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Eficiencia Eléctrica – Planta de biometanización Las Dehesas

Residuos, alineado con la Agenda 2030. Se usa un sistema automatizado de monitoreo y análisis de Big Data para optimizar el consumo energético, ajustando el trabajo según el costo horario de la electricidad. Los datos recopilados permiten recomendaciones en tiempo real para maximizar la eficiencia, detectar fallos tempranos y reducir tiempos de inactividad y costos de mantenimiento, todo visualizado en paneles de control para facilitar el seguimiento.

Más información en: https://www.fccma.com/

Indicadores y procesos de mejora

El sistema recopila datos en tiempo real y muestra indicadores clave para reorientar el funcionamiento, como consumo eléctrico, toneladas procesadas, costo por KW/hora y KW/tonelada, además de una comparativa de los últimos 6 meses. También se mide la disponibilidad de las líneas de pretratamiento y el OEE para evaluar la productividad y detectar deficiencias.

Se generan dos tipos de forecasts:

Forecast 1: Planifica el funcionamiento de la planta según necesidades de tratamiento, precios energéticos y disponibilidad, comparando el escenario óptimo con el real.
Forecast 2: Simula diferentes escenarios para anticipar respuestas ante cambios o situaciones excepcionales.

Cuantificación/Estimación reducción consumo

Durante la última anualidad se estima que siguiendo el consumo recomendado la reducción del consumo energéticos sería de un 10%, pasando de un consumo real de 810.737,61 KW a 728.017,74 KW al año.

Cuantificación/Estimación reducción emisiones CO2

Se ha estimado la reducción de emisiones de CO2 en base a la reducción del consumo eléctrico del pretratamiento. Se calcula que la reducción de consumo de 82.355,87 KW hubiera evitado 20.588,97 kgCO2 eq.

Innovación aplicada y buenas prácticas

Además de cumplir objetivos de sostenibilidad y cumplir con las normativas ambientales, la tendencia en aumento de los costes de la energía, y la volatilidad en los precios suponen un gran impacto. Las industrias se enfrentan a un gran desafío en el que se ven obligadas a optimizar su consumo energético. Este proyecto supone el uso de la última tecnología en instrumentación de monitorización y control, así como de herramientas de análisis de datos, todo integrado en una infraestructura Cloud que permite la escalabilidad del sistema, reducción de costes, flexibilidad, facilidad de integración y alta disponibilidad.

Uso de tecnologías (TICs)

Las principales tecnologías de la información empleadas son:

Captación de datos: mediante analizadores de red, el sistema captura en tiempo real parámetros y consumos de la red eléctrica, además de perturbaciones electromagnéticas. Esto permite optimizar el consumo energético y predecir averías que podrían detener la producción.

Plataforma Azure: infraestructura Cloud de Microsoft donde se desarrolla un algoritmo de ahorro energético usando Databricks. La ingesta de datos de producción se realiza con herramientas ofimáticas y la lectura de dispositivos mediante API.

Dashboard en tiempo real: paneles en PowerBI visualizan en tiempo real los costos energéticos, históricos de consumo, predicción de averías y disponibilidad de líneas.