Modelos de Simulacion. Vensim. Dinamica de Sistemas. Modelos de Simulacion. Vensim. Dinamica de Sistemas. Modelos de Simulacion. Vensim. Dinamica de Sistemas. Vensim.

Boletín de Dinámica de Sistemas

Ahorro de energía con modelos de simulación

Basado en un modelo de simulación con Vensim

Jordi Pascual
jordi.pascual@aiguasol.coop


DESCRIPCIÓN DE LA PROBLEMÁTICA

En la realidad de la planificación y construcción de un barrio ciertos elementos que pueden inducir a la reducción en el consumo energético global de este quedan supeditados a subvenciones y actuaciones políticas que no tienen porque ajustarse a los plazos de edificación reales. Tanto en estos casos como en el caso óptimo en que las medidas de eficiencia energética se incluyan desde las primeras fases de diseño, muchas veces es necesario demostrar que estas medidas son rentables económicamente para poder acceder a las ayudas públicas que las posibiliten o a las inversiones iniciales que las justifiquen.

Mejora en el consumo energético


En todos los casos se parte de modelos de simulación dinámica del comportamiento energético de edificios para poder evaluar la demanda y el consumo de estos que dependen de forma temporal de factores como el diseño arquitectónico de los edificios, los materiales utilizados en la construcción, el uso de los edificios por el usuario final o la eficiencia de los distintos sistemas de generación y distribución energética (tanto eléctrica como térmica) de los edificios en particular y del barrio en general.

PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

Se plantea aquí el problema de hasta que punto son rentables económicamente las distintas medidas de reducción de los consumos energéticos en un barrio en construcción (periodo de aproximadamente 10 años) a medida que este se va llevando a cabo considerando que la partida económica relacionada, no es suficiente para llevar a cabo todas las actuaciones y, por tanto, se deben valorar las mejores y en los tiempos óptimos.

La casuística depende de muchas variables y factores por lo que, en el modelo presentado tan solo se ha planteado una versión simplificada de este problema. En este sentido cabe destacar que se ha priorizado identificar muchas variables con relaciones sencillas entre ellas que a la inversa. Las variables de primer grado (aquellas que no dependen de otras directamente) dependientes del tiempo son:

- Número de edificios de actuación: el número de edificios que quedan por construir i en el que se podrían aplicar las medidas destinadas a minimizar las demandas energéticas.

- Factor de mejora en la ee de sistemas de generación y distribución energética de barrio: este factor se considera variable en el tiempo pues a distinta demanda energética, los sistemas de generación y distribución pueden ser susceptibles a distintas mejoras en cuanto a su eficiencia.

- Factor mejora en el precio de la energía eléctrica: acorde con el punto anterior. Como elementos de salida y posterior análisis, se considera todos los retornos económicos (paybacks) planteados para las distintas medidas de ahorro energético propuestas.

Mejora en el consumo energético

Según Wikipedia la dinámica de sistemas es una técnica para analizar y modelar el comportamiento temporal en entornos complejos. Se basa en la identificación de los bucles de realimentación entre los elementos, y también en las demoras en la información y materiales dentro del sistema. Lo que hace diferente este enfoque de otros usados para estudiar sistemas complejos es el análisis de los efectos de los bucles o ciclos de realimentación, en términos de flujos y depósitos adyacentes. De esta manera se puede estructurar a través de modelos matemáticos la dinámica del comportamiento de estos sistemas. La simulación de estos modelos actualmente se puede realizar con ayuda de programas computacionales específicos.

Originalmente desarrollada en 1950 para ayudar a los administradores de empresas a mejorar su comprensión de los procesos industriales, actualmente se usa en el sector público y privado para el análisis y diseño de políticas. Fue creada a principios en la década de 1960 por Jay Forrester de la MIT Sloan School of Management del Massachusetts Institute of Technology) con la creación del MIT System Dynamics Group.

Los modelos de simulación con Dinámica de Sistemas tienen aplicaciones en prácticamente todas las áreas del conocimiento como podemos observar en los numerosos artículos publicados en los congresos anuales de la System Dynamics Society. Se trata de una potente herramienta para:

  • Enseñar a los reflejos del sistema de pensamiento de las personas que está siendo entrenado.
  • Analizar y comparar los supuestos y modelos mentales acerca de cómo funcionan las cosas.
  • Obtener una visión cualitativa sobre el funcionamiento de un sistema o las consecuencias de una decisión.
  • Reconocer arquetipos de sistemas disfuncionales en la práctica diaria.

    Los modelos permiten simular el impacto de diferentes políticas relativas a la situación a estudiar ejecutando simulaciones what if (¿qué pasaría si?) que permiten ver las consecuencias a corto y medio plazo, y ser de gran ayuda en la comprensión de cómo los cambios en un sistema lo afectan en el tiempo. En este sentido es muy similar al Pensamiento sistémico ya que se basa en los mismos diagramas de causales con bucles o lazos de retroalimentación (feedback). Sin embargo, estos modelos de simulación permiten además hacer simulaciones para estudiar el comportamiento de los sistemas y el impacto de políticas alternativas. Se utiliza en especial para investigar la dependencia de los recursos naturales y los problemas resultantes del creciente consumo a nivel global para mejorar el especial en el desarrollo de nuevos productos. Existe una gran variedad de marcas de software en el mercado que ayudan a aplicar esta herramienta de una forma amigable: Vensim, Stella, ithink, Powersim, Dynamo, etc.

    (*) Puede solicitar información más detallada de este trabajo al autor


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  • 1995 Tokyo, Japan
  • 1996 Cambridge, MA, USA
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  • 2004 Oxford, England
  • 2005 Boston, MA, USA
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  • 2007 Boston, MA, USA
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  • 2010 Seoul, Korea
  • 2011 Washington, DC, USA
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