0 0
AUGUST 0 0 0
SEPTEMBER 3 0 0
OCTOBER 56 16 13
NOVEMBER 316 157 40
DECEMBER 403 219 0
JANUARY 516 380 75
¡¡¡¡ Posible Problema con el sensor de temperaturaambiente !!!!
¡¡¡¡ Posible Problema con el Sistema de Control !!!!
1 Month≈
720 hours
??
??
3726 de Marzo 2019
ANÁLISIS DE LOS DATOS DE MONITORIZACIÓN
ASUNTO DEL SENSOR DE TEMPERATURA AMBIENTE
Horas en situación de baja temperatura ambiente
MONTH
HOURS WITH AMBIENT
TEMP < 5ºC
HOURS OF POSSIBLE FREECOOLING
AMBIENT TEMP < 5ºC, AND(RETURN TEMP – AMBIENT TEMP) >5ºC
APRIL 168 40
MAY 17 0
JUNE 1 0
JULY 0 0
AUGUST 0 0
SEPTEMBER 3 0
OCTOBER 56 16
NOVEMBER 316 157
DECEMBER 403 219
JANUARY 516 380
La Instalación o la Ubicación del sensor de temperatura no es correcta.
El sensor está midiendo temperaturasmás altas que las temperaturas realesambientales
1 Month≈
720 hours
??
Este hecho, engaña al sistema de control que reduce el número de horas de utilización del aero termo. Por tanto, se está afectando de forma negativa a la eficiencia total y a su correspondiente payback.
3826 de Marzo 2019
ANÁLISIS DE LOS DATOS DE MONITORIZACIÓN
ASUNTO DEL SENSOR DE TEMPERATURA AMBIENTE
Colocación del sensor de Temperatura exterior.
¡¡ “Defecto” (ausencia) en la pantalla anti-
radiación del sensor !!
3926 de Marzo 2019
ANÁLISIS DE LOS DATOS DE MONITORIZACIÓN
ASUNTO DEL SISTEMA DE CONTROL
Aprovechamiento de las horas de Free Cooling
MONTH
HOURS OF POSSIBLE FREECOOLING
AMBIENT TEMP < 5ºC, AND(RETURN TEMP – AMBIENT TEMP) >5ºC
HOURS OF REAL FREECOOLING
(WATER FULLY DIVERTED TO THE HE AND FANS OF THE HE TURNING)
APRIL 40 39
MAY 0 0
JUNE 0 0
JULY 0 0
AUGUST 0 0
SEPTEMBER 0 0
OCTOBER 16 13
NOVEMBER 157 40
DECEMBER 219 0
JANUARY 380 75
¡¡ 2 posibles problemas relacionados con la programación del PLC !!
??
Durante 524 horas “buenas” de Diciembre y Enero, el flujo de retorno circuló integramente a través del aerotermo, pero los ventiladoresestaban APAGADOS.
Durante 117 horas “buenas” de Noviembre, el flujo de retorno fuedividido en dos ya que la válvula de Bypass se encontrabaparcialmente abierta en lugar de completamente cerrada.
1
1
2
2
1
2
Sin explicación, salvo que el comportamientoincorrecto desaparece al hacer cambio de versiónen la programación del PLC.
Algún empleado de mantenimiento cambióla velocidad del aerotermo desde“AUTO” a “VELOCIDAD MANUAL = 0”.
1 Month≈
720 hours
4026 de Marzo 2019
ANÁLISIS DE LOS DATOS DE MONITORIZACIÓN
ASUNTO SONDAS DE TEMPERATURA DEL AGUA
Incoherencias en los valores de temperatura de los distintos caudales
∆T mean, °C
Chiller 1 - Outlet temperature difference 0,54
Chiller 2 - Outlet temperature difference 2,72
Chiller 1 - Inlet temperature difference 0,91
Chiller 2 - Inlet temperature difference 3,50
Defectos en los sensores de las tuberías ya existentes tan antiguoscomo la propia instalación. Al no disponer de monitorización, y NO SER DEFECTOS INHABILITANTES nunca habían sido diagnosticados.
4126 de Marzo 2019
ANÁLISIS DE LOS DATOS DE MONITORIZACIÓN
CRITICIDAD AVERÍAS SONDA TEMPERATURA EXTERIOR
Semana del 9 al 15 de Marzo
La sonda de temperatura se avería
El sistema de control activa 24x7 el aerotermo, lo que produce un calentamiento del agua de retorno en las horas cálidas del día y por tanto un sobreconsumo de las enfriadoras.
Registra -50°C de forma continua
El sistema de control debería haberse “dado cuenta” de que -50°C no es una temperatura “razonablemente segura”.
4226 de Marzo 2019
RESULTADOS DE AHORROS FINALES
EVALUACIÓN EN MODO “BLACK BOX”
Para la época de temperaturas ambiente bajas:
Bajo fabricación media-alta, lo normal será que a lo largo de un mismo día se pase por los modos de “Spring” y “Summer”.
Bajo fabricación baja, lo normal será que a lo largo de un mismo día se pase por los modos “Winter”, “Spring” y “Summer”.
With free cooling enabled and only working the heat exchanger (12h)
Start date 2017-01-26 00:13:06
End date 2017-01-26 13:57:57
Thermal energy (kWh) 5192η= 11,05
Electric energy (kWh) 470
Mean ambient temperature -3,71°C
With free cooling disabled (14h)
Start date 2017-01-19 21:59:49
End date 2017-01-20 11:59:40
Thermal energy (kWh) 6800η= 2,83
Electric energy (kWh) 2406
Mean ambient temperature -5,00°C
Comparación de dos periodos con valores similares de: duración, temperatura ambiente y demanda térmica.
4326 de Marzo 2019
RESULTADOS DE AHORROS FINALES
EVALUACIÓN EN MODO “BLACK BOX”
Se han escogido como ejemplo dos semanas “sin fallos” en la programación del PLC ni el comportamiento del personal de mantenimiento.
Comparación de valores semanales de demanda térmica y eficiencia del sistema (ratio demanda térmica / consumo eléctrico).
Week
HE
work
hours
Electric energy
kWh
Thermal energy
kWh
Global
Efficiency
Electricity savings
versus Week 25
11 36,25 26226 70248,75 2,68 25%
4 80 20286 75340 3,71 42%
25 0 35095 73860 2,10 –
Obviamente, cuantas más horas de operación del intercambiador haya habido durante la semana, mejor será la eficiencia global del sistema.
4426 de Marzo 2019
RESULTADOS DE AHORROS FINALES
EVALUACIÓN POR MODELO y MATRIZ DE DEMANDA
Valor del flujo de agua (m3/h) que pasa a través de el.
La diferencia de temperaturas, ΔT, entre la temperatura del agua de entrada y la temperatura ambiente. ΔT = Tin,HE - Tambiente
Software del fabricante del aerotermo
La capacidad o potencia térmica del aerotermo, si se fija la velocidad de sus ventiladores al máximo posible, sólo depende de dos parámetros:
Modelo del Aerotermo
4526 de Marzo 2019
RESULTADOS DE AHORROS FINALES
EVALUACIÓN POR MODELO y MATRIZ DE DEMANDA
Matriz de Demanda (Datos de Monitorización)
YEARLY
MATRIX FACTORY
DEMAND
t1 t2 t3 ··· ··· ··· tn
Return Temp
Average Flow
Average Power
Ambient Temp
TimeAverage Thermal
Power, (kW)
Flow (mean)
(m3/h)
HE Inlet
temperature, (°C)
Ambient
temperature, (°C)
04.01.2016 0:25 387.60 195.76 9.76 0.30
04.01.2016 0:40 526.10 196.76 9,95 -0.20
04.01.2016 0:55 290.69 196.20 9.97 0.00
La potencia térmica media
El caudal de agua medio
La temperatura del agua de retorno
+ Temperatura Ambiente
El perfil de demanda o curva de demanda es una serie temporal que define la demanda térmica del sistema a lo largo de un año con 15 minutos de frecuencia de muestreo.
Matriz de Demanda
4626 de Marzo 2019
RESULTADOS DE AHORROS FINALES
EVALUACIÓN POR MODELO y MATRIZ DE DEMANDA
Simulación de Modelo y Matriz de Demanda
Si el porcentaje de cobertura del aerotermo es mayor que 100%, significa que en ese periodo la capacidad del aero es mayor que la demanda de la planta.
4726 de Marzo 2019
RESULTADOS DE AHORROS FINALES
EVALUACIÓN POR MODELO y MATRIZ DE DEMANDA
Calendario Anual Mon Tue Wed Thu Fri Sat Sun Mon Tue Wed Thu Fri Sat Sun
1 2 3 1
4 5 6 7 8 9 10 2 3 4 5 6 7 8
11 12 13 14 15 16 17 9 10 11 12 13 14 15
18 19 20 21 22 23 24 16 17 18 19 20 21 22
25 26 27 28 29 30 23 24 25 26 27 28 29
30 31
Mon Tue Wed Thu Fri Sat Sun Mon Tue Wed Thu Fri Sat Sun
1 2 3 4 5 1 2 3
6 7 8 9 10 11 12 4 5 6 7 8 9 10
13 14 15 16 17 18 19 11 12 13 14 15 16 17
20 21 22 23 24 25 26 18 19 20 21 22 23 24
27 28 29 30 25 26 27 28 29 30 31
Mon Tue Wed Thu Fri Sat Sun Mon Tue Wed Thu Fri Sat Sun
1 2 3 4 5 6 7 1 2 3 4
8 9 10 11 12 13 14 5 6 7 8 9 10 11
15 16 17 18 19 20 21 12 13 14 15 16 17 18
22 23 24 25 26 27 28 19 20 21 22 23 24 25
29 30 31 26 27 28 29 30
Mon Tue Wed Thu Fri Sat Sun Mon Tue Wed Thu Fri Sat Sun
1 2 1 2 3 4 5 6
3 4 5 6 7 8 9 7 8 9 10 11 12 13
10 11 12 13 14 15 16 14 15 16 17 18 19 20
17 18 19 20 21 22 23 21 22 23 24 25 26 27
24 25 26 27 28 29 30 28 29 30
31
Mon Tue Wed Thu Fri Sat Sun Mon Tue Wed Thu Fri Sat Sun
1 2 3 4 1
5 6 7 8 9 10 11 2 3 4 5 6 7 8
12 13 14 15 16 17 18 9 10 11 12 13 14 15
19 20 21 22 23 24 25 16 17 18 19 20 21 22
26 27 28 29 30 31 23 24 25 26 27 28 29
30 31
Mon Tue Wed Thu Fri Sat Sun Mon Tue Wed Thu Fri Sat Sun
1 2 3 4 5 1 2 3 4 5
6 7 8 9 10 11 12 6 7 8 9 10 11 12
13 14 15 16 17 18 19 13 14 15 16 17 18 19
20 21 22 23 24 25 26 20 21 22 23 24 25 26
27 28 27 28 29 30 31
April-2016 May-2016
August-2016 September-2016
December-2016 January-2017
March-2017
June-2016 July-2016
November-2016October-2016
February-2017
Key colors 0% <= 33% <= 66% <= 99% <= 120% <= 150% > 150% No data
Factory Total
Thermal Demand
(kWhth)
Used Directly
Thermal Energy
(kWhth)
Non-Used
Thermal Energy
(kWhth)
Total HE
Thermal Energy
(kWhth)
3,827,425 514,774 347,288 862,063
22,5%
9%13,5%
Una parte importante de la hipotética capacidad de generación de frío del aerotermo no está sincronizada con la demanda de frío de la fábrica.
No hay parada en verano pero si en Navidad
4826 de Marzo 2019
RESULTADOS DE AHORROS FINALES
EVALUACIÓN POR MODELO y MATRIZ DE DEMANDA
1 2 3 14 5 6 7 8 9 10 2 3 4 5 6 7 8
11 12 13 14 15 16 17 9 10 11 12 13 14 1518 19 20 21 22 23 24 16 17 18 19 20 21 2225 26 27 28 29 30 23 24 25 26 27 28 29
30 31
1 2 3 4 5 1 2 36 7 8 9 10 11 12 4 5 6 7 8 9 10
13 14 15 16 17 18 19 11 12 13 14 15 16 1720 21 22 23 24 25 26 18 19 20 21 22 23 2427 28 29 30 25 26 27 28 29 30 31
1 2 3 4 5 6 7 1 2 3 48 9 10 11 12 13 14 5 6 7 8 9 10 11
15 16 17 18 19 20 21 12 13 14 15 16 17 1822 23 24 25 26 27 28 19 20 21 22 23 24 2529 30 31 26 27 28 29 30
1 2 1 2 3 4 5 63 4 5 6 7 8 9 7 8 9 10 11 12 13
10 11 12 13 14 15 16 14 15 16 17 18 19 2017 18 19 20 21 22 23 21 22 23 24 25 26 2724 25 26 27 28 29 30 28 29 3031
1 2 3 4 15 6 7 8 9 10 11 2 3 4 5 6 7 8
12 13 14 15 16 17 18 9 10 11 12 13 14 1519 20 21 22 23 24 25 16 17 18 19 20 21 2226 27 28 29 30 31 23 24 25 26 27 28 29
30 31
1 2 3 4 5 1 2 3 4 56 7 8 9 10 11 12 6 7 8 9 10 11 12
13 14 15 16 17 18 19 13 14 15 16 17 18 1920 21 22 23 24 25 26 20 21 22 23 24 25 2627 28 27 28 29 30 31
March-2017
Mon Tue Wed Thu Fri Sat Sun
January-2017
Mon Tue Wed Thu Fri Sat Sun
Wed Thu Fri Sat Sun
February-2017
Mon Tue Wed Thu Fri Sat Sun
Sun
December-2016Mon Tue Wed Thu Fri Sat Sun
Tue Wed Thu Fri Sat
Mon Tue Wed Thu Fri Sat SunSeptember-2016
Mon Tue Wed Thu Fri Sat Sun
November-2016Mon Tue
October-2016Mon
July-2016Mon Tue Wed Thu Fri Sat Sun
June-2016Mon Tue Wed Thu Fri Sat Sun
August-2016
Fri Sat SunMon Tue Wed ThuMay-2016April-2016
Mon Tue Wed Thu Fri Sat Sun
Key colors 0% <= 33% <= 66% <= 99% <= 120% <= 150% > 150% No data
Obviamente el turno de noche es el “ganador”
Sólo tiene sentido si hay 3 turnos
Distribución por turnos de trabajo
4926 de Marzo 2019
RESULTADOS DE AHORROS FINALES
EVALUACIÓN POR MODELO y MATRIZ DE DEMANDA
1700 horas anuales de free cooling
Ahorro anual de 235,000 kWh de electricidad (el 12% del consumo total).
Ahorros en electricidad y por periodos tarifarios
[A]
Total Yearly
Electricity
Consumption
Simulated without
HE
(kWhe)
[B]
Total Yearly
Electricity
Consumption
Simulated
with HE
(kWhe)
[A]-[B]
Total
Yearly
Simulated
Savings
(kWhe)
([A]-[B])/[A]
Relative
Yearly
Simulated
Savings
(%)
1,924,245 1,688,899 235,346 12
Que un sistema esté funcionando, proporcionando el servicio que se espera de el, no significa que lo esté haciendo de forma “optima” respecto del consumo energético.
Funcionamiento ≠ Funcionamiento Óptimo
5026 de Marzo 2019
CONCLUSIONES
Al igual que en las fábricas se documenta, analiza y revisa periódicamente los datos de producción, los datos de calidad, o los datos de averías de máquinas. También se debe realizar un seguimiento periódico de los consumos energéticos de los procesos productivos.
Incorporar el análisis y revisión periódica de los datos energéticos de los procesos productivos
5126 de Marzo 2019
CONCLUSIONES
Frase frecuentemente atribuido al filósofo austriaco del siglo XX Peter Drucker.Pero fue el matemático y físico británico del siglo XIX William Thomson Kelvin (Lord Kelvin) quien la enunció de la siguiente forma: “Lo que no se define no se puede medir. Lo que no se mide, no se puede mejorar. Lo que no se mejora, se degrada siempre.”
¡Lo que no se mide no se puede mejorar!
5226 de Marzo 2019
CONCLUSIONES
Lord Kelvin(1824-1907)
¡Gracias!
53
Apoya:Organiza:
26 de Marzo 2019