Inteligencia Artificial y Flexibilidad Energética para un modelo de operación sostenible y predictivo en edificios de alto nivel

Indicadores y procesos de mejora

El sistema SGClima integra múltiples fuentes de información en tiempo real: consumo eléctrico y térmico, producción solar, datos del BMS, condiciones meteorológicas, ocupación y confort. Con esta base, se aplican algoritmos de IA que permiten:

• Ajustar dinámicamente la climatización en función de la previsión de demanda, la meteorología y los patrones de uso.
• Mantener las condiciones de confort, evitando sobrecalentamientos o enfriamientos excesivos.
• Reducir los arranques innecesarios de equipos, mejorando la eficiencia de operación.
• Visualizar de forma continua el rendimiento energético y el cumplimiento de confort mediante cuadros de mando accesibles y personalizables.

Estos procesos permiten la mejora continua del rendimiento energético del edificio, alineando la operación con los objetivos ESG y facilitando la toma de decisiones basadas en datos.

Cuantificación/Estimación reducción consumo

Durante el primer año de funcionamiento del sistema, los datos verificados muestran:

• Una reducción del consumo energético superior al 25 % respecto a la línea base de consumos energéticos de climatización (electricidad y gas).
• Esta mejora se ha logrado manteniendo altos estándares de confort, optimizando el uso de los equipos y adaptando la demanda a las necesidades reales del edificio.

Cuantificación/Estimación reducción emisiones CO2

La reducción de consumo energético, junto con el aprovechamiento optimizado de la producción fotovoltaica, ha permitido:

• Una disminución de emisiones de CO₂ estimada en 80 toneladas/año.
• Este ahorro en emisiones contribuye directamente a la estrategia de descarbonización de Gmp y al cumplimiento de la normativa de eficiencia energética.

Innovación aplicada y buenas prácticas

La principal innovación del proyecto es el paso de una gestión estática de las instalaciones a un modelo predictivo y dinámico, basado en la aplicación de algoritmos de Inteligencia Artificial que anticipan la demanda energética y ajustan en tiempo real la operación del sistema.

Entre las buenas prácticas destacan:
• Flexibilidad energética activa, adaptando el consumo a la oferta eléctrica horaria.
• Alineación con los objetivos ESG y la estrategia de descarbonización corporativa.
• Integración de la voz del usuario, incluyendo percepción de confort y parámetros de ocupación.
• Cuadros de mando accesibles y visuales, que permiten la gestión energética proactiva.
• Escalabilidad del sistema a otros edificios del portfolio de Gmp.

Este modelo es plenamente replicable y constituye un referente para el sector inmobiliario corporativo en eficiencia, confort y sostenibilidad.

Uso de tecnologías (TICs)

El proyecto se apoya en un ecosistema TIC avanzado que integra:

• Centralización de datos, análisis inteligente y control.
• Señales del BMS para climatización, ocupación, calidad del aire, consumos y generación solar.
• Sensores IoT para captación en tiempo real de datos clave.
• Algoritmos de IA y machine learning para la predicción y optimización del comportamiento energético.
• Cuadros de mando interactivos para el análisis y toma de decisiones por parte de gestores y técnicos.
• Arquitectura abierta y escalable, compatible con el resto del entorno digital corporativo.
• Modelos preentrenados, basados en redes neuronales de análisis masivos de datos.

La implantación de la plataforma SGClima en el edificio oxxeo ha convertido un edificio eficiente en un Smart Building preparado para los retos del sistema energético del futuro. Su capacidad de flexibilidad energética, optimización del confort y reducción de emisiones lo posicionan como referente en sostenibilidad y eficiencia, dentro de una estrategia corporativa de transformación digital con impacto real.