El Teatro Real es el primer teatro de ópera en gestionar su energía con inteligencia artificial.
El sistema predice la demanda a 24 h y optimiza climatización e iluminación maximizando confort y minimizando consumo, coste y emisiones, actuando de forma automática y segura sobre el BMS del edificio. Integra datos en tiempo real del BMS, 10 años de histórico, meteorología (AEMET), fotovoltaica y la planificación artística de los espacios, con verificación independiente (IPMVP y SRI).
El Teatro Real es un edificio singular: 78.210 m², más del 40% de la superficie bajo rasante, actividad muy variable (funciones, ensayos, talleres, eventos) y un consumo eléctrico de ~4,1 GWh/año. La operación pasa de apoyarse en reglas fijas y en la experiencia del operador a ser predictiva y basada en datos.
El sistema implanta un ciclo continuo de mejora: mide (más de 8.600 variables cada 5 minutos y submedición eléctrica por usos), predice (demanda térmica y eléctrica a 24 h con error objetivo MAE < 5%), optimiza (planes horarios de consignas y secuenciación de la planta de producción), actúa (escritura automática sobre el BMS con salvaguardas) y verifica (protocolo internacional IPMVP y auditoría del indicador europeo SRI por la Cátedra SmartE2 de la URJC).
El proyecto cuenta además con la supervisión y validación de las Universidades de Alcalá y Carlos III. Lleva a propósito el prototipo científico desarrollado en la tesis doctoral industrial.
Objetivos medibles: ahorro ≥ 1
Línea base: ~4,1 GWh/año de consumo eléctrico (2024-2025), con la climatización como mayor partida. Objetivo del proyecto: reducción ≥ 10% del consumo global (~410 MWh/año) y ≥ 15% en climatización.
La cuantificación sigue el protocolo internacional IPMVP: línea base multianual (2022-2026) ajustada por meteorología y actividad, frente al consumo real medido con el sistema en operación. La plataforma registra en continuo el consumo global y por usos, el rendimiento de la planta de producción y el efecto de cada plan de consignas, atribuyendo el ahorro a cada medida: secuenciación óptima de la producción, horarios y consignas por espacio, ajuste del aire exterior por CO₂, arranques que aprovechan la inercia térmica, desplazamiento de consumo punta-valle (tarifa 6.1TD) y autoconsumo fotovoltaico.
El edificio reporta sus emisiones con un factor de 0,357 kg CO₂/kWh eléctrico, coherente con su serie histórica. Con ese criterio, el objetivo de ahorro global (≥ 10%, ~410 MWh/año) equivale a evitar del orden de 145 t CO₂/año, y cada punto adicional de ahorro en climatización suma de forma directa.
Contribuyen además a la descarbonización: la maximización del autoconsumo de las dos plantas fotovoltaicas del edificio (priorizando su uso en la producción de frío), la reducción de horas de funcionamiento en espacios sin actividad y la operación de los equipos de producción en sus zonas de máximo rendimiento.
Integración bidireccional con un BMS en producción (BACnet/IP) en un edificio patrimonial en plena explotación: la IA no solo recomienda, escribe consignas con salvaguardas OT preservando el control final del BMS.
Optimización multiobjetivo confort-consumo-coste-emisiones que incorpora la planificación artística real de cada espacio (función, ensayo, taller, evento): un enfoque inédito en edificios escénicos.
El indicador europeo SRI como brújula del proyecto: evaluación inicial y final auditada por la Cátedra SmartE2 (URJC), una de las primeras aplicaciones del SRI a un gran edificio cultural en España.
Verificación independiente de los ahorros: M&V con protocolo IPMVP, supervisada por las Universidades de Alcalá y Carlos III.
Carácter ejemplarizante de la administración pública: código abierto y cesión de la propiedad intelectual a la Fundación, con metodología y resultados replicables en el parque de edificios públicos y patrimoniales.
Seguridad por diseño: ENS Nivel Medio y N
Arquitectura híbrida edge + cloud. Nodo de campo en la red OT del edificio: adquisición BACnet/IP de más de 8.600 puntos del BMS, con ingesta cada 5 minutos (señales críticas a 1 minuto), buffer local y comunicación saliente cifrada.
Plataforma cloud (Azure): IoT Hub, base de datos de series temporales (PostgreSQL), almacenamiento histórico y despliegue continuo.
Inteligencia Artificial: modelos de aprendizaje automático para predicción de demanda a 24 h, motor de recomendaciones y planes horarios de consignas, optimización de la secuenciación de la planta de producción y asistente conversacional con IA generativa para consulta en lenguaje natural.
Integración de datos abiertos (meteorología AEMET), fotovoltaica, submedición eléctrica y planificación de actividad.
Aplicación web con cuadros de mando de KPIs energéticos, confort y M&V.
Ciberseguridad: ENS Nivel Medio y alineamiento con NIS2.
Fundación Teatro Real
22/12/2025 - 31/08/2026
Cervellia Technologies, Universidad de Alcalá, Universidad Carlos III, Honeywell
