[ca] El sector de l'edificació, sense incloure la seva indústria, és un dels principals focus de consum energètic del món. Suposa al voltant d'un 30% del total d'energia final consumida mundialment. A més, les seves emissions de diòxid de carboni suposen un 28% respecte al total, ja que encara bona part del combustible utilitzat per a generar aquesta energia final és d'origen no renovable. Actualment, existeix l'extrema necessitat de reduir aquestes emissions contaminants durant els propers anys a causa dels problemes d'escalfament global que estem vivint. A més, el pic de producció dels combustibles fòssils, o és pròxim o ja l'hem sobrepassat durant l'última dècada. Aquest fet comportarà la fi dels combustibles fòssils a preu assequible. Per tant, mundialment ens hem de dirigir cap a una estratègia energètica encaminada a incrementar l'eficiència en la demanda i a consumir energia produïda mitjançant combustibles renovables. A aquest efecte, la implementació de models matemàtics que ajudin a caracteritzar, simular i a predir el consum energètic en el sector de l'edificació suposa un pas clau en aquest procés de transició energètica. En el marc d'aquesta Tesi s'ha implementat una plataforma per emmagatzemar i analitzar massivament dades energètiques, i s'han plantejat tres casos d'ús més concrets que fan referència a algunes de les problemàtiques més recurrents en cadascun dels principals nivells geogràfics en el sector edificació (nivell habitatge, edifici, o districte). Els objectius d'aquestes analítiques són informar i alertar a usuaris finals sobre el seu consum, optimitzar la demanda o el cost energètic, maximitzar el consum procedent de producció energètica renovable, o inferir característiques energètiques. Primerament, aquesta Tesi presenta la plataforma d'analítica dissenyada per a l'anàlisi massiva de comptadors intel·ligents d'electricitat. A part, es detallen els serveis d'informació energètica per a usuaris finals que s'han implementat, i es presenten els resultats d'estalvi estimat produït (del 3 al 22%) al llarg d'un projecte amb tres comercialitzadores d'electricitat europees. Posteriorment, es presenten les tres aplicacions específiques tractant diferents nivells geogràfics. En la primera d'elles, es presenta una novedosa metodologia per tal de replicar virtualment el control dels sistemes comandats per termòstat en el sector residencial utilitzant models basats en dades. Els resultats d'aquesta recerca mostren que es pot aconseguir un estalvi energètic del 18,1% i del 36,5% de mitjana, si es redueix la temperatura de consigna habitual en 1°C i 2°C, respectivament. En la segona aplicació, tres estratègies de Control Predictiu mitjançant Models (MPC, en anglès) s'han implementat en tres llocs diferents d'Europa, amb l'objectiu d'avaluar la flexibilitat energètica que pot aconseguir-se quan s'aplica un control més intel·ligent a sistemes de calefacció existents d'un edifici o d'un conjunt molt petit d'edificis. Els resultats del mètode mostren que les bombes de calor tenen el potencial de proporcionar una important flexibilitat de resposta a la demanda als països analitzats. No obstant això, a vegades tenen problemes quant al seu temps de resposta i fiabilitat, la qual cosa pot afectar la seva disponibilitat per al mercat de reserva d'electricitat. En la tercera i última aplicació, es presenta una metodologia de caracterització del consum elèctric de grans conjunts d'edificis, per exemple districtes sencers o codis postals. Es basa en l'anàlisi estadística dels consums energètics horaris agregats a les diferents arees d'interès, i la seva correlació respecte informació meteorològica, cadastral o característiques socioeconòmiques. Aquest mètode s'ha validat per a interpretar els factors de canvi en el consum elèctric de la província de Lleida (Espanya).

[es] El sector de la edificación, sin incluir la industria, es uno de los principales focos de consumo energético del mundo. Supone alrededor de un 30% del total de energía final consumida mundialmente. Además, sus emisiones de dióxido de carbono suponen un 28% respecto al total, ya que todavía buena parte del combustible utilizado para generar esta energía final es de origen no renovable. Actualmente, existe la extrema necesidad de reducir estas emisiones contaminantes durante los siguientes años debido a los problemas de calentamiento global que estamos viviendo. Además, el pico de producción de los combustibles fósiles, o es cercano o ya lo hemos sobrepasado durante la última década. Este hecho conllevará el fin de los combustibles fósiles a precio asequible. Por lo tanto, el mundo debe dirigirse hacia una estrategia energética encaminada a incrementar la eficiencia en la demanda y a consumir energía producida mediante combustibles renovables. Con este fin, la implementación de modelos matemáticos que ayuden a caracterizar, simular y a predecir el consumo energético en el sector de la edificación supone un paso clave en este proceso de transición energética. En el marco de esta Tesis se ha implementado una plataforma para almacenar y analizar masivamente datos energéticos, y se han planteado tres casos de uso más concretos que hacen referencia a algunas de las problemáticas más recurrentes en cada uno de los principales niveles geográficos en el sector edificación (nivel vivienda, edificio, o distrito). Los objetivos de estas analíticas son informar y alertar a usuarios finales sobre su consumo energético, optimizar la demanda o el coste energético, maximizar el consumo procedente de producción renovable, o inferir características energéticas aparentemente desconocidas. Inicialmente, esta Tesis presenta la plataforma de analítica diseñada para el análisis masivo de contadores inteligentes de electricidad. Aparte, se detallan los servicios de información energética para usuarios finales implementados, y se presentan los resultados de ahorro estimado producido (3% a 22%) a lo largo del proyecto IEE Empowering para tres comercializadoras de electricidad. Posteriormente, se presentan tres aplicaciones específicas tratando distintos niveles de agregación. En la primera de ellas, se presenta una metodología novedosa para replicar virtualmente el control de los sistemas comandados por termostato en el sector residencial utilizando modelos basados en datos. Los resultados de esta investigación muestran que se puede conseguir un ahorro energético del 18,1% y del 36,5% de media, si se reduce la temperatura de consigna habitual en 1°C y 2°C, respectivamente. En la segunda aplicación se han implementado tres estrategias de Control Predictivo mediante Modelos (MPC, en inglés) en tres lugares distintos de Europa, con el objetivo de evaluar la flexibilidad energética que puede lograrse cuando se aplica un control más inteligente a sistemas de calefacción eléctricos existentes en un edificio o un conjunto muy pequeño de edificios. Los resultados del método muestran que las bombas de calor tienen el potencial de proporcionar una importante flexibilidad de respuesta a la demanda en los países analizados. Sin embargo, en ocasiones tienen problemas en cuanto a su tiempo de respuesta y fiabilidad, lo que puede afectar a su disponibilidad para el mercado de reserva de electricidad. En la tercera y última aplicación, se presenta una metodología de caracterización del consumo eléctrico sobre grandes conjuntos de edificios, por ejemplo distritos enteros o códigos postales. Se basa en el análisis estadístico de los consumos energéticos horarios agregados a cada una de las áreas de interés, y su correlación con la información meteorológica, catastral y las características socioeconómicas. Este método se ha validado para interpretar los factores de cambio en el consumo eléctrico de la provincia de Lleida (España).