Energetica XXI. Mayo 2024

ACTUALIDAD otras 30 ENERGÉTICA XXI · 236 · MAY 24 La cogeneración puede ahorrar a la industria asociada más de 46.000 T de CO 2 al año La cogeneración permite un aho- rro de más de 46.000 T de CO 2 al año a su industria asociada en España, contribuyendo así de manera directa a la descarboniza- ción de la economía, según datos analizados por Grupo Neoelectra. Este ahorro de CO 2 se entiende como las emisiones que la co- generación emite de menos en comparación con las instalacio- nes térmicas y eléctricas por se- parado que suministren la mis- ma cantidad de energía eléctrica y térmica que esta tecnología, lo que la convierte en una herra- mienta que contribuye directa- mente a la transición ecológica de la industria. A nivel europeo, según un infor- me de COGEN Europe, integrar la cogeneración en el sistema ener- gético puede suponer un ahorro de los costes de energía de entre 4.100 y 8.200 millones de euros y una reducción anual de casi 5 millones de toneladas de CO 2 , el equivalente a las emisiones de tres millones de automóviles de gasolina. Este ahorro de CO 2 se consigue gracias a dos elementos: la utili- zación de combustibles con me- nores emisiones que alternativas tradicionales como el fueloil para generar energía térmica y los sis- temas de captación de CO 2 que algunas cogeneradoras instalan en sus plantas. Respecto al primer punto, las nuevas tecnologías de cogeneración permiten además su hibridación con otros siste- mas renovables de generación de energía, lo que incrementa su sostenibilidad y dota a la indus- tria una energía térmica y eléctri- ca eficiente, limpia, asequible y con garantía de suministro. En las últimas dos décadas, las plantas de Grupo Neoelectra han evitado la emisión a la atmósfe- ra de 708.765 T de CO 2 , gracias a la propia tecnología de la co- generación más la combinación con fuentes renovables como la fotovoltaica. BBVA confía a Edison Next la mejora de la eficiencia energética de su campus de formación en La Moraleja Ambas compañías colaborarán para llevar a cabo la renovación del sistema de automatización de edificios (BMS) en su Campus de Formación en La Moraleja. El Campus BBVA, con una ubica- ción estratégica en Madrid, abarca un extenso complejo formado por decenas de aulas y espacios de formación, restaurante, espacio para conferencias y un centro de negocios, y una residencia con ha- bitaciones para los asistentes de fuera deMadrid. Este enclave, ade- más de ser un centro neurálgico para las actividades de BBVA, des- taca por su tamaño y complejidad, lo que hace crucial una gestión efi- ciente de sus recursos energéticos. El proyecto de migración del sis- tema BMS (Building Management System), que surge como respues- ta a la obsolescencia del sistema preexistente, garantizará la con- tinuidad operativa y el máximo rendimiento de las instalaciones del campus. La modernización del sistema instalado permite controlar de manera eficiente la climatización de todas las áreas del complejo. Concretamente, el sistema apro- vechará más de 30.000 puntos de control distribuidos entre los dis- tintos edificios, proporcionando una visión detallada del funcio- namiento de las instalaciones en tiempo real, permitiendo tomar decisiones informadas y ajustar el funcionamiento de las instalacio- nes demanera óptima. Una nueva técnica logra la autosuficiencia energética en las islas Un equipo de investigación de la Universidad de Jaén y la de Cuenca, en Ecuador, ha diseña- do una técnica con la que gestio- nar mejor las fluctuaciones en las redes eléctricas. El objetivo es lo- grar la autosuficiencia energética de las islas para evitar los sobre- costes de transporte y de man- tenimiento de redes de grandes distancias. Además, permite la acumulación de energía no con- sumida en baterías de vehículos que quedarían disponibles para su uso en coches eléctricos. La técnica propuesta, llamada ‘suavizado de energía’, utiliza baterías de ión-litio que regulan las fluctuaciones con un conver- tidor eléctrico bidireccional, es decir, un dispositivo que puede almacenar la energía y también suministrarla, en función de la necesidad. Está basada en la ló- gica difusa, un enfoque matemá- tico muy usado en sistemas au- tomáticos, inteligencia artificial o reconocimiento de patrones. Se utiliza en entornos donde es difícil hacer previsiones con cer- teza, como ocurre con el tiempo meteorológico en este caso. Así, permite modelar el comporta- miento de sistemas complejos cuando la información de la que se dispone está incompleta o es imprecisa. De esta manera, al regular en tiempo real la tasa de rampa con la intervención de las bate- rías, logran que la energía que se obtiene en las plantas solares o eólicas sea más constante y predecible.