Optimización energética mediante técnicas de minería de datos en sistemas de refrigeración industrial. Aplicación a la industria agroalimentaria

Abstract

Esta tesis doctoral desarrolla un proyecto de minería de datos cuyo objetivo principal es la optimización energética de una instalación frigorífica del sector industrial agroalimentario. Su carácter práctico ha sido posible gracias a la disponibilidad de una gran cantidad de datos almacenados por el SCADA que supervisa la instalación. El elevado consumo de energía eléctrica por este tipo de instalaciones en el sector de las conservas vegetales junto a la importante variación de carga justifica el empleo de este tipo de herramientas para mejorar la eficiencia energética. Su principal objetivo es identificar propuestas de mejora que contribuyan a reducir el consumo de energía eléctrica y mejorar la operación y mantenimiento de la instalación frigorífica. Por otro lado, gracias al conocimiento generado en este tipo de proyectos, ha facilitado la toma de decisiones a la dirección de la empresa a la hora de priorizar la puesta en marcha de las diferentes propuestas de mejora. En las últimas décadas la aplicación del proceso de extracción de conocimiento y las técnicas minería de datos en combinación con el análisis termodinámico están siendo empleados para optimizar la eficiencia de sistemas de refrigeración por compresión de vapor. La aplicación de técnicas basadas en redes neuronales artificiales permite obtener modelos muy precisos capaces de predecir los valores de rendimiento o eficiencia de la instalación. Los modelos obtenidos para la predicción de los valores del COP, eficiencia exergética y pérdidas exergéticas totales simplifican el análisis de la instalación que hasta la fecha eran realizados por la empresa responsable del mantenimiento mensualmente. Al mismo tiempo ha permitido identificar la variable con mayor importancia en el rendimiento y eficiencia de la instalación lo que ha permitido determinar las propuestas de mejora con mayor impacto que permiten reducir en un 26 % el consumo de energía eléctrica. Por otro lado se han identificado una serie de mejoras que contribuyen de forma significativa a mejorar la operación y mantenimiento de la instalación. La limitación de los ciclos de marcha – paro de los grupos compresores y la revisión de los valores de consigna de los termostatos de calefacción y el paro por baja temperatura del aceite lubricante son algunos ejemplos. Finalmente se ha desarrollado una metodología a modo de guía con la que poder realizar un diagnóstico energético en instalaciones de refrigeración por compresión de vapor similares a la estudiada.