{"id":33612,"date":"2023-08-24T10:29:51","date_gmt":"2023-08-24T09:29:51","guid":{"rendered":"https:\/\/comet.technology\/?p=33612"},"modified":"2023-08-24T10:31:28","modified_gmt":"2023-08-24T09:31:28","slug":"liberando-el-poder-de-la-optimizacion-exergoeconomica-en-calefaccion-y-refrigeracion-urbanas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/comet.technology\/es\/2023\/08\/24\/liberando-el-poder-de-la-optimizacion-exergoeconomica-en-calefaccion-y-refrigeracion-urbanas\/","title":{"rendered":"Liberando el poder de la optimizaci\u00f3n exergoecon\u00f3mica en calefacci\u00f3n y refrigeraci\u00f3n urbanas"},"content":{"rendered":"\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Introducci\u00f3n<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>El futuro de la energ\u00eda ya est\u00e1 aqu\u00ed y se llama optimizaci\u00f3n exergoecon\u00f3mica. Esta herramienta revolucionaria est\u00e1 destinada a transformar la forma en que abordamos la calefacci\u00f3n y refrigeraci\u00f3n urbanas (DHC), ofreciendo una eficiencia y sostenibilidad sin precedentes. Este art\u00edculo profundiza en los entresijos de esta herramienta (versi\u00f3n preliminar) y su aplicaci\u00f3n en los sistemas DHC de 4\u00aa y 5\u00aa generaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>El proyecto Hypergryd<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>El proyecto Hypergryd, financiado por el programa de investigaci\u00f3n e innovaci\u00f3n Horizonte 2020 de la Uni\u00f3n Europea, est\u00e1 a la vanguardia de esta tecnolog\u00eda innovadora. El proyecto tiene como objetivo optimizar los sistemas DHC utilizando principios exergoecon\u00f3micos, allanando el camino hacia un futuro m\u00e1s sostenible y eficiente.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>La herramienta de optimizaci\u00f3n exergoecon\u00f3mica<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>La herramienta de optimizaci\u00f3n exergoecon\u00f3mica es un sistema sofisticado dise\u00f1ado para mejorar el rendimiento de los sistemas DHC. Utiliza algoritmos avanzados y datos del Sistema de Informaci\u00f3n Geogr\u00e1fica (GIS) para calcular las configuraciones m\u00e1s eficientes para las redes DHC.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/hypergryd.eu\/wp-content\/uploads\/sites\/19\/2023\/08\/FIGURA_1_23_AGOSTO.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-27932\"\/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Figura 1: Descripci\u00f3n general de la gama planificada de funciones de la herramienta de optimizaci\u00f3n exergoecon\u00f3mica<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Geometr\u00eda y conexiones de la red<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>La herramienta comienza analizando la geometr\u00eda de la red, identificando l\u00edneas simples y poligonales. Luego asigna predecesores y sucesores a cada l\u00ednea, creando un \u00e1rbol de expansi\u00f3n m\u00ednimo. Este proceso asegura que cada l\u00ednea tenga exactamente un predecesor, optimizando el flujo de energ\u00eda a trav\u00e9s de la red.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/hypergryd.eu\/wp-content\/uploads\/sites\/19\/2023\/08\/FIGURA_2_23_AGOSTO.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-27933\"\/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Figura 2: Interfaz de usuario e int\u00e9rprete de Python en QGIS<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Generaci\u00f3n de nodos e integraci\u00f3n de clientes<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>La herramienta tambi\u00e9n genera nodos en los extremos de l\u00edneas individuales, creando una red integral de bordes y nodos. Luego integra la capa de clientes en la red, almacenando la geometr\u00eda y la potencia de conexi\u00f3n de cada cliente en la red. La herramienta puede manejar geometr\u00edas de punto \u00fanico y poligonales, ofreciendo flexibilidad en el dise\u00f1o de cuadr\u00edculas DHC.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>C\u00e1lculo de dimensiones de cuadr\u00edcula<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Una vez establecida la estructura de la red, la herramienta calcula las dimensiones de la red. Guarda los resultados de cada punto de tiempo como una capa separada, creando capas distintas para las l\u00edneas de la cuadr\u00edcula, los nodos y los clientes. Estas capas se pueden visualizar, exportar o usar para c\u00e1lculos adicionales en QGIS.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/hypergryd.eu\/wp-content\/uploads\/sites\/19\/2023\/08\/FIGURA_3_23_AGOSTO.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-27934\"\/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Figura 3: Visualizaci\u00f3n del caudal en la red<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Conclusi\u00f3n<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>La herramienta de optimizaci\u00f3n exergoecon\u00f3mica (versi\u00f3n preliminar) ofrece una soluci\u00f3n prometedora para mejorar la eficiencia y la sostenibilidad de los sistemas DHC. Aprovechando el poder de esta herramienta, podemos desbloquear todo el potencial del DHC de cuarta y quinta generaci\u00f3n, abriendo el camino hacia un futuro m\u00e1s sostenible.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><em>Escrito por Christian Doczekal de <a href=\"http:\/\/get.ac.at\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">GET<\/a><\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Introducci\u00f3n El futuro de la energ\u00eda ya est\u00e1 aqu\u00ed y se llama optimizaci\u00f3n exergoecon\u00f3mica. Esta herramienta revolucionaria est\u00e1 destinada a transformar la forma en que abordamos la calefacci\u00f3n y refrigeraci\u00f3n urbanas (DHC), ofreciendo una eficiencia y sostenibilidad sin precedentes. 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