La sociedad occidental se enfrenta en la actualidad a un reto sin precedentes debido a una creciente dependencia de las importaciones de energía, a la escasez de recursos energéticos, así como a la necesidad de limitar el cambio climático y al mismo tiempo superar la actual crisis económica. GRETA (Green Energy Trilemma Analytics) es una herramienta que contribuye en la solución de estos problemas.

Consumo energéticio en España

PROBLEMA

Falta de información objetiva sobre el impacto económico en la empresa a la hora de evaluar la implementación de medidas de eficiencia energética para un desarrollo sostenible. Nuestra propuesta es la aplicación de una metodología científica e ingenieril en vez de la opinión de un experto basada en su experiencia.

 

QUIÉN

Industrias, áreas comerciales, estaciones de transporte y puertos. GRETA es una herramienta genérica que permite tratar diferentes tipos de instalaciones y ser aplicada a distintos clientes.

QUÉ

GRETA realiza estimaciones de consumos energéticos por medio de simulaciones de varios escenarios posibles, dando la solución óptima para el cliente a partir de las características de sus instalaciones, períodos de actividad, fuentes externas de información y mediciones opcionales.

CÓMO

Para representar las curvas energéticas y otros parámetros empleamos la herramienta de simulación Matlab/Simulink. Apoyándonos en ella, nos basamos en los tres ejes estratégicos para el desarrollo sostenible: Energía, Economía y Ecología.

 

petroleo
Evolución del precio del petróleo

 

RESULTADOS

GRETA es una decision support tool. Basándose en los datos obtenidos, como el consumo energético o las emisiones de CO2 el cliente será capaz de tomar decisiones óptimas en cuanto a eficiencia energética se refiere.

MÁS

Los principales factores innovadores de GRETA (Green Energy Trilemma Analytics) que aportan un importante valor añadido son:

  • Aplicación de algoritmos para optimizar y obtener mejor solución coste-beneficio para el cliente.
  • Implantación de algoritmos de Machine Learning para mejorar las simulaciones.
  • Incorporación de tecnologías IoT para la recopilación de datos en las instalaciones.