A multi-agent architecture for optimizing energy consumption using comfort agreements

• Autores: Alfonso González Briones
• Directores de la Tesis: Juan Manuel Corchado Rodríguez (dir. tes.) , Sigeru Omatu (codir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Salamanca ( España ) en 2018
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Juan Luis Pavón Mestras (presid.) , María Angélica González Arrieta (secret.) , Paulo Novais (voc.)
• Texto completo no disponible (Saber más ...)
• Resumen

  • Desde 1980 el consumo de energía global ha crecido más del doble y se prevé que se la tendencia siga creciendo de forma continua. Del total de energía consumida en la Unión Europea, los edificios representan el 25%. La Unión Europea, a través de Horizon 2020, está apostando fuerte en el desarrollo de proyectos que impulsen una renovación energética mediante la renovación de los servicios energéticos en los hogares y el desarrollo de nuevos hábitos en los consumidores.

    El desarrollo tecnológico ha producido grandes avances en el campo de la computación y la electrónica. Esto ha permitido el desarrollo de técnicas de procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos y el desarrollo de sensores y dispositivos IoT de altas prestaciones. Estos avances han sido incluidos en los nuevos edificios desarrollando el concepto de edificios inteligentes proveyendo de una mayor seguridad, confort o ahorro económico. Aunque todavía es posible desarrollar nuevos enfoques centrados de forma más específica al usuario y adaptada al entorno para obtener una mayor reducción económica sin reducir el confort del usuario.

    La presente tesis doctoral define una arquitectura cuyo objetivo se focaliza en proporcionar una optimización energética, independiente de las características del edificio en el cual sea desplegada, mediante la negociación entre todos los usuarios implicados para el acuerdo común de las preferencias de confort que satisfagan el rango de confort de todos los usuarios a la vez que se produce la optimización energética deseada.

    Sobre la arquitectura presentada, se ha construido una plataforma de captura de datos del entorno, obtención de información de fuentes externa y de los propios usuarios. La plataforma realiza continuamente análisis de los datos recopilados de forma que estos datos se conviertan en información útil para el sistema y tomar decisiones que permitan reducir el consumo energético. Además, la arquitectura integra técnicas de computación social que faculta mantener las preferencias de los usuarios en términos de temperatura e iluminación, siendo un problema es doble, optimizar el consumo energético y mantener las preferencias que se han fijado la negociación.

    Como resultado, se obtiene una arquitectura dinámica y auto-adaptativa, capaz de lograr una optimización energetica en edificios manteniendo el confort de los usuarios.