evo - ipmvp 2007 - espanol

Protocolo Internacional de

Medida y Verificación

Conceptos y Opciones para Determinar el Ahorro de Energía y Agua

Volumen 1

Elaborado por Efficiency Valuation Organizationwww.evo-world.org

Abril 2007

EVO 10000 – 1:2007

Protocolo Internacional de Medida y Verificación

Conceptos y Opciones para Determinar el Ahorro de Energía y Agua

Volumen 1

Elaborado por Efficiency Valuation Organization www.evo-world.org

Abril 2007

EVO 10000 – 1:2007

© Efficiency Valuation Organization 2007

Visión de EVO Un mercado mundial que valora el uso eficiente de los recursos naturales y utiliza medidas de

ahorro y eficiencia energética en el uso final como una alternativa viable a la opción del suministro energético.

Misión de EVO Promover y desarrollar el uso de protocolos estándar, métodos y herramientas para cuantificar y gestionar el beneficio y riesgo asociado a las transacciones comerciales en el uso final de la

eficiencia energética, las energías renovables y el uso eficiente del agua.

www.evo-world.org

Apdo. Correos 210518 San Francisco, California EE.UU. www.evo-world.org

Abril 2007

Estimado Lector: El interés por la eficiencia energética, ya sea como una estrategia de inversión o como una inevitable política pública, nunca ha sido tan grande como en la actualidad. Por tanto, cada vez más hay una mayor necesidad de desarrollar métodos estándar para cuantificar el resultado de las inversiones en materia de eficiencia energética. EVO, como única organización en el mundo dedicada exclusivamente al diseño de herramientas para cuantificar los programas y proyectos de eficiencia energética, se complace en presentar la versión del 2007 del IPMVP Volumen I. Tras un proceso de mejora continua, y con la ayuda de una gran variedad de profesionales que utilizan las técnicas de Medida y Verificación en todo el mundo, el IPMVP 2007 Volumen I refleja con gran fidelidad nuestra misión en EVO: desarrollar y difundir herramientas para cuantificar el resultado de los proyectos de eficiencia energética. Si tenemos en cuenta que el producto de las inversiones en materia de eficiencia energética, el ahorro, no se puede medir de forma directa, esta tarea no resulta sencilla. Pese a todo, a lo largo de los últimos diez años, las primeras versiones del IPMVP han demostrado su eficacia a la hora de abordar las cuestiones más críticas relacionadas con cada transacción en materia de eficiencia energética. El IPMVP ofrece un marco flexible de opciones de Medida y Verificación que permiten a los profesionales diseñar un Plan de Medida y Verificación en cada proyecto particular, y ofrece la confianza necesaria en aquéllos que esperan obtener un beneficio. Los preceptos básicos del IPMVP están basados en definiciones terminológicas precisas y en el hincapié en utilizar métodos coherentes y transparentes. En el detalle un proyecto puede diferir de otro, pero las opciones y los métodos que encontrará en las siguientes páginas han sido implementados con éxito en miles de proyectos y programas en docenas de países. Espero que pronto se pueda beneficiar de muchas de las mejoras de esta última versión. Y lo más importante, espero que esté interesado en contribuir con la comunidad EVO. Ya sea presentando un artículo, compartiendo sus experiencias en un foro, uniéndose a un comité de voluntarios o por medio de su suscripción, usted puede pasar a formar parte de este grupo exclusivo de profesionales cuyo objetivo es perfeccionar los métodos de cuantificación y valoración de los resultados de las actividades en eficiencia energética, para permitir que sigan evolucionando. En cualquier caso, quiero animar a todos los lectores a hacernos llegar su opinión sobre este documento para que podamos seguir mejorándolo, por lo que pueden enviar su email a: [email protected]. Por último, en nombre de todo el Consejo, me gustaría expresar mi agradecimiento a todas las personas que aparecen en la sección de Agradecimientos y a todos los que han contribuido con sus sugerencias y apoyo. Les deseo buena suerte en todos sus proyectos. John Stephen Kromer Presidente del Consejo

Contenidos i

CONTENIDOS

CONTENIDOS.............................................................................................. i

AGRADECIMIENTOS ..................................... Error! Bookmark not defined.

CAMBIOS EN ESTA EDICIÓN ....................... Error! Bookmark not defined.

PROLOGO ...................................................... Error! Bookmark not defined. Resumen del Documento.................................................... Error! Bookmark not defined. Efficiency Valuation Organization y el IPMVP.................. Error! Bookmark not defined. Publicaciones recientes de EVO........................................ Error! Bookmark not defined. Historia de las Ediciones Anteriores................................. Error! Bookmark not defined. Formación y Certificación .................................................. Error! Bookmark not defined. Planes de Futuro de EVO.................................................... Error! Bookmark not defined.

CAPÍTULO 1. Introducción al IPMVP .......... Error! Bookmark not defined. 1.1 Propósito y Alcance del IPMVP ................................. Error! Bookmark not defined. 1.2 Ventajas que ofrece el uso del IPMVP ...................... Error! Bookmark not defined. 1.3 Relación del IPMVP con otras guías de Medida y Verificación ..Error! Bookmark

not defined. 1.4 ¿Quién utiliza el IPMVP?.............................................. Error! Bookmark not defined.

CAPÍTULO 2 Definición y Propósito de la Medida y la VerificaciónError! Bookmark no2.1 Propósito de la Medida y Verificación ....................... Error! Bookmark not defined.

CAPÍTULO 3 Principios de Medida y VerificaciónError! Bookmark not defined.

CAPÍTULO 4 Entorno del IPMVP y Opciones de VerificaciónError! Bookmark not defin4.1 Introducción .................................................................. Error! Bookmark not defined. 4.2 Terminología relacionada con la Energía, el Agua y la Demanda................ Error!

Bookmark not defined. 4.3 El Proceso de Diseño y Elaboración de los Informes de Medida y Verificación

....................................................................................... Error! Bookmark not defined. 4.4 Límite de Medida........................................................... Error! Bookmark not defined. 4.5 Selección del Periodo de Medida ............................... Error! Bookmark not defined. 4.6 Base pra los Ajustes .................................................... Error! Bookmark not defined.

Contenidos ii

4.7 Visión General de las Opciones del IPMVP............... Error! Bookmark not defined. 4.8 Opciones A y B : Verificación Aislada de la Medida de Mejora de Eficiencia

Energética.................................................................... Error! Bookmark not defined. 4.9 Opción C: Verificación de toda la Instalación.......... Error! Bookmark not defined. 4.10 Opción D: Simulación Calibrada.............................. Error! Bookmark not defined. 4.11 Guía para la Selección de las Opciones ................. Error! Bookmark not defined.

CAPÍTULO 5 Contenido del Plan de Medida y VerificaciónError! Bookmark not d

CAPÍTULO 6 Elaboración de Informes Demostrativos de AhorrosError! Bookma

CAPÍTULO 7 Cumplimiento del IPMVP.......Error! Bookmark not defined.

CAPÍTULO 8 Otros Aspectos de la Medida y la VerificaciónError! Bookmark not8.1 Determinación de los Precios de la Energía ............. Error! Bookmark not defined. 8.2 Ajustes de referencia No-Rutinarios .......................... Error! Bookmark not defined. 8.3 El Papel de la Incertidumbre (precisión).................... Error! Bookmark not defined. 8.4 Coste .............................................................................. Error! Bookmark not defined. 8.5 Equilibrio entre Coste e Incertidumbre...................... Error! Bookmark not defined. 8.6 Verificadores Independientes ..................................... Error! Bookmark not defined. 8.7 Información Necesaria para el Comercio de Derechos de Emisión............. Error!

Bookmark not defined. 8.8 Condiciones Mínimas de Funcionamiento ................ Error! Bookmark not defined. 8.9 Datos Climatológicos................................................... Error! Bookmark not defined. 8.10 Estándares Mínimos de Energía ............................... Error! Bookmark not defined. 8.11 Cuestiones sobre la Medida...................................... Error! Bookmark not defined.

CAPÍTULO 9 Definiciones............................Error! Bookmark not defined.

CAPÍTULO 10 Referencias...........................Error! Bookmark not defined. 10.1 Otras Fuentes.............................................................. Error! Bookmark not defined.

APÉNDICE A EJEMPLOS.............................Error! Bookmark not defined. A-1 Introducción ................................................................. Error! Bookmark not defined. A-2 Mejora de la Eficiencia del Conjunto Bomba / Motor Error! Bookmark not defined. A-3 Opción A: Mejora de la Eficiencia en Iluminación .... Error! Bookmark not defined. A-4 Reducción de Fugas de Aire Comprimido. Opción B .............Error! Bookmark not

defined.

Contenidos iii

A-5 Opción B: Mejora del Conjunto Turbina - GeneradorError! Bookmark not defined. A-6 Opción A: Medida de la Eficiencia de una Caldera... Error! Bookmark not defined. A-7 Opción C: Varias MM.EE con Datos de Referencia Reales ....Error! Bookmark not

defined. A-8 Opción D: Varias MMEE en un Edificio sin Equipos de Medida en el Periodo

de Referencia .............................................................. Error! Bookmark not defined. A-9 Opción D: Edificio de Nueva Construcción con mejoras sobre los

Requerimientos establecidos por el Código de Edificación Error! Bookmark not defined.

Apéndice B incertidumbre .......................... Error! Bookmark not defined. B-1 Introducción ................................................................ Error! Bookmark not defined. B-2 Modeling ...................................................................... Error! Bookmark not defined. B-3 Muestreo ...................................................................... Error! Bookmark not defined. B-4 Medición del Equipo de Medida ................................ Error! Bookmark not defined. B-5 Combinación de Elementos de Incertidumbre........ Error! Bookmark not defined. B-6 Ejemplo de Análisis de Incertidumbre ..................... Error! Bookmark not defined.

ÍNDICE ............................................................ Error! Bookmark not defined.

Agradecimientos iv

AGRADECIMIENTOS Este documento se mantiene actualizado principalmente por los siguientes voluntarios. EVO agradece su contribución en la gestión de los comentarios de la última edición, la introducción de cambios, el diseño de la nueva edición y los comentarios externos sobre la misma. EVO también agradece la ayuda de Betsy Wilkins, de Wilkins Communications, en la coordinación y administración de las actividades de los voluntarios. EVO agradece la ayuda y el compromiso de todos los empleados de las entidades voluntarias de EVO.

Junta Directiva de EVO John Stephen Kromer, Chair Teton Energy Partners (EE.UU.) Pierre Langlois, Vicepresidente Econoler International (Canada) Steven R. Schiller, Tesorero Schiller Consulting Inc. (EE.UU.) Larisa Dobriansky, Baker & Hostetler (EE.UU.) Tom Dreessen, EPS Capital (EE.UU.) Satish Kumar, Lawrence Berkeley National Laboratory (EE.UU.) Eang Siew Lee, Universidad Nacional de Singapur (Singapur ) Longhai Shen, Energy Management Company Association (China) Alain Streicher, Grupo de Recursos Internacionales (EE.UU.)

Comité Técnico del IPMVP John D. Cowan, Presidente Environmental Interface Limited (Canadá) Lynn Coles, Virchow Krause & Company (EE.UU.) Ellen Franconi, Architectural Energy Corporation (EE.UU.) LJ Grobler, Northwest University (Sudáfrica) Maury Hepner, H2O Applied Technologies (EE.UU.) David Jump, Quantum Energy Services & Technologies, Inc. (EE.UU.) M. Sami Khawaja, Quantec LLC (EE.UU.) Satish Kumar, Lawrence Berkeley National Laboratory (EE.UU.) Paul Mathew, Lawrence Berkeley National Laboratory (EE.UU.) Steve Meyers, Rational Energy Network (EE.UU.) Fernando Milanez, National Institute for Energy Efficiency (INEE) (Brasil) Riyaz Papar, Hudson Technologies (EE.UU.) Richard Ridge, Ridge & Associates (EE.UU.) Yoshiaki Shibata, Jyukankyo Research Institute (Japón) Eric Thut, Chevron Energy Services (EE.UU.) Phil Voss, National Renewable Energy Laboratory (EE.UU.) Socios del IPMVP Jeff Haberl, Texas Agricultural and Mechanical University (EE.UU.) John Stephen Kromer, Teton Energy Partners (EE.UU.) Steven R. Schiller, Schiller Consulting Inc. (EE.UU.)

Agradecimientos v

Subcomité de Revisiones David Jump, Presidente Quantum Energy Services&Technologies, Inc (EE.UU.) John D. Cowan, Editor Técnico Environmental Interface Limited (Canadá) L.J. Grobler, Northwest University (Sudáfrica) M. Sami Khawaja, Quantec LLC (EE.UU.) Satish Kumar, Lawrence Berkeley National Laboratory (EE.UU.) Mark Stetz, Nexant Inc. (EE.UU.)

Sub Comité Green Buildings Gord Shymko, Chair (Canada) G.F. Shymko & Associates Inc. Ellen Franconi, Architectural Energy Corporation (EE.UU.) Paul Matthew, Lawrence Berkeley National Laboratory (EE.UU.) Eric Thut, Chevron Energy Services (EE.UU.)

EVO agradece la colaboración de todos los suscriptores particulares en todo el mundo (www.evo-world.org) y de las actuales empresas suscritas: Principales Pacific Gas and Electric Company San Diego Gas & Electric Company Southern California Edison Senior Sacramento Municipal Utility District The Energy Foundation Asociados Bonneville Power Administration Conzerv Systems Pvt. Ltd Nexant, Inc. Quantec, LLC Quantum Energy Services & Technologies, Inc. SGS-CSTC Standards Technical Services Co., Ltd, China Taiwan Green Productivity Foundation (TGPF) U.S. Environmental Protection Agency (EPA)

Agradecimientos vi

Asimismo, EVO quiere expresar su agradecimiento por el patrocinio del United States Department of Energy en la preparación de anteriores ediciones, así como a los siguientes patrocinadores:

Bonneville Power Administration (USA) The Energy Foundation (USA) Federal Energy Management Program, Department of Energy (USA) General Services Administration (USA) New York State Energy Research and Development Authority (USA) Sacramento Municipal Utility District (USA) Southern California Gas (USA)

También EVO quiere agradecer especialmente a Union Fenosa su colaboración y patrocinio en la traducción al español del presente documento IPMVP Volumen I Conceptos y Opciones para Determinar el Ahorro de Energía y Agua.

Cambios en esta edición vii

CAMBIOS EN ESTA EDICIÓN La presente edición introduce numerosos cambios con respecto a la edición del 2002 del Volumen I, gracias al esfuerzo continuo que realiza EVO para recoger en sus documentos las mejores prácticas existentes. Estos cambios suponen, en general, una actualización del documento, ya que lo reestructuran, aclaran determinados aspectos, añaden Principios de Medida y Verificación, definen varias versiones de la ecuación básica del ahorro, se han reelaborado ejemplos y se ha revisado la redacción de algunos párrafos imprecisos, y armonizan el presente volumen respecto a los otros volúmenes del IPMVP. Dichos cambios se muestran a continuación: 1. Se añade una definición de Medida y Verificación (Capítulo 2). 2. Se definen los principios inherentes a una buena Medida y Verificación (Capitulo 3). 3. Se añade una guía sobre el contenido de los informes demostrativos de ahorros (Capítulo 6). 4. Se añade un cuadro que muestra de forma sencilla el modo de calcular el ahorro (Capítulo

4.1). 5. Se incluyen varias versiones de la ecuación 1 del Capítulo 4 para simplificar los ajustes que

son necesarios realizar en el periodo demostrativo de ahorro y en la Opción D. 6. Se añade un segundo método para calcular el ahorro por ordenador en la Parte I del

Volumen III en la Opción D (Capítulo 4.10.3). 7. Se permite el uso de un método de cálculo descrito en el Volumen III Parte II de Energías

Renovables del Test On/Off de la MMEE (Capítulo 4.5.3). 8. Se actualizan las referencias con otros documentos clave como la ASHRAE Guideline 14-

2002, la M&V Guidelines: Measurement and Verification for Federal Energy Projects - Versión 2.2 y el United States Green Buildings Council liderado por el Energy Efficient Design Program.

9. Se esclarecen los requisitos necesarios para la realizar medidas y estimaciones cuando se utiliza la Opción A, reemplazando el término contractual estipulación por el de estimación; se añade una tabla con posibles alternativas en la Opción A, indicando cuándo es más adecuado estimar en lugar de medir en ejemplos relacionados con la iluminación (Capítulo 4.8.1).

10. Se describe el proceso de planificación del Plan de Medida y Verificación como algo que transcurre de forma paralela al proceso de análisis de las MMEE, en lugar de ocurrir en un momento determinado (Capítulo 4.3).

11. Se simplifican los ejemplos del Apéndice A y se añaden más ejemplos de MMEE, incluidos algunos proyectos industriales. Muestra como se transforma el ahorro de energía en ahorro económico. Se incluye una explicación detallada de las razones existentes para la selección de la opción de M&V adecuada en cada caso. Además se remite al lector a la página web de EVO para que consulte el cálculo detallado de dos de los ejemplos.

12. Se explican las diferencias entre ahorro y coste evitado, y se detallan las bases para su ajuste (Capítulo 4.6).

13. Se aclara la posibilidad de aplicar este protocolo a proyectos de ahorro de agua o de reducción de la demanda (Capítulo 4.2), en proyectos industriales y en edificios de nueva construcción.

14. Se han marcado en cursiva aquellos términos cuyo significado aparece explicado en la sección de definiciones.

15. Se sustituye el término año de referencia por el de periodo de referencia.

Cambios en esta edición viii

16. Se añade una sección sobre la selección y duración del periodo de medida (Capítulo 4.5). 17. Se amplía y mejora el uso del análisis de la incertidumbre en la planificación de la Medida y

Verificación (Apéndice B). Se clarifica las declaraciones de significación estadística de los informes demostrativos de ahorros.

18. Se remite a la ASHRAE Guideline 14-2002 para obtener más detalles sobre cómo calibrar las simulaciones por ordenador.

19. Se sustituyen los antiguos Capítulos 1 y 2, eliminando los comentarios introductorios sobre la financiación de los proyectos de eficiencia energética.

20. Se indica dónde encontrar la información necesaria en el documento para cada tipo de usuario (Capítulo 1.4).

21. Se ha cambiado el término periodo posterior a la medida de eficiencia energética por el de periodo demostrativo de ahorro, para aclarar que los informes de Medida y Verificación se prolongarán durante el tiempo que desee el usuario, y no durante el tiempo posterior a la implantación.

22. Se aclara la diferencia entre ajustes rutinarios y ajustes no-rutinarios. Se introduce el término variables estáticas para describir los factores que influyen en el consumo de energía que no variarán en un funcionamiento habitual (Capítulo 8.2).

23. Se añade, dentro de las especificaciones del Plan de Medida y Verificación, la asignación de la responsabilidad de controlar las variables estáticas con el fin de permitir los ajustes no-rutinarios (Capítulo 5).

24. Los requisitos del Plan Medida y Verificación que son específicos en cada opción se catalogan de forma independiente. Asimismo, se reestructuran los elementos que son obligatorios y se elimina el requisito de especificar los datos que son puestos a disposición de un verificador independiente (Capítulo 5).

25. La palabra adhesión sustituye cualquier uso de la palabra cumplimiento. 26. Se añade una sección sobre el límite de la medida, en el que se define el área dónde se

realiza la medida de la energía. Requiere además un análisis sobre cómo medir los flujos de energía y como se tratarán los efectos cruzados, que no han sido medidos Capítulo 4.4.

27. Se sustituye el concepto de edificio global por el de instalación global. 28. Se añade un diagrama para la selección de la opción de medida y una tabla con los

criterios para seleccionar la mejor opción en cada caso (Capítulo 4.11). 29. Se simplifica la adhesión para que sea compatible con las especificaciones del Plan Medida

y Verificación y se añade un requisito, incluir el número de la versión específica del IPMVP que se sigue en cada Plan de Medida y Verificación (Capítulo 7).

30. Se introduce una sección común sobre las opciones de verificación individuales del ahorro, Opciones A y B (Capítulo 4.8).

31. Se establece las diferencias de procedimiento para tratar la falta de datos, o los datos incorrectos, en el periodo demostrativo de ahorro y en el periodo de referencia.

32. Se integra el antiguo Apéndice C sobre la medida en el Capítulo 8 y se traslada la mayor parte del antiguo Capítulo 5 a apartados del Capítulo 4. El Apéndice C antiguo sobre la medida desaparece.

33. Se introduce un sistema de numeración que sigue las normas internacionales y permite identificar de forma sencilla las ediciones, las revisiones y las erratas.

La página web de EVO contiene la última actualización de este documento. También contiene una lista de los enlaces de interés que EVO intenta mantener lo más actualizada posible, sin tener que llegar a publicar una fe de erratas en cada cambio.

Prólogo ix

PROLOGO

Resumen del Documento El Volumen I del International Performance Measurement and Verification Protocol (IPMVP) es una guía que describe las prácticas más comunes relacionadas con la medida, el cálculo y la elaboración de los informes demostrativos de ahorros, derivados de los diferentes proyectos de eficiencia energética, en las instalaciones del usuario final. El IPMVP presenta un marco de trabajo y cuatro opciones de Medida y Verificación para la elaboración de un informe de ahorros de un proyecto transparente, fiable y coherente. Las actividades de Medida y Verificación incluyen el análisis de las instalaciones, la medición de la energía o la cantidad de agua, la monitorización de variables independientes, el cálculo y la elaboración de informes. Si se siguen las recomendaciones del IPMVP, estas actividades de Medida y Verificación pueden dar lugar a informes de ahorro fiables.

El IPMVP está pensado para que los profesionales lo utilicen como base para la elaboración de informes de ahorro. Previamente, cada usuario debe establecer un Plan de Medida y Verificación propio y específico que englobe las características particulares de cada proyecto. El IPMVP no es una norma y, por lo tanto, no existe la obligación formal de su cumplimiento. El cumplimiento del IPMVP exige la elaboración de un Plan Medida y Verificación específico en cada proyecto que sea coherente con la terminología empleada en el IPMVP. Se tiene que especificar el nombre de la opción, u opciones, del IPMVP que se van a utilizar, los métodos de análisis y de monitorización de la medida que se van a usar, los procedimientos de calidad a seguir y las personas encargadas de la Medida y Verificación. Los capítulos del IPMVP Volumen I están organizados de la siguiente forma: 1. Presentación de EVO y del IPMVP. El Capítulo 1.4 es una guía de ayuda para entender el

procedimiento habitual de uso de este documento. 2. Definición de Medida y Verificación y una lista de ocho casos de uso de las técnicas de

Medida y Verificación. 3. Establece los fundamentos de la Medida y Verificación definiendo los principios

subyacentes de una buena Medida y Verificación. El documento recoge un resumen de los métodos industriales más utilizados en la implementación de dichos principios fundamentales.

4. Define el marco de actuación del IPMVP y sus cuatro opciones. Presenta la metodología básica y los ajustes a realizar sobre la medición de energía y agua, necesario para obtener el ahorro de forma adecuada. Las Tablas 1 y 3, y la Figura 3 resumen las opciones y proporcionan una guía para que el usuario pueda escoger una u otra según sus necesidades.

5. Proporciona una lista de términos que debe contemplar un Plan de Medida y Verificación y asesora sobre decisiones en su diseño, con el fin de que la actividad de Medida y Verificación presente un coste razonable para todos los usuarios de los informes de ahorros.

6. Define un método para especificar el uso del IPMVP y la declaración de adhesión al mismo. 7. Presenta la información relevante que debe ser incluida en todos los informes

demostrativos de ahorros.

Prólogo x

8. Proporciona una relación diversas cuestiones que pueden surgir en el diseño de la Medida y Verificación, o en la elaboración de los informes.

9. Relaciona la definición de cada una de las palabras escritas en cursiva. 10. Proporciona una lista de referencias y otras fuentes útiles.

El Apéndice A recoge 12 ejemplos de aplicación del IPMVP con distint nivel de detalle. También se remite a la página web de EVO para ver los ejemplos detallados de los Planes de Medida y Verificación y los Informes de Ahorro. El Apéndice B resume las técnicas básicas de cuantificación de la incertidumbre, para proporcionar una orientación sobre el nivel de rigor apropiado en cada proceso de Medida y Verificación.

Efficiency Valuation Organization y el IPMVP El International Performance Measurement and Verification Protocol (IPMVP) está patrocinado por la Efficiency Valuation Organization (EVO) una organización privada sin ánimo de lucro. EVO prevé la creación de un mercado mundial que valore de forma adecuada el uso eficiente de los recursos naturales y haga un uso eficiente de la energía, como una nueva fuente energética. La misión de EVO es promover y desarrollar el uso de estándars para cuantificar y gestionar el beneficio y riesgos asociado con las transacciones comerciales relacionadas con la eficiencia energética, las energías renovables y el uso eficiente del agua. EVO es una organización formada por suscriptores con apoyo en todo el mundo. EVO agradece la labor de todos los voluntarios que mantienen actualizados los documentos elaborados por EVO. Los miembros de nuestro Consejo y de los comités que han participado activamente en la elaboración de este documento aparecen mencionados en la sección de Agradecimientos, junto con los miembros suscriptores de la organización. La web de EVO (www.evo-world.org) contiene: • Una sección de suscriptores con acceso a alguno de los documentos de EVO, antes de su

publicación, material de referencia, boletines, foros de discusión y enlaces de interés. • Las últimas ediciones de los documentos publicados y las ediciones de archivo. • Los miembros del comité y sus actuales patrocinadores • Si tiene cualquier comentario sobre los documentos del IPMVP, puede enviar un correo

electrónico a la dirección: [email protected]. • Información de los programas de formación y certificación ofrecidos por EVO. La documentación de EVO debe tener métodos únicos en todo el mundo. Por tanto, EVO está organizando grupos locales e internacionales para documentar los procedimientos internacionales de Medida y Verificación. Para participar como voluntario o subscriptor, puede visitar la web de EVO para obtener los datos de contacto. Las actividades y los planes que EVO desarrolla en la actualidad se resumen a continuación.

Publicaciones recientes de EVO En la actualidad EVO dispone de tres publicaciones en su página web: IPMVP Volumen I. Conceptos y Opciones para Determinar el Ahorro de Energía y Agua El Volumen I incluye la terminología y los consejos para documentar la eficacia de los proyectos de energía y agua, que son implementados en edificios e instalaciones industriales. Estos términos y prácticas ayudan a los responsables a preparar sus Planes de Medida y Verificación, que especifican cómo se deben medir el ahorro en cada proyecto. Un adecuado

Prólogo xi

Plan de Medida y Verificación permite verificar el rendimiento real del proyecto, en base a claros informes demostrativos de ahorro.

IPMVP Volumen II. Calidad Ambiental Interior (IEQ) El Volumen II aborda cuestiones relacionadas con la calidad ambiental en el interior de edificios, ya que se pueden ver afectada por un proyecto de eficiencia energética. Se centra en cómo realizar un buen diseño del proyecto y en las prácticas de implementación para mantener unas condiciones adecuadas en el interior de los edificios que se encuentran desarrollando un proyecto de eficiencia energética. Aconseja cómo medir los parámetros relacionados con la calidad ambiental para valorar si las condiciones interiores han sufrido algún cambio, al determinar el ahorro, desde las condiciones de referencia.

IPMVP Volumen III. Aplicaciones El Volumen III contiene unas guías específicas del Volumen I. Los dos manuales disponibles abordan las nuevas construcciones (Parte I) y la instalación de sistemas de energías renovables en instalaciones ya existentes (Parte II). Se espera que este volumen continúe su desarrollo a medida que se van definiendo más aplicaciones específicas.

Historia de las Ediciones Anteriores La primera edición del IPMVP, titulada North American Energy Measurement and Verification Protocol, fue publicada en marzo de 1996, modificada en diciembre de 1997 cambiando su título por el de International Performance Measurement and Verification Protocol. Las Opciones A y B sufrieron varias modificaciones importantes cuando el IPMVP fue reeditado en 2001 y se añadieron pequeños cambios editoriales en la edición de 2002. El Volumen II Indoor Environmental Quality fue publicado en 2002. Los Comités, patrocinados por el U.S. Deparment of Energy (DOE), elaboraron y editaron estos documentos. En 2002 IPMVP Inc. fue incorporada como una organización sin ánimo de lucro con el fin de incluir a toda la comunidad internacional y de relevar al U.S. Deparment of Energy de su responsabilidad como organizador. El IPMVP Inc. recaudó sus propios fondos, creó una web y publicó las nuevas secciones del Volumen III que tratan sobre Nuevas Construcciones y Energías Renovables. En 2004 el nombre de IPMVP Inc. cambió por el de Eficciency Valuation Organization ampliando sus horizontes.

Formación y Certificación EVO es consciente de que las publicaciones por sí solas no mejorarán la eficiencia energética en todo el mundo. Por eso, EVO y todos sus socios introdujeron una serie de programas de formación y concienciación sobre la Medida y la Verificación. Estos programas están pensados para enseñar a los profesionales los métodos y progresos más recientes en materia de Medida y Verificación. EVO también ofrece el título Certified Measurement and Verification Professional (CMVP) para que los profesionales puedan demostrar, una vez aprueben un examen, sus conocimientos del IPMVP, así como una experiencia y una formación adecuada. Aquellas personas que obtengan la certificación CMVP deberán tener aptitudes para desarrollar Planes de Medida y Verificación y gestionar los programas de Medida y Verificación en aplicaciones reales. Para más información sobre el certificado CMVP, y de los profesionales que cuentan con el CMVP, puede visitar la web de EVO. www.evo-world.org .

Prólogo xii

Planes de Futuro de EVO Los subscriptores y voluntarios de EVO elaboran planes para el desarrollo de nuevos programas de formación y, publicaciones sobre la valoración de la eficiencia. EVO invita al lector del IPMVP a convertirse en subscriptor de EVO, realizar sugerencias nuevas y participar en las nuevas actividades de EVO, o en las ya existentes. Algunas de las nuevas actividades relacionadas con el actual protocolo, o que se están estudiando, son las siguientes: • International Energy-Efficiency Financing Protocol. Guía para ayudar a las entidades

financieras a comprender los proyectos de eficiencia energética. • International Program-Evaluation Protocol. Provee, a los que desarrollan programas locales

de gestión de la demanda, de una guía para realizar mediciones y poder informar del resultado de sus programas.

• Distributed-Generation Protocol. Proporciona, a los operadores de los sistemas eléctricos, una guía sobre la elaboración y definición de informes sobre el impacto de los proyectos de generación distribuida en la red de suministro de energía eléctrica.

• Demand-Response Protocol. Proporciona, a los operadores de los sistemas eléctricos, una guía sobre la elaboración y definición de informes sobre el impacto de los programas de respuesta y gestión de la demanda en la red de suministro de energía eléctrica.

Además, con motivo de su proyección internacional EVO: • Busca colaboradores que contribuyan desde su ámbito al mantenimiento y desarrollo de las

publicaciones de EVO. • Organiza más programas de formación y certificación en todo el mundo. • Traduce sus últimas publicaciones a diversos idiomas. • Anima a los suscriptores a compartir por internet sus ideas sobre la valoración de la

eficiencia.

EVO agradece cualquier comentario o sugerencia. Por favor, puede enviar sus comentarios por correo electrónico a [email protected]. Todos los comentarios serán tenidos en cuenta, aunque seguramente EVO no pueda dar una respuesta de forma directa. La última versión en inglés y las traducciones certificadas de las publicaciones de EVO siempre están disponibles para su descarga en la dirección www.evo-world.org. La intención de EVO es revisar todos los documentos cada cinco años. Les agradeceríamos que nos hicieran saber cómo podemos mejorar o ampliar nuestros servicios.

Introducción al IPMVP 1

CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN AL IPMVP

1.1 Propósito y Alcance del IPMVP Efficiency Valuation Organization (EVO) publica el International Performance Measurement and Verification Protocol (IPMVP) para incrementar la inversión en proyectos de eficiencia energética y de agua, de gestión de la demanda y de energías renovables en todo el mundo. El IPMVP fomenta la inversión en eficiencia a través de las siguientes actividades: • El IPMVP incluye la terminología y los métodos habituales para evaluar el rendimiento de

los proyectos de eficiencia en compradores, vendedores y financieros. Algunos de estos métodos y términos se pueden ser utilizar en la redacción de los contratos de rendimiento energético, aunque el IPMVP no proporciona términos legales contractuales.

• El IPMVP proporciona métodos, con distinto nivel de precisión y coste, para determinar el ahorro1, ya sea en una instalación en general, o en una medida concreta de mejora de la eficiencia energética2.

• El IPMVP especifica el contenido del Plan de Medida y Verificación. Dicho Plan de Medida y Verificación tiene una serie de principios fundamentales ampliamente aceptados y tiene que proporcionar informes de ahorro verificables. Es necesario que cada Plan de Medida y Verificación sea elaborado por profesionales cualificados3 en cada proyecto.

• El IPMVP se puede aplicar a muchos tipos de instalaciones, incluidos edificios ya existentes, o en construcción, y también en procesos industriales. El Capítulo 1.4, guía de usuarios, resume como se pueden beneficiar los diferentes lectores al utilizar el IPMVP.

El Volumen I del IPMVP define la Medida y Verificación en el Capítulo 2, presenta los principios fundamentales de Medida y Verificación en el Capítulo 3, y describe un marco para elaborar con detalle un Plan Medida y Verificación en el Capítulo 4. Los detalles de un Plan de Medida y Verificación y la elaboración de informes de ahorro se recogen en los Capítulos 5 y 6, respectivamente. Los requisitos para especificar el uso del IPMVP, o apelar al cumplimiento del IPMVP, se exponen en el Capítulo 7. En el Capítulo 8 del Volumen I se resumen las cuestiones típicas del diseño de Medida y Verificación, y enumera otros recursos. El Apéndice A recoge un total de doce ejemplos, y el Apéndice B resume los métodos básicos de análisis de la incertidumbre. El Volumen II del IPMVP proporciona un enfoque para evaluar las cuestiones relacionadas con la calidad ambiental en el interior de edificios por el diseño, la implementación y el mantenimiento de las MMEE. Y recomienda realizar la medición de las condiciones interiores para identificar los cambios respecto a las condiciones del periodo de referencia. El Volumen III del IPMVP aborda con más detalle los métodos de Medida y Verificación relacionados con la construcción de nuevos edificios y con los sistemas de energías renovables instalados en las instalaciones ya existentes. Los tres volúmenes del IPMVP son un conjunto de documentos en constante actualización; las últimas ediciones están disponibles en la web de EVO.

1 Las palabras escritas en cursiva están definidas en el capítulo 8. 2 Pese a la controversia los términos medida de conservación de la energía (MCE) y medida de mejora de eficiencia energética (MMEE), el concepto de MMEE se utiliza para incluir ambas conceptos. Véase el Capítulo 9. 3 www.evo-world.org contiene una lista actualizada de profesionales certificados de M&V (CMPV), personas que disponen de una experiencia apropiada y cuyo conocimiento sobre el IPMVP ha sido demostrado en un examen.


1.2 Ventajas que ofrece el uso del IPMVP Desde 1995 la historia del IPMVP, y su uso internacional, proporciona las siguientes ventajas a todos los programas que se adhieren a la metodología del protocolo IPMVP. • Justificación del pago por rendimiento. En caso de que el pago esté basado en el ahorro

demostrado de energía, el cumplimiento del IPMVP asegura que dicho ahorro sigue un procedimiento correcto. Un informe de ahorro elaborado conforme al IPMVP permite al cliente, ya sea un consumidor de energía o de otro servicio, aceptar el rendimiento especificado en el informe. La empresa de servicios energéticos (ESE), cuya facturación se basa en un informe de ahorros elaborado de acuerdo con el IPMVP, suele conseguir ingresos con mayor facilidad.

• Reducir el coste asociado a la elaboración de un contrato de rendimiento energético. La especificación del IPMVP como base del diseño de un Plan de Medida y Verificación en un proyecto puede simplificar la negociación de un contrato de rendimiento energético.

• Credibilidad internacional de los informes de ahorro de energía, lo que aumenta ante un comprador el valor del ahorro de la energía asociada.

• Mejora la construcción de edificios mediante el estándar Leadership in Energy Efficient Design (LEED™) que utiliza el United States Green Buildings Council y otras organizaciones. Estos estándares fomentan el diseño sostenible de nuevos edificios y el funcionamiento sostenible de los edificios ya existentes. Para más información puede visitar la página web de USGBC en www.usgbc.org.

• Ayuda a la administración pública y a la industria al fomento y consecución de sus objetivos en materia de eficiencia energética y ambiental. El IPMVP ha sido adoptado por muchas administraciones públicas a nivel nacional y local, así como por empresas privadas, para ayudarles en la gestión de sus programas y aumentar la credibilidad de sus resultados.

1.3 Relación del IPMVP con otras guías de Medida y Verificación En el capítulo 9 aparecen otras fuentes de interés para el lector del IPMVP. Hay cuatro publicaciones que merece la pena destacar: • ASHRAE, Guideline 14-2002 Measurement of Energy and Demand Savings (ver la

Referencia 3 en el Capítulo 10). La publicación de la American Society of Heating, Refrigerating and Air-Conditioning Engineers, Inc. proporciona detalles complementarios al IPMVP. Muchos de los autores de la Guideline 14-2002 han participado en la elaboración del IPMVP. Aunque la Guideline 14-2002 aporta detalles técnicos sobre muchos de los mismos conceptos del IPMVP, los nombres de las opciones no son los mismos que los del IPMVP. La Guideline 14-2002 es una fuente útil para los profesionales de la Medida y Verificación y se puede adquirir en la librería de la ASHRAE en http://resourcecenter.ashrae.org/store/ashrae/.

• M&V Guidelines: Measurement and Verification for Federal Energy Projects, Versión 2.2-2000 (ver la Referencia 27 en el Capítulo 10). El U.S. Department of Energy´s Federal Energy Management Program (FEMP) fue creado, en parte, para reducir el coste energético en las instalaciones del gobierno federal de los Estados Unidos. La FEMP M&V Guideline fue publicada por primera vez en 1996 y en su redacción colaboraron muchos de los autores que trabajaron en el IPMVP. Es una guía detallada sobre métodos de Medida y Verificación específicos para diversas MMEE. En general, la guía de la FEMP es coherente con el marco del IPMVP, a excepción de que no necesita efectuar mediciones in situ del consumo de la energía en dos MMEE específicas. La web del Lawrence Berkeley National Laboratory (http://ateam.lbl.gov/mv/) contiene la FEMP M&V Guideline, así como otras


publicaciones sobre Medida y Verificación, entre las que se incluye una sobre las estimaciones utilizadas en la Opción A y un cuestionario sobre Medida y Verificación.

• Greenhouse Gas Protocol for Project Accounting (2005) desarrollado conjuntamente por el World Resources Institute y el World Business Council for Sustainable Development. El Comité Técnico del IPMVP estaba representado en el comité asesor de elaboración de este documento en el que se definen los medios para informar sobre el impacto en la reducción de los gases de efecto invernadero obtenidos en proyectos de reducción y captura de las emisiones de carbono. Ver www.ghgprotocol.org.

• U.S. State of California´s Public Utilities Commission´s California Energy Efficiency Evaluation Protocols: Technical, Methodological, and Reporting Requeriments for Evaluation Proffessionals (April 2006). Este documento proporciona una guía para evaluar los programas implementados en las empresas energéticas. En él se muestra el papel del IPMVP en cada Medida y Verificación particular. El protocolo está disponible en la web del California Measurement Advisory Council (CALMAC) Ver www.calmac.org.

1.4 ¿Quién utiliza el IPMVP? El IPMVP presenta una serie de principios y términos comunes que están aceptados como base en un correcto proceso de Medida y Verificación. En él no se establecen todas las actividades relacionadas con la Medida y Verificación en todas las aplicaciones. Cada proyecto tiene que ser diseñado de forma individual para ajustarse a cada una de las necesidades de cualquier persona que vaya a leer los informes demostrativos de ahorros de energía. Este diseño particular está recogido en el Plan de Medida y Verificación y el ahorro debe ser elaborado como se define en dicho documento. Este documento está elaborado para proporcionar un mayor nivel de detalle en las prácticas de Medida y Verificación, conforme avanzan los Capítulos, y tal como se resume a continuación: • El Capítulo 2 define el concepto de Medida y Verificación y se describen ocho aplicaciones

diferentes para las técnicas de Medida y Verificación. • El Capítulo 3 presenta los seis principios fundamentales para un uso correcto de la Medida

y Verificación y del IPMVP. Son útiles para orientar el diseño de la Medida y Verificación cuando el IPMVP no dice nada al respecto.

• El Capítulo 4 muestra un esquema general y las ecuaciones de cálculo de ahorros necesarias para expresar el ahorro de forma adecuada. La Tabla 1 resume las cuatro opciones de diseño de Medida y Verificación y son descritas cada una en las secciones 4.8 (Opción A y B), 4.9 (Opción C) y 4.10 (Opción D). En la sección 4.11 se proponen unas directrices y un diagrama lógico para seleccionar la opción correcta en cualquier aplicación. El Apéndice A recoge ejemplos de los distintos métodos del IPMVP aplicados en doce proyectos diferentes.

• El Capítulo 5 propone las cuestiones y la información que se debe incluir en el Plan de Medida y Verificación y ofrece algunas recomendaciones sobre los temas claves que se podrían discutir a la hora de abordar cada punto. El lector puede utilizar esta relación para describir el diseño de la Medida y Verificación en cada proyecto particular.

• El Capítulo 6 expone las cuestiones y la información que se deben incluir en un informe demostrativos de ahorros.

• El Capítulo 7 presenta los requisitos para cumplir estrictamente el IPMVP y se sugieren algunos términos para especificar el uso del IPMVP en los contratos de rendimiento energético.


• El Capítulo 8 revisa una gran variedad de cuestiones comunes sobre Medida y Verificación que deben considerarse en cualquier proyecto. Un criterio que rige el diseño de un Plan de Medida y Verificación es la necesidad de obtener una precisión razonable con un coste justo. Cada usuario debe encontrar el equilibrio entre precisión y coste del informe. La sección 8.5 se centra en los factores relacionados con este tema. El Apéndice B proporciona una visión general de la incertidumbre y de los métodos estadísticos, pero no se trata de textos definitivos sobre estos temas. Se aconseja al lector buscar información sobre estadística para la normalización de los datos obtenidos durante la campaña de medición realizada en el período demostrativo de ahorro. Las técnicas de muestreo, o de evaluación de la incertidumbre, pueden ser de gran ayuda. El Capítulo 8 presenta también cuestiones del diseño de la medida para los planes de Medida y Verificación a realizar durante el período demostrativo de ahorro, aunque no se trata de un texto definitivo sobre la medida.

• El Capítulo 9 concreta la definición de los términos más importantes utilizados en este documento, que son aquellos que aparecen escritos en cursiva a lo largo del presente documento.

• En el Capítulo 10 aparece una relación de la bibliografía utilizada y de las referencias útiles, así como otras cuestiones de interés.

Aunque la utilización del IPMVP sea específica en cada proyecto, algunos usuarios disponen de métodos parecidos en sus Planes de Medida y Verificación y en su implementación. De la sección 1.4.1 a la 1.4.10 se indican algunas formas de utilizar el presente documento por los siguientes usuarios: • Empresas de Servicios Energéticos y sus clientes del sector terciario. • Empresas de Servicios Energéticos y sus clientes industriales. • Consumidores de energía que implementen sus propias mejoras y quieran cuantificar el

ahorro conseguido. • Gerentes de instalaciones que desean cuantificar las variaciones de su presupuesto

energético. • Arquitectos y promotores, • Arquitectos y promotores que deseen obtener la calificación LEED. • Gestores que deseen obtener la calificación LEED-Existing Building • Diseñadores y gestores de programas de gestión de la demanda. • Promotores de proyectos de eficiencia en el consumo de agua. • Diseñadores de programas de intercambio de derechos de emisión. Las entidades financieras y los compradores de derechos de emisión, para cualquiera de las aplicaciones anteriormente mencionadas, encontrarán el modo de utilizar este documento bajo las mismas premisas. Este capítulo emplea términos entre paréntesis cuyo significado se explicará en capítulos posteriores, o en el Capítulo 9 si se trata de términos que están en cursiva.


1.4.1 Empresas de Servicios Energéticos que realicen Proyectos en el Sector Terciario El principal objetivo de la Medida y Verificación, en el contexto de un contrato de rendimiento energético en edificios, es presentar el rendimiento económico real de un proyecto de implantación de MMEE. El Plan de Medida y Verificación formará parte del contrato de rendimiento energético y establecerá las medidas y cálculos que se tienen que realizar para determinar la cantidad a pagar, o demostrar la consecución del nivel de eficiencia garantizado. Los costes de Medida y Verificación pueden quedar limitados si se consideran las responsabilidades de todas las partes que participan en el contrato. En los casos en los que por todas las partes se pueda estimar con precisión algunos parámetros, la Opción A (Sección 4.8.1) será la opción más económica. Por ejemplo: una ESE a la que se encarga mejorar la eficiencia de una planta de producción de frío sólo tendrá que demostrar el antes y el después de la eficiencia energética de la planta de producción de frío, sin tener que considerar el consumo normal de energía, el cual depende del volumen que tenga que refrigerar, y esto no es responsabilidad de la ESE. Sin embargo, si la ESE acuerda reducir el consumo de energía de la planta de producción de frío, es necesario hacer una comparación del consumo de energía de la planta antes y después de su intervención. En este caso, se utilizará la Opción B (Sección 4.8.2) si se usa el equipo de medida de la planta de producción de frío, o la Opción C (Sección 4.9) si se usa el equipo de medida de toda la instalación para medir el rendimiento energético de todo el edificio. En el caso que el contrato de rendimiento energético se centra en el rendimiento de toda la instalación, o cuando es difícil evaluar los efectos de varias MMEE, se utilizará la Opción C. Hay que asegurarse de que el Plan de Medida y Verificación (Capítulo 5) incluye una lista de variables estáticas de referencia y se le asigna la tarea de su monitorización a las correspondientes personas, que serán las encargadas de realizarlo durante el periodo demostrativo de ahorro. No obstante, en el caso de nuevas construcciones, se utilizará la Opción D (Sección 4.10 o el IPMVP Volumen III Parte I). En los casos en los que existe un equipo de medida principal para todos los edificios de un mismo complejo, y todavía no se ha instalado los equipos de medida individuales en cada uno de los edificios, se puede utilizar la Opción D (Sección 4.10), de forma que la implantación de la MMEE no se tendrá que retrasar hasta obtener los nuevos datos de referencia de cada equipo de medida parcial, durante un año, antes de planificar la implementación de la MMEE. Las mediciones se pueden realizar durante el plazo de vigencia del contrato de rendimiento energético, o durante un periodo más corto definido en el contrato poco después de la implantación de las medidas de mejora de la eficiencia energética (MMEE). Cuanto más largo sea el periodo demostrativo de ahorro (Sección 4.5.2), o cuanto más amplio sea el límite de medida (Sección 4.4), más atención se deberá prestar a la posibilidad de que la referencia cambie tras la implantación de las MMEE. Ante esta posibilidad se requiere el registro adecuado y previo de todas las variables estáticas en el Plan de Medida y Verificación y una monitorización estricta de las condiciones existentes tras la implantación de las MMEE (Sección 8.2). La complejidad del diseño de la Medida y Verificación y su tratamiento informático (Secciones 4.8.3 y 8.11) debe considerar además el coste de la Medida y Verificación, la magnitud del ahorro esperado, los parámetros económicos del proyecto y la precisión que se desea alcanzar en el informe (Secciones 8.3 - 8.5 y Apéndice B). Los precios utilizados para cuantificar las unidades de energía, agua o demanda, ahorradas serán los que se establezcan en el contrato (Sección 8.1).


Si un consumidor de energía considera que no tiene capacidad suficiente para revisar un Plan de Medida y Verificación, o un informe demostrativo de ahorro, puede contratar el servicio con un verificador independiente, de forma adicional a la empresa de servicios energéticos (Sección 8.6). El Apéndice A incluye algunos ejemplos sobre las aplicaciones del IPMVP en el sector de la edificación (Secciones A-7, A-8, A-9, mientras que las Secciones A-2, A-3 y A-6 incluyen ejemplos de tecnologías que se pueden encontrar en la mayoría de los edificios).

1.4.2 Empresas de Servicios Energéticos que realicen Proyectos en la Industria El objetivo principal de la Medida y Verificación en un contrato de rendimiento energético suele consistir en demostrar el rendimiento a corto plazo de un proyecto de implantación de MMEE. Tras de esta comprobación, los responsables de la planta industrial asumen la responsabilidad de su funcionamiento y, en general, no desean mantener una relación permanente con la ESE. El Plan de Medida y Verificación pasa a formar parte de los términos del contrato de rendimiento energético y define las medidas y cálculos que se tienen que realizar para determinar la cantidad a pagar, o demostrar el alcance de cualquier nivel de eficiencia que se haya garantizado. Al contrario que ocurre con los edificios, los procesos industriales suelen implicar relaciones más complejas entre el consumo de energía y un gran abanico de variables que influyen sobre dicha energía. Además de las condiciones climatológicas, también hay que tener en cuenta otros parámetros, como son el tipo de producto fabricado, los cambios que sufren las materias primas, la tasa de producción y los turnos de trabajo. Hay que ser prudente a la hora de seleccionar las variables independientes que se van a utilizar (Apéndice B-2.1). El análisis resulta muy complicado cuando se intenta identificar el ahorro con el equipo de medida principal de la planta, sobre todo si se fabrican más de un tipo de producto. La selección de las opciones de verificación aislada de la MEE (Sección 4.8) ayudan a reducir las complicaciones que se deben a las variables de producción que no suelen tener relación con los términos del contrato de rendimiento. El aislamiento de las medidas de eficiencia energética restringe el límite de medida a los sistemas cuyo rendimiento energético se puede comparar fácilmente con las variables de producción. Con la instalación de equipos de medida parcial para Medida y Verificación también se puede conseguir una información útil sobre el control de los procesos. El coste de la Medida y Verificación se puede controlar considerando la responsabilidad de todas las partes que participan en el contrato de rendimiento energético. En caso de poder estimar con precisión algún parámetro por todas las partes, la Opción A (Sección 4.8.1) será la más económica. Por ejemplo, una ESE que acuerde mejorar la eficiencia de un horno puede demostrar el ahorro del consumo de energía del horno en el momento de máxima carga después de la instalación de un dispositivo de recuperación del calor de los gases de escape. La ESE no es responsable del consumo normal del horno, sino que éste dependerá de los parámetros de producción que están fuera de su control. No obstante, si la ESE acuerda reducir el consumo de energía del horno, se comparará el consumo de energía del horno modificado con las MMEE implementadas con el consumo de energía previsto del horno sin modificar durante un periodo de tiempo concreto. En este caso, el contrato se regirá por la Opción B (Sección 4.8.2) si un equipo de medida mide el consumo de combustible del horno. Se elegirá la Opción C (Sección 4.9) si el equipo de medida de la planta principal, o los equipos secundarios de medida de los distintos procesos, miden el rendimiento energético de toda la planta, o del proceso concreto dentro de la planta. Cuando se utilizan técnicas de aislamiento de la MMEE se deben considerar todos los flujos de energía que influenyen en la MMEE (Sección 4.4), incluidos los efectos cruzados.


En los contratos de rendimiento energético para plantas industriales suele ser necesario hacer mediciones durante un breve periodo de tiempo tras implantar la MMEE. Cuanto más prolongado sea el periodo demostrativo de ahorro (Sección 4.5.2), o cuanto más amplio sea el límite de medida (Sección 4.4), más importancia se tiene que prestar a la posibilidad de que los consumos de referencia cambien tras implantar la MMEE. Un buen registro previo de las variables estáticas en el Plan de Medida y Verificación (Capítulo 5), y una monitorizacion estricta de las condiciones existentes tras implantar la MMEE (Sección 8.2), ayudan a identificar cuál ha sido el cambio respecto a los consumos de referencia. En general, los responsables de las instalaciones suelen monitorizar el consumo de energía durante periodos prolongados para reducir el mal uso de la energía. Por el contrario, la ESE se centra en monitorizar el consumo durante un periodo corto de tiempo para demostrar su rendimiento (Sección 4.5.2). Las mejoras que se pueden desconectar temporalmente con cierta facilidad (dispositivos de recuperación de calor) se monitorizan durante poco tiempo, utilizando la técnica del Test On/Off (Sección 4.5.3), porque puede ser capaz de demostrar su rendimiento. La complejidad del diseño de la Medida y Verificación y su tratamiento informático (Secciones 4.8.3 y 8.11) debe considerar además, el coste de la Medida y Verificación, la magnitud del ahorro esperado, los parámetros económicos del proyecto y la precisión que se desea mostrar en el informe (Secciones 8.3 - 8.5 y Apéndice B). Los precios utilizados para valorar el ahorro se deben establecer en el contrato de rendimiento energético (Sección 8.1). Si un consumidor de energía considera que no tiene capacidad suficiente para revisar un Plan de Medida y Verificación, o un informe de ahorro, puede contratar el servicio con un verificador independiente, de forma adicional a la ESE (Sección 8.6). El Apéndice A contiene ejemplos de aplicaciones industriales del IPMVP (Secciones A-4, A-5, A-9, mientras que A-2, A-3,1 y A-6 incluyen ejemplos de tecnologías que se puede encontrar en la mayoría de las plantas industriales).

1.4.3 Consumidores Industriales y del Sector Terciario que Implementan sus propias medidas de mejora de Eficiencia Energética En muchas ocasiones son los propios usuarios los que implementan sus MMEE. Si están convencidos de conseguir un ahorro, un enfoque sin Medida y Verificación permitirá asignar el resto del presupuesto a las mejoras. Sin embargo, es posible que los consumidores tengan que justificar su inversión, aportar credibilidad a la solicitud de nuevas inversiones o cuantificar un incierto rendimiento energético. Los aspectos del diseño de la Medida y Verificación serán parecidos a los descritos en las Secciones 1.4.1. o 1.4.2, salvo que no existe división de responsabilidad entre el consumidor y la ESE. El coste de elaboración de los informes puede ser menor debido a que se trataría de unos informes menos formales.

1.4.4 Responsables de Instalaciones que desean Contabilizar las variaciones de los Presupuestos de Gasto Energético Para gestionar correctamente el coste energético, el responsable de la instalación debe comprender cuál es la relación que hay entre el consumo de energía y los principales parámetros operativos de la instalación. Los parámetros operativos más relevantes son la ocupación, la tasa de producción y las condiciones climatológicas. Si el responsable de la instalación no tiene en cuenta estas variables independientes le resultará muy complicado explicar los cambios producidos respecto al presupuesto energético inicial. También corre el riesgo de realizar futuros presupuestos de forma errónea. Los ajustes en los consumos de referencia son necesarios para explicar los cambios no-rutinarios en las instalaciones.


Aunque no se estime ningún ahorro, las técnicas de cálculo del Capítulo 4 pueden ayudar a explicar la variación del presupuesto energético. Así pues, los Planes de Medida y Verificación (Capítulo 5) son útiles con o sin mejoras. Se puede utilizar un método para toda la instalación, Opción C (Sección 4.9), basado en el equipo de medida principal, o en los equipos de medida parcial de las secciones más importantes. Si existen equipos de medida parcial en alguna parte concreta de la instalación (Sección 4.8) éstos pueden ayudar a asignar los costes a cada departamento o usuario de la instalación (utilizando el enfoque de la Opción A o B). Los componentes críticos que hacen variar el presupuesto total de la energía se pueden aislar para ser medidos de forma individual, ya sea el consumo de energía (Opción B, Sección 4.8.2), o un parámetro clave del consumo de energía (Opción A, Sección 4.8.1). Ambos casos exigen tomar lecturas durante un periodo propongado de tiempo. Se debe prestar también mucha atención al coste de mantenimiento y calibrado de los equipos de medida y a la gestión de la información obtenida con ellos (Ver las Sección 4.8.3 y 8.12).

1.4.5 Arquitectos y Promotores Con frecuencia, los promotores de nuevos edificios quieren comparar el rendimiento actual con el que habrían obtenido de no haber incluido en su diseño algunas MMEE. La falta de información real de referencia normalmente hace necesario adoptar la Opción D (Sección 4.10) para crear una referencia. El equipo de diseño tiene que ser capaz de utilizar la simulación por ordenador para poder aplicar correctamente la Opción D. Sin embargo, el elemento crítico de la Opción D es la calibración de la simulación respecto a los datos recogidos durante un año. Por lo tanto, es importante garantizar que las habilidades que permiten realizar la simulación seguirán disponibles hasta que termine la calibración. Después del primer año de funcionamiento normal es habitual utilizar los datos reales de energía de ese primer año como nueva referencia y pasar a utilizar la Opción C (Sección 4.9), para determinar los cambios registrados con respecto al consumo de referencia del primer año. Los retos asociados a las nuevas edificicaciones se abordan con más profundidad en el IPMVP Volumen III Parte I, New Construction, en el que se incluyen métodos para situaciones especiales.

1.4.6 Arquitectos y Promotores de nuevas edificaciones qeu desean obtener la Calificación LEED Arquitectos y promotores pueden tener interés en que su edificio sea calificado por el programa de Leadership in Energy Efficient Design (LEED) del United States Green Building Council y otros. Para lograr la parte relativa a la Medida y Verificación en el sistema de calificación, el edificio debe tener un sistema de Medida y Verificación que se adhiera al IPMVP. La adhesión al IPMVP se define en el Capítulo 6 como la preparación de un Plan de Medida y Verificación (Capítulo 5) empleando la terminología del IPMVP y siguiendo el Plan de Medida y Verificación. El arquitecto y promotor debería seguir además las directrices del Capítulo 1.4.5 y el IPMVP Volumen III Parte I.

1.4.7 Gestores de Edificios que quieren obtener la Calificación LEED-Existing Building Los gestores y responsables técnicos de edificios deben procurar que su edificio sea calificado por el programa de Leadership in Energy Efficient Design (LEED) del United States Green Building Council y otros. Para ser calificado como Energy & Atmosphere, del sistema de calificación LEED, el edificio debe disponer de un sistema de Medida y Verificación que se adhiera al IPMVP. La adhesión al IPMVP se define en el Capítulo 7 como la preparación de un Plan de Medida y Verificación (Capítulo 5) empleando la terminología del IPMVP y siguiendo el Plan de Medida y Verificación. La Medida y Verificación realizada con opciones de verificación


aislada del IPMVP (Sección 4.8) debería ayudar a obtener puntos para la obtención del certificado LEED, que se basa en el número de equipos de medida parcial instalados en el edificio. La Opción C (Sección 4.9) monitorizaría cuál es el rendimiento de toda la instalación, opción adecuada para edificios ya construidos. Sin embargo, si antes de intentar conseguir una calificación no había un equipo de medida de todo el edificio, se necesita la Opción D (Sección 4.10) para el periodo de desarrollo de un consumo de referencia durante el año posterior a la instalación del equipo de medida principal del edificio. Los responsables del edificio también seguirán las directrices de la Sección 1.4.3.

1.4.8 Programas de Eficiencia Los responsables de programas de gestión de la demanda de la administración pública, o de empresas energéticas, necesitan evaluar de forma rigurosa la efectividad de sus programas de eficiencia energética. Una forma de evaluar el impacto de un programa de gestión de la demanda consiste en calcular el ahorro conseguido en varias instalaciones de consumidores finales, escogidas de forma aleatoria. Estos datos pueden servir para extrapolar el resultado a todo los participantes del programa de gestión de la demanda. Para ello puede utilizar las opciones del IPMVP presentadas en el Capítulo 4 para evaluar el ahorro en las instalaciones seleccionadas aleatoriamente. El diseño de cualquier programa de evaluación local especificará qué opciones del IPMVP se pueden utilizar. Asimismo, se tienen que establecer unos mínimos en cuanto a muestreos, mediciones y precisión analítica para lograr un rigor suficiente en el informe de resultados del programa. Las empresas energéticas ya disponen en sus bases de datos de toda la información sobre sus productos para todo tipo de instalaciones, de manera que se aplicará la Opción C (Sección 4.9) a todos los participantes del programa, o a una muestra de ellos. No obstante, si no se tiene un conocimiento adecuado de los cambios que se producen en cada instalación, lo lógico es encontrar una gran desviación en el porcentaje de ahorro esperado, sobre todo a medida que disminuye el tiempo transcurrido entre el periodo de referencia y el periodo demostrativo del ahorro. EVO está monitorizando las necesidades de los programas de evaluación de las empresas energéticas. Asimismo, EVO se está planteando desarrollar una guía especial de Medida y Verificación para evaluar los programas de gestión de la demanda, y para establecer unos consumos de referencia para la medida de la respuesta a la demanda de los clientes que reciben las señales de precio o de restricción del suministro por parte de la empresa de suministro (ver Prólogo Planes Futuros de EVO).

1.4.9 Promotores de Proyectos de Eficiencia en el Consumo de Agua La Medida y Verificación de la eficiencia en el consumo de agua es similar a la Medida y Verificación de la eficiencia de la energía, de forma que se emplean técnicas parecidas de Medida y Verificación. La técnica adecuada en cada proyecto depende de la naturaleza del cambio que se desea evaluar y de la situación del usuario, como ya se ha explicado en las Secciones 1.4.1 a 1.4.5 y 1.4.8. Los equipos que consumen agua suelen estar controlados por el usuario de la instalación (usuarios del edificio o responsables de producción). Por tanto, puede resultar complicado controlar el comportamiento del usuario de tal forma que permita realizar los ajustes en el consumo total de agua de la instalación con el objetivo de aplicar el método de la Opción C. Los métodos de verificación aislada de la medida de eficiencia suelen ser más fáciles de aplicar (Sección 4.8), tomando una muestra de las mejoras (Apéndice B-3) para demostrar el rendimiento de todos los cambios en conjunto.


En caso de tratar de evaluar el consumo de agua fuera de la instalación, el elemento ajustes de la ecuación 1 del IPMVP (Capítulo 4) puede estar relacionado con los parámetros que condicionan el uso del agua, tales como la lluvia. Los medidores de caudal, o caudalímetros, (ver Sección 8.11, Tabla 5) son los más utilizados en Medida y Verificación de proyectos de eficiencia en consumo de agua.

1.4.10 Comercio de Derechos de Emisión Los proyectos de eficiencia energética pueden ser esenciales para ayudar a los grandes consumidores de energía a cumplir con la asignación de derechos de emisiones otorgada por la ley. Todas las técnicas recogidas en este documento ayudan al consumidor a gestionar su consumo por medio de una contabilidad energética adecuada (Secciones 1.4.3 y 1.4.4). Los proyectos de eficiencia energética también pueden ser la base del comercio de emisiones (créditos, compensaciones, reservas, etc.). Dado que este tipo de intercambios es de exposición pública, el cumplimiento de un protocolo reconocido por el sector aporta credibilidad a la declaración de la reducción de las emisiones realizadas por el consumidor. Los programas de comercio deben especificar la adhesión al IPMVP, edición de 2002 o posterior. Pueden ser más exigentes y requerir la medida completa del ahorro de energía (i.e., Opciones B o C, Secciones 4.8.2 ó 4.9). Estas especificaciones más exigentes reducen la incertidumbre en la cuantificación al eliminar las opciones que utilizan valores estimados, o simulados, en lugar de valores reales. La Sección 8.7 trata los aspectos especiales del diseño de la Medida y Verificación para el comercio de derechos de emisión.

Definición y Propósito de la Medida y Verificación 11

CAPÍTULO 2 DEFINICIÓN Y PROPÓSITO DE LA MEDIDA Y LA VERIFICACIÓN

La Medida y Verificación (M&V) es un proceso que consiste en utilizar la medida para establecer de forma fiable el ahorro real4 generado en una instalación dentro de un programa de gestión de la energía. El ahorro no se puede medir de forma directa, puesto que representa la ausencia del consumo de energía. Por ese motivo, el ahorro se tiene que determinar comparando el consumo antes y después de la implementación de un proyecto de eficiencia energética, a la vez que se realizan los ajustes oportunos según la variación de las condiciones iniciales. La tarea de Medida y Verificación constan, de todas o parte, de las siguientes actividades: • Instalación, calibración y mantenimiento de los equipos de medida. • Recopilación y análisis de los datos. • Desarrollo de un método de cálculo del ahorro y de las estimaciones adecuadas. • Realización de los cálculos con las lecturas obtenidas, y • Elaboración de informes, garantizando su calidad, y verificación de los informes por terceras

partes. En caso de no existir demasiadas dudas sobre el resultado de un proyecto, o que no se necesite demostrar el resultado a otra parte, es posible que no se tenga que realizar un Plan de Medida y Verificación. Sin embargo, es conveniente verificar que los equipos instalados son capaces de generar el ahorro esperado. Comprobar el potencial de ahorro implica realizar inspecciones regulares e inspecciones durante la puesta en marcha de los equipos. En cualquier caso, comprobar ese potencial de ahorro no se tiene que confundir con las tareas de Medida y Verificación. Comprobar el potencial para generar ahorro no significa cumplir con el IPMVP, ya que no precisa ningún consumo de energía de la instalación.

2.1 Propósito de la Medida y Verificación Los promotores de proyectos de eficiencia energética, o los propietarios de instalaciones, pueden utilizar las técnicas de Medida y Verificación con los siguientes fines: a) Incrementar el ahorro de energía Determinar de forma precisa el ahorro de energía proporciona a los propietarios, y a los responsables de las instalaciones, un valioso feedback sobre las MMEE implementadas. Este feedback ayuda a ajustar la operación o el diseño de las MMEE para aumentar el ahorro, conseguir una mayor duración en el tiempo y disminuir las fluctuaciones del ahorro (Kats et al. 1997 y 1999, Haberl et al. 1996). b) Referencia para la realización de los pagos En algunos proyectos el ahorro de energía es la base para realizar el pago basado en el rendimiento y/o la garantía de un contrato de rendimiento energético. Un Plan de Medida y Verificación bien definido e implementado puede ser la base para documentar el rendimiento de forma transparente y permite someterlo a una verificación independiente. 4 Las palabras en cursiva tienen un significado especial que se detalla en el Capítulo 8.

Definición y Propósito de la Medida y Verificación 12

c) Mejorar la financiación del proyecto de eficiencia Un buen Plan de Medida y Verificación incrementa la credibilidad y transparencia de los informes de ahorros sobre el resultado de las inversiones en eficiencia. Asimismo, aumenta la proyección de los resultados obtenidos por realizar inversiones en eficiciencia energética. Esta credibilidad puede aumentar la confianza de los inversores y promotores de proyectos de eficiencia energética, lo cuál mejora sus posibilidades de financiación. d) Mejora del diseño, explotación y mantenimiento de las instalaciones La preparación de un buen Plan de Medida y Verificación fomenta el diseño del proyecto al incluir todos los costes de Medida y Verificación en los parámetros económicos del mismo. Una buena estrategia de Medida y Verificación también ayuda a los responsables a detectar y reducir problemas operativos y de mantenimiento, lo que les permite operar la instalación de forma más eficiente. Asimismo, un buen plan de M&V genera conocimiento para el diseño de proyectos futuros. e) Gestión de los presupuestos de gasto energético Incluso en los casos en los que no se ha planificado un ahorro, las técnicas de Medida y Verificación permiten a los responsables evaluar y gestionar el uso de la energía para explicar los cambios en el presupuesto. Las técnicas de Medida y Verificación se emplean para ajustar los cambios en las condiciones de operación de la instalación y poder elaborar presupuestos adecuados y explicar las variaciones producidas. f) Mejora el valor de los créditos de la reducción de emisiones La contabilidad de la reducción de las emisiones ofrece un valor adicional a los proyectos de eficiencia. La inclusión de un Plan de Medida y Verificación para determinar el ahorro de energía supone una ventaja para los informes de reducción de emisiones en comparación con informes que no dispongan de ello. g) Mejora el valor de los créditos de la reducción de emisiones Los programas puestos en marcha por los gobiernos, o por empresas energéticas, para gestionar el uso de un sistema de suministro de energía pueden emplear técnicas de Medida y Verificación para evaluar el ahorro en determinadas instalaciones de consumidores. La aplicación de técnicas estadísticas y otras hipótesis, al ahorro determinado con las técnicas de Medida y Verificación en las instalaciones seleccionadas puede ayudar a predecir el ahorro de energía del conjunto de la instalación, donde no se han realizado mediciones, con el fin de mostrar los resultados del programa aplicado de eficiencia. h) Hacer comprender a la sociedad que la gestión de la energía es una herramienta pública prioritaria Gracias a que los proyectos de gestión de la energía ganan credibilidad, la Medida y Verificación hace que la sociedad acepte aún más la reducción de las emisiones que van asociada a ella. Esta aceptación de la opinión pública fomenta las inversiones en proyectos de eficiencia energética, o el comercio de los derechos de emisión, que éstos pueden generar. Gracias a la generación de ahorros, una buena práctica de Medida y Verificación destaca las ventajas sociales que aporta una buena gestión de la energía, como por ejemplo la mejora de la salud comunitaria, la reducción de la degradación medioambiental y un aumento del empleo.

Principios de Medida y Verificación 13

CAPÍTULO 3 PRINCIPIOS DE MEDIDA Y VERIFICACIÓN Los principios fundamentales para la utilizar correctamente la Medida y Verificación5 son: Preciso: Los informes de Medida y Verificación tienen que ser tan precisos como permita el presupuesto asignado. En general, el presupuesto de la Medida y Verificación tiene que ser pequeño en relación con el valor económico del ahorro que se está evaluando. El coste de la Medida y Verificación tienen que estar acorde con el impacto financiero que pueda involucrar un informe sobrevalorado o infravalorado sobre el rendimiento de un proyecto. Las variaciones en la exactitud deben ser acompañados de una mayor cautela en el momento de realizar cualquier estimación o valoración. Amplio: Un informe demostrativo de de ahorros de energía debe tener en cuenta todos los aspectos de un proyecto. Las actividades de Medida y Verificación tienen que realizar mediciones para cuantificar los efectos relevantes, a la vez que realizar estimaciones del resto. Conservador: Cuando se realizan estimaciones con cantidades poco precisas, el diseño de la Medida y Verificación debe infravalorar el ahorro. Coherente: Un informe de un proyecto de eficiencia energética debe mantener su coherencia con: • Los diferentes proyectos de eficiencia energética • Los diferentes profesionales relacionados con la gestión energética que participan en

cualquier proyecto. • Los diferentes periodos de tiempo en un mismo proyecto. • Los proyectos de eficiencia energética y los proyectos para los nuevos suministros de

energía. Coherente no quiere decir idéntico ya que cualquier informe basado en datos empíricos implica valoraciones que no son formuladas de la misma forma. Al identificar los puntos clave, el IPMVP evita las incoherencias que puedan surgir por la falta de consideración de las cuestiones importantes. Relevante: La determinación del ahorro deberá medir los parámetros del rendimiento que son de interés o, al menos permitir que sean conocidos. Los parámetros menos importantes o predecibles pueden ser estimados. Transparente: Todas las actividades de Medida y Verificación deben ser documentadas con detalle y de forma clara. El detalle debe incluir todos los elementos definidos en los Capítulos 5 y 6 sobre los contenidos de un Plan de Medida y Verificación y un informe demostrativo de ahorro, respectivamente. En resumen, este documento presenta un marco de trabajo que incluye los procedimientos básicos y cuatro opciones para que la realización de la Medida y Verificación siga estos principios fundamentales. Cuando el marco no exista, o no sea coherente, en cualquier aplicación específica, servirán de guía estos principios de Medida y Verificación.

5 Las palabras en cursiva tienen un significado especial que se detalla en el Capítulo 8.

Entorno del IPMVP y Opciones de Verificación 14

CAPÍTULO 4 ENTORNO DEL IPMVP Y OPCIONES DE VERIFICACIÓN

4.1 Introducción El ahorro de energía6 no se puede medir de forma directa ya que representa la ausencia del consumo de energía. Por ese motivo, el ahorro se determina comparando el consumo, o la demanda, antes y después de la implementación de un proyecto de eficiencia energética, al tiempo que se realizan los ajustes necesarios según la variación de las condiciones iniciales.

Como ejemplo del proceso para determinar el ahorro, la Figura 1 presenta el histórico del consumo de energía de una caldera industrial antes y después de la implantación de una medida de mejora de la eficiencia energética (MMEE) para recuperar el calor de los gases de escape. Justo en el momento de la implantación de la MMEE la producción de la planta aumentó. Para valorar de forma adecuada el impacto de la MMEE, su impacto energético tiene que ser separado del efecto provocado por el aumento de la producción. Para ello se realizó un estudio del patrón de consumo, la energía de referencia, antes de implantar la MMEE, para determinar la relación existente entre el consumo de energía y la producción. Tras implantar la MMEE esta relación de referencia se utilizó para estimar la cantidad mensual de energía que habría consumido la caldera si no se hubiera implementado la MMEE, denominada energía de referencia ajustada. El ahorro o el consumo de energía evitado es la diferencia entre la energía de referencia ajustada y la energía que realmente se midió durante el periodo demostrativo de ahorro.

6 Las palabras en cursiva tienen un significado especial que se detalla en el Capítulo 8.

Periodo de referencia

Periodo optimizado

Instalación MEEs

Uso energía

Energía de Referencia

Incremento de Producción

Energía de Referencia Ajustada

AHORRO O CONSUMO DE ENERGÍA EVITADO

Periodo Demostrativo De Ahorro

Tiempo

Figura 1 Ejemplo de histórico

de energía


Si no se realizan ajustes en función de las variaciones de la producción, la diferencia entre la energía de referencia y la energía del periodo demostrativo de ahorro sería mucho menor, lo que supondría que el informe reflejaría todo el efecto provocado por la recuperación de calor. Es necesario separar el efecto que tienen sobre el consumo de energía un proyecto de eficiencia energética, del efecto que generan otros cambios que se producen de manera simultánea, y que repercuten en los equipos que consumen energía. La comparación del consumo de energía antes y después se tiene que realizar de forma adecuada utilizando la siguiente ecuación 1:

Ahorro de Energía = (Energía Periódo de Referencia – Energía Periodo Demostrativo de Ahorro ± Ajustes 1)

En esta ecuación el elemento ajustes se emplea para reformular el consumo del periodo de referencia y del periodo demostrativo de ahorro bajo un conjunto de condiciones similares. El elemento ajustes diferencia los informes demostrativos de ahorros veraces de lo que sería una simple comparación de consumo, antes y después de la implementación de una MMEE. La simple comparación de costes sin ajustes sólo recogería la variación del coste y no lograría reflejar el rendimiento real del proyecto. Para mostrar de forma adecuada el ahorro, los ajustes deben tener en cuenta las diferencias entre las condiciones del periodo de referencia y del periodo demostrativo de ahorro. En resumen, este capítulo define la metodología básica para realizar la actividad de medida y ajustes. Si esta información no resulta suficiente para aclarar todas las cuestiones que puedan surgir en su proyecto, habrá que consultar los principios de Medida y Verificación (Capítulo 3) para obtener más información.

4.2 Terminología relacionada con la Energía, el Agua y la Demanda El proceso para determinar el ahorro de energía es similar al utilizado para determinar el ahorro de agua o de reducción de la demanda. Para simplificar las descripciones, en este documento las palabras en cursiva se utilizarán en el sentido de consumo de energía, agua o demanda. De forma parecida, el término medida de mejora de la eficiencia energética (MMEE) se referirá, en general, a las medidas implantadas para mejorar la eficiencia o el ahorro de la energía, agua, o reducción de la demanda.

4.3 El Proceso de Diseño y Elaboración de los Informes de Medida y Verificación El proceso de elaboración y diseño de los Planes de Medida y Verificación es paralelo al proceso de diseño e implementación de las MMEE. El proceso de Medida y Verificación tiene que tener en cuenta los siguientes pasos: 1. Necesidades por parte del usuario de los informes de Medida y Verificación planificados. Si

el usuario quiere controlar el coste total de la instalación, los métodos más adecuados son los de Toda la Instalación. Si el usuario se centra en una MMEE concreta, las técnicas más adecuadas serán las de Verificación aislada de la MMEE (ver Sección 4.4).

2. Al desarrollar las MMEE hay que seleccionar la Opción del IPMVP (Ver las Secciones 4.7 - 4.11) que resulte más adecuada, en función del alcance de la MMEE, la precisión requerida y el presupuesto de la Medida y Verificación. Hay que decidir si se realizarán ajustes de todos los consumos de energía en base a las condiciones del periodo demostrativo de ahorro o respecto a algún otro conjunto de condiciones (ver Sección 4.6). También hay que decidir la duración del periodo de referencia y del periodo demostrativo de ahorro (Sección


4.5). (Estas decisiones fundamentales se tienen que plasmar por escrito en el contrato de rendimiento energético).

3. Recopilar toda la información correspondiente a los consumos de energía y a las operaciones del periodo de referencia y registrarlos de forma que puedan ser consultados en el futuro.

4. Preparar un Plan de Medida y Verificación (Capítulo 5) que contenga el resultado de los anteriores pasos del 1 al 3. Se tienen que definir también los pasos siguientes del 5 al 9.

5. Como parte del diseño e implantación de la MMEE, también se tiene que diseñar, instalar, calibrar y poner en servicio cualquier equipo de medida que sea necesario para el desarrollo del Plan de Medida y Verificación.

6. Después de implantar las MMEE hay que comprobar los equipos instalados, y revisar los procedimientos operativos, con el objeto de garantizar que se adaptan al propósito de la MMEE diseñadas. Este proceso se denomina puesta en servicio. (En ORNL (1999) y en la ASHRAE Guideline 1-1996 se definen las buenas prácticas de puesta en servicio de la mayoría de las mejoras realizadas en edificios).

7. Recopilar toda la información sobre la energía y las operaciones del periodo demostrativo de ahorro, como se defina en el Plan de Medida y Verificación.

8. Calcular el ahorro en términos de energía y en términos monetarios, de acuerdo con el Plan de Medida y Verificación.

9. Elaborar el informe demostrativo de ahorro acordado en el Plan de Medida y Verificación (ver Capítulo 6).

Ejemplo de Efecto Cruzado En el caso de que una MMEE disminuya el consumo de iluminación, el límite de medida debe incluir la potencia de iluminación. Sin embargo, al reducir el consumo de energía de iluminación también se puede reducir la demanda de refrigeración, o podría aumentar la de calefacción. En general, la cantidad de energía de calefacción o refrigeración atribuibles a la iluminación no resulta fácil de medir. Los efectos cruzados deberían ser estimados en lugar de incluirse dentro del límite de medida.

Los pasos del 7 al 9 se repetirán cada vez que se necesite un informe de ahorro. Un verificador independiente puede comprobar que el Plan de Medida y Verificación está basado en el IPMVP, y posiblemente, un contrato de rendimiento energético. Este verificador independiente además puede verificar que los informes demostraivos de ahorros cumplen también con lo dispuesto en el Plan de Medida y Verificación que se ha aprobado (ver Sección 8.6). En el resto del documento se facilitan todos los detalles para determinar e informar sobre el ahorro.


4.4 Límite de Medida El ahorro se puede determinar en toda la instalación o solamente en una parte de ella, en función del propósito del informe. • Si el propósito del informe es gestionar sólo el equipo implicado en el proyecto de eficiencia,

el límite de medida se establece alrededor de ese equipo. Entonces se podrá determinar toda la información relevante relacionada sobre el consumo de energía de los equipos dentro del límite de medida7. Este enfoque se utiliza en las Opciones de Verificación Aislada de la MMEE de la Sección 4.8.

• Si la finalidad del informe es gestionar la eficiencia de toda la instalación, para evaluar el ahorro y el rendimiento se puede utilizar el equipo de medida que mide el consumo de toda la instalación. En este caso el límite de medida abarca toda la instalación. La Opción C Toda la Instalación se describe en la Sección 4.9.

• Si los datos del periodo de referencia o del periodo demostrativo de ahorro son poco fiables, o no están disponibles, cualquier dato sobre el consumo de energía obtenido con un programa de simulación calibrado puede sustituir los datos que faltan, tanto en una parte de la instalación como en toda ella. El límite de medida se puede establecer conforme a cada situación. La Opción D Simulación Calibrada se describe en la Sección 4.10.

Puede suceder que alguna necesidad energética de los sistemas o equipos a evaluar quede fuera de un límite de medida práctico. En cualquier caso, se considerarán todos los efectos sobre los consumos de la energía de las MMEE. Con las mediciones se determinará qué efectos energéticos son significativos, y el resto serán estimados o ignorados. Cualquier efecto energético que se produzca fuera del límite de medida se denomina efecto cruzado8. Hay que intentar buscar la forma de estimar la magnitud de tales efectos cruzados para poder determinar el ahorro. Otra posibilidad consiste en no tenerlos en cuenta, siempre que el Plan de Medida y Verificación incluya un razonamiento sobre cada uno de los efectos y la magnitud de su posible impacto.

4.5 Selección del Periodo de Medida Hay que prestar especial atención a la selección del periodo de tiempo que se va a tomar como periodo de referencia y como periodo demostrativo de ahorro. A continuación se plantean diferentes estrategias para definir cada uno de ellos.

4.5.1 Periodo de Referencia El periodo de referencia se establece con el fin de: • Representar todas las formas de operación de la instalación. Este periodo tiene que abarcar

un ciclo operativo completo, desde el consumo máximo al mínimo de energía.

7 La lectura de energía se puede realizar por medida directa de la cantidad de energía, o por la lectura directa de un proxy del consumo, que ofrecen una relación directa del consumo de energía. 8 Los efectos cruzados también son conocidos como filtraciones.


Ejemplos de Ciclos Operativos Normalmente las condiciones climatológicas afectan significativamente al consumo de energía de los edificios, de forma que se necesitan los datos de todo un año para definir un ciclo operativo completo. Puede que el consumo de energía de un sistema de aire comprimido solamente esté condicionado por el nivel de producción de la planta, el cuál varía según un ciclo semanal. En ese caso, sólo se necesitan los datos de una semana para definir el periodo de referencia.

• Presentar de forma clara todas las condiciones de operación de un ciclo normal de

funcionamiento. Por ejemplo: aunque se escoja un año como periodo de referencia, si faltan los datos de un mes, se tiene que incluir los datos de ese mismo mes, pero de un año diferente, para que el periodo de referencia no contenga una carencia de las condiciones de funcionamiento por la falta de un mes.

• Incluir sólo los periodos de tiempo de los que se conozcan todas las condiciones, fijas y variables, que afectan a la energía dentro de la instalación. Ampliar hacia el pasado el periodo de referencia para incluir algún ciclo operativo, requiere tener un conocimiento similar de todas las condiciones que influyen sobre la energía a lo largo de ese periodo de referencia más prolongado, con el fin de deducir los ajustes rutinarios y no-rutinarios (ver Sección 4.6) a aplicar después de la implantación de las MMEE.

• Intentar utilizar el periodo inmediatamente anterior a la implantación de la MMEE. Un periodo lejano en el tiempo no reflejaría las condiciones existentes justo antes de la implementación de la medida de eficiencia energética y, por lo tanto, no proporcionaría una referencia correcta para medir los efectos de las MMEE.

La planificación de las MMEE puede requerir el estudio de un periodo de tiempo más prolongado que el elegido como periodo de referencia. El estudio de un periodo más prolongado ayuda a comprender mejor el funcionamiento de la instalación y determinar cuál es realmente la duración de un ciclo normal.

4.5.2 Periodo Demostrativo de Ahorro El usuario de los informes de ahorro puede determinar la duración del periodo demostrativo de ahorro. Y dicho periodo tiene que abarcar al menos un ciclo operativo normal de la instalación o de los equipos, para conseguir una completa caracterización de la efectividad del ahorro en todas las condiciones normales de operación. Es posible que en algún proyecto se deje de elaborar informes de ahorro después de un periodo de prueba definido, que puede comprender desde una simple lectura instantánea a lecturas durante uno o dos años. La duración de cualquier periodo demostrativo de ahorro se tiene que determinar en función de la vida útil de la MMEE y el posible deterioro del ahorro inicial con el paso del tiempo. Independientemente de la duración del periodo demostrativo de ahorro, se tienen que dejar instalados los equipos de medida para poder proporcionar, en tiempo real, los datos operativos al personal de mantenimiento. Si tras la prueba inicial del rendimiento disminuimos la frecuencia de la medida del ahorro, se pueden intensificar otras actividades de monitorización para comprobar que el ahorro se sigue produciendo en la instalación.


El ahorro basado en el IPMVP sólo se puede mostrar en el periodo demostrativo de ahorro que utilice el IPMVP. Si un ahorro basado en el IPMVP sirve de base para estimar un futuro ahorro, los informes del ahorro posterior no quedarán adheridos al IPMVP.

4.5.3 Periodos de Medida Consecutivos Test ON/OFF Cuando una MMEE se pueda activar o desactivar con facilidad se puede hacer que el periodo de referencia y el periodo demostrativo de ahorro sean correlativos en el tiempo. Un cambio de la lógica de control puede ser un ejemplo de una MMEE que puede ser eliminada y reinstalada fácilmente sin que afecte a las instalaciones. Este tipo de Tests On/Off conlleva medir la energía con la MMEE activada, y a continuación, medir con la MMEE desactivada para volver a las condiciones anteriores a la implantación de la MMEE (referencia). La diferencia del consumo de energía entre los dos periodos es el ahorro generado por la MMEE. La ecuación 1 de la Sección 4.1 se puede utilizar para calcular el ahorro sin ningún ajuste, si se da el caso que todos los factores que influyen en la energía son los mismos en los dos periodos. Esta técnica se puede aplicar tanto en la opción Verificación Aislada de la MMEE como en la opción Verificación de toda la Instalación. Sin embargo, se tiene que definir el límite de medida para que se pueda detectar cualquier diferencia significativa de la energía consumida cuando los equipos o los sistemas son encendidos y apagados posteriormente. Los periodos consecutivos en los que se utilizada el Test On/Off tienen que ser lo suficientemente largos como para que sean representativos de un funcionamiento estable. De la misma forma, los periodos tienen que cubrir toda la operación normal de la instalación. Para poder abarcar, es posible que sea necesario repetir el Test On/Off bajo modos de operación diferentes como por ejemplo, en las distintas estaciones del año o con diferentes niveles de producción. Hay que tener en cuenta que las MMEE que pueden ser desactivadas para realizar las pruebas, también son susceptibles de poder ser desactivadas por algún descuido o de forma intencionada.

4.6 Base pra los Ajustes El elemento Ajustes de la ecuación 1 de la Sección 4.1 se tiene que calcular a partir de los hechos físicos identificados que afectan al consumo de energía de los equipos que están dentro del límite de medida. Existen dos tipos de Ajustes: • Ajustes Rutinarios: debidos a parámetros que influyen en la energía y que experimentan

variaciones durante el periodo demostrativo de ahorro, como puede ser las condiciones climatológicas o el nivel de producción de la planta. Existe una serie de técnicas para definir la metodología del ajuste que se va a realizar. Estas técnicas pueden ser tan sencillas como aplicar un valor constante (sin ajuste), o tan complejas como utilizar ecuaciones no lineales de múltiples variables, donde cada una de ellas correlaciona la energía con una variable independiente. Hay que utilizar las técnicas matemáticas adecuadas para seleccionar el método de ajuste más apropiado en cada Plan de Medida y Verificación. El Apéndice B nos puede orientar sobre cómo se puede evaluar la validez de los métodos matemáticos.

• Ajustes No-Rutinarios: debidos a por parámetros que influyen en la energía y que no prevee que cambien en el tiempo: tamaño de la instalación, diseño y funcionamiento de los equipos existentes, número de turnos de trabajo o tipo de ocupantes. Los posibles cambios que experimenten estas variables estáticas tienen que ser monitorizados durante todo el periodo demostrativo de ahorro. En el Capítulo 8.2 se tratan los ajustes no-rutinarios.


Así pues, la ecuación 1 se puede expresar de forma más completa como: Ahorro de Energía = ( Energía de Referencia – Energía Periodo Demostrativo ) ± Ajustes Rutinarios ± Ajustes No-Rutinrios 1a)

El elemento ajustes de la ecuación 1a) expresa las dos partes de la energía medidas bajo las mismas condiciones. El mecanismo de ajustes depende de si el ahorro se debe reflejar en el informe según las condiciones del periodo demostrativo de ahorro o si se tiene que normalizar respecto a un conjunto de condiciones fijas como se discutirá más adelante9.

9 Los métodos siguientes se pueden aplicadar a las Opciones A, B y C que se describen en el resto del Capítulo 4. La Opción D incluye, por lo general, los ajustes dentro de la simulación, aunque se debe elegir el tipo de condiciones para el ajuste.

Variables Estáticas Algún ejemplo de variable estática que necesita ajustes no-rutinarias son los cambios qeu se producen en:

• El volumen que se va a calentar o refrigerar. • El tipo de producto fabricado o el número de turnos de trabajo diarios. • Las características del edificio: aislamiento nuevo, ventanas, puertas e

infiltraciones de aire. • El grado, tipo o uso de la instalación y de los equipos de los usuarios. • Las condiciones nominales internas (nivel de iluminación, temperatura,

ventilación), y el tipo de ocupación o calendario.

Ahorro

(Ahorro de Energía y Costes)

Consumo de Energía o Coste Evitado

Planteado bajo las

condiciones del periodo demostrativo de ahorros. Ver

capítulo 4.6.1

Ahorro Normalizado

Planteado bajo condiciones fijas o “normales”. Ver el

Capítulo 4.6.2

Figura 2 Dos tipos de Ahorro


4.6.1 Periodo Demostrativo de Ahorro o Consumo de Energía Evitado Cuando el ahorro se obtiene bajo las condiciones del periodo demostrativo de ahorro se puede denominar también consumo de energía evitado del periodo demostrativo de ahorro. El consumo de energía evitado cuantifica el ahorro en el periodo demostrativo de ahorro relativo al consumo de energía que se ha producido si no se hubiera implantado la MMEE. Cuando se informa sobre el ahorro bajo las condiciones del periodo demostrativo de ahorro la energía del periodo de referencia se tiene que ajustar a las condiciones del periodo demostrativo de ahorro. Esta manera de informar sobre el ahorro de la ecuación 1a se puede reformular de la siguiente forma: Consumo de Energía Evitado = ( Energía Referencia ± Ajustes Rutinarios Periodo Demostrativo de Ahorro ± Ajustes No-Rutinarios Periodo Demostrativo de Ahorro ) - Energía Período Demostrativo de Ahorro

Esta equación se suele simplificar de la siguiente forma: Consumo de Energía Evitado = Energía Referencia Ajustada – Energía Período Demostrativo Ahorro ± Ajustes No-Rutinarios Energía Referencia en las Condiciones del Período Demostrativo de Ahorro 1b) Donde la energía de referencia ajustada se define como la energía de referencia más cualquier otro ajuste rutinario necesario para ajustarla a las condiciones del periodo demostrativo de ahorro. La energía de referencia ajustada se calcula normalmente desarrollando un modelo matemático que correlaciona los datos reales de la energía de referencia con las variables independientes adecuadas del periodo de referencia. A continuación, cada variable independiente del periodo demostrativo de ahorro se introduce en ese modelo matemático de referencia para obtener la energía de referencia ajustada.

Variables Independientes Una variable independiente es un parámetro que sabemos que va a cambiar de forma regular en el tiempo y que va a tener un impacto significativo sobre el consumo de un sistema, o de toda la instalación. Por ejemplo, una variable independiente que afecta al consumo es la temperatura exterior. De la misma forma que en una fábrica, el número de unidades producidas en un periodo de tiempo suele ser considerado como una variable independiente que afecta significativamente al consumo de energía. Otra variable independiente habitual es el número de días, horas o segundos de cada periodo de medida. Se puede consultar también en el capítulo 4.9.3


4.6.2 Condiciones Fijas o Ahorro Normalizado Como base para el ajuste se pueden utilizar otras condiciones diferentes a las del periodo demostrativo de ahorro. Las condiciones pueden ser las del periodo de referencia, la de otro periodo elegido arbitrariamente, o simplemente, un conjunto de condiciones normales, típicas o habituales. El ajuste según el conjunto de condiciones fijas refleja un estilo de ahorro que se puede denominar ahorro normalizado del periodo demostrativo de ahorro. Con este método, la energía del periodo demostrativo de ahorro y, posiblemente, la del periodo de referencia, se ajusta a partir de sus condiciones reales a un conjunto seleccionado de condiciones fijas habituales (o normales). La ecuación 1c reformula la ecuación general 1a para este tipo de informes de ahorro normalizado: Ahorro Normalizado = ( Energía Referencia ± Ajustes Rutinarios Condiciones Fijas ± Ajustes No-Rutinarios Condiciones Fijas ) - ( Energía Periodo Demostrativo ± Ajustes Rutinarios Condiciones Fijas ± Ajustes No-Rutinarios Condiciones Estableciadas ) 1c) El cálculo de los ajustes rutinarios del periodo demostrativo de ahorro suele implicar el desarrollo de un modelo matemático que correlaciona la energía del periodo demostrativo de ahorro con las variables independientes del periodo demostrativo de ahorro. Luego, este modelo sirve para ajustar la energía del periodo demostrativo de ahorro a las condiciones fijas elegidas. Y lo que es más importante, si el conjunto de las condiciones fijas no son del periodo de referencia también se utilizará un modelo matemático de la energía de referencia para ajustar la energía de referencia a las condiciones fijas elegidas.

¿Cuál tiene que ser la base para realizar el ajuste, o qué tipo de ahorro se emplea? Factores a tener en cuenta cuando se elige entre consumo de energía evitado y ahorro normalizado:

“Consumo de Energía Evitado (Ecuación 1b): - Depende de las condiciones que operan del periodo demostrativo de ahorro. A pesar de

que el ahorro se pueda ajustar según las condiciones climatológicas, el nivel de ahorro informado depende de las condiciones climatológicas reales.

- No se puede comparer de forma directa con el ahorro proyectado bajo las condiciones de referencia.

“Ahorro Normalizado” (Ecuación 1c): - No le afectan las condiciones del periodo demostrativo de ahorro ya que se establecen

unas condiciones fijas que no se vuelven a cambiar - Se puede comparer directamente con el ahorro proyectado bajo las mismas condiciones

fijas o elegidas. - Sólo se puede informar después de un ciclo completo de consumo de energía del

periodo demostrativo de ahorro, de manera que se pueda deducir la correlación matemática entre la energía del periodo demostrativo de ahorro y las condiciones operativas


4.7 Visión General de las Opciones del IPMVP El consumo de energía, en las diferentes posibilidades de la ecuación 1, se puede medir con una o varias de las siguientes técnicas: • Facturas de la empresa de suministro, lectura del equipo de medida, realizando los mismos

ajustes a las lecturas que aplica la empresa de suministro. • Equipos de medida que aíslan una MMEE, o parte de la instalación. Las lecturas se pueden

realizar de forma periódica en intervalos breves, o de forma continua, durante el periodo de referencia o el periodo demostrativo de ahorro.

• Lecturas por separado de los parámetros empleados para el cálculo del consumo. Por ejemplo: los parámetros operativos de los equipos, potencia y horas de operación se pueden medir por separado y luego ser multiplicados para calcular el consumo de energía de los equipos.

• Uso de patrones contrastados del consumo para medir dicho consumo de energía. Por ejemplo, si el consumo de energía de un motor esta relacionado con la señal de salida que procede de un variador de velocidad que controla el motor, se puede considerar que esta señal de salida es una representación del consumo de energía.

• Simulación calibrada con algunos datos del rendimiento real del sistema, o de la instalación que va a ser modelizadar. Un ejemplo de simulación por ordenador es el análisis DOE-2 en edificios, sólo con la Opción D.

Si se conoce el valor de la energía con precisión, o si medir resulta más caro de lo necesario, medir la energía puede no ser lo más apropiado. En ese caso, se estimarán algunos parámetros de las MMEE pero se tienen que medir otros (sólo Opción A). El IPMVP ofrece cuatro opciones para determinar el ahorro: A, B, C y D. Para seleccionar una de ellas hay que tener en cuenta diversos aspectos, como por ejemplo, dónde se establece el límite de medida (ver Capítulo 4.4). Si queremos determinar el ahorro de toda la instalación las Opciones C o D son las más adecuadas. Sin embargo, si sólo se quiere medir el rendimiento de la MMEE lo mejor es utilizar una técnica de verificación aislada de la medida de eficiencia energética, Opción A, B o D. La Tabla 1 es un resumen de las cuatro opciones detalladas en los Capítulos 4.8, 4.9 y 4.10. El Apéndice A contiene algunos ejemplos sobre la utilización de las diferentes opciones. La Sección 4.11 ofrece una guía para elegir la opción más adecuada en cada proyecto particular.


Opciones del IPMVP ¿Cómo se determina el ahorro?

Aplicaciones comunes

A. Verificación Aislada de la MMEE: medición del parámetro clave El ahorro se determina midiendo en la instalación el parámetro clave que determina el consumo de energía en del sistema donde se han implementado la MMEE y/o el éxito del proyecto. La medición se puede realizar de forma continua o puntual, en función de la variación que se espere del parámetro medido y de la duración del periodo demostrativo de ahorro.

Se realiza una estimación del parámetro que no ha sido seleccionado para ser medido en la instalación. La estimación se puede realizar con datos históricos, especificaciones del fabricante o supuestos ingenieriles. Sería necesario disponer de la documentación que se ha utilizado como fuentes o la justificación del parámetro que se está estimando. El error admisible obtenido al determinar el ahorro de energía por usar estimaciones en lugar de mediciones es estimado.

Cálculo por parte de la ingeniería de la energía de referencia y de la energía del periodo demostrativo de ahorro a partir de: • Lecturas continuas o

puntuales del parámetro clave operativo.

• Valores estimados.

Será necesario aplicar Ajustes rutinarios y ajustes no-rutinarios como correspondan

Una mejora de eficiencia energética en iluminación donde la potencia es el parámetro clave que se mide de forma periódica. Se estimarán las horas de funcionamiento de los puntos de luz según los horarios del edificio y el comportamiento de sus ocupantes.

B. Verificación aislada de la MMEE: medición de todos los parámetros El ahorro se determina midiendo en la instalación el consumo de energía del sistema en el que se ha implementado la MMEE.

La medición se realiza de forma continua o puntual, en función de la variación esperada del ahorro y la duración del periodo demostrativo de ahorro.

Mediciones continuas o puntuales de la energía del periodo de referencia y de la energía del periodo demostrativo de ahorro; y/o cálculos que utilicen patrones de consumo. Será necesario aplicar ajustes rutinarios y ajustes no-rutinarios como correspondan.

Instalación de un variador de frecuencia en un motor para regular el caudal de la bomba. Medir la potencia (kW) con un equipo de medida instalado en el propio motor que toma la lectura de la potencia cada minuto. En el periodo de referencia se instala el equipo de medida durante una semana para verificar la carga de trabajo del motor. El equipo de medida sigue instalado durante el periodo demostrativo de ahorro para hacer un seguimiento de la variación de la potencia de la bomba.

Tabla 1 Descripción General de las Opciones del IPMVP


Opciones del IPMVP ¿Cómo se determina el

ahorro? Aplicaciones comunes

C. Verificación de toda la Instalación El ahorro se determina midiendo el consumo de energía de toda la instalación, o de una parte de ella. La medición de todo el consumo de energía de la instalación se realiza de forma continua durante el periodo demostrativo de ahorro.

Análisis de toda la información de los equipos de medida de la empresa de suministro durante todo el periodo de referencia y todo el periodo demostrativo de ahorro. Ajustes rutinarios según sean necesarios utilizando comparaciones simples y análisis de regresión. Serán necesarios aplicar Ajustes no-rutinarios según sean convenientes.

Proyectos de eficiencia en los que las MMEE implementadas afecten a varios equipos de la instalación. Medición del consumo con equipos de medida de energía eléctrica y de combustibles durante un periodo de referencia de doce meses y durante el periodo demostrativo de ahorro.

D. Simulación Calibrada El ahorro se determina simulando el consumo de energía de toda la instalación, o de una parte de ella. La simulación tiene que ser capaz de modelar el rendimiento energético actual de la instalación. Esta opción suele requerir habilidades especiales para realizar simulaciones calibradas.

La simulación del consumo de energía calibrado con la información de las facturas de suministro, horarias o mensuales. (La lectura del consumo en un equipo puede servir para mejorar los datos de entrada.)

Proyectos de eficiencia donde las MMEE implementadas afecten a varios equipos de la instalación y no existen equipos de medida en el periodo de referencia. Después de la instalación de los equipos de medida de energía eléctrica y de combustibles se utilizan sus lecturas para calibrar la simulación. El consumo de energía de referencia, que se ha determinado con la simulación calibrada, es comparado con la simulación del consumo de la energía durante el periodo demostrativo de ahorro.

Tabla 1 Descripción General de las Opciones del IPMVP


4.8 Opciones A y B : Verificación Aislada de la Medida de Mejora de Eficiencia Energética El Capítulo 4.4 define el concepto de límite de medida que comprende a los equipos actualizados. El aislamiento de la verificación de la medida de eficiencia energética permite estrechar el límite de medida para reducir el esfuerzo necesario para monitorizar las variables independientes y las variables estáticas, cuando las mejoras afectan solo a una parte de la instalación. Sin embargo, cuando el límite de medida no abarca toda la instalación suele ser necesaro instalar equipos de medida adicionales en el propio límite de medida. En un límite de medida reducido existe también la posibilidad de que se produzcan filtraciones de efectos cruzados que no han sido medidos. Dado que no se mide toda la instalación, el resultado de las técnicas de verificación aislada de la medida de eficiencia energética no se puede correlacionar con el consumo de toda la instalación que aparece en las facturas de suministro. Los cambios realizados en la instalación fuera del límite de medida, que no tienen relación con la MMEE implementada, no son recogidas por las técnicas de verificación aislada de la medida de eficiencia energética, pero si son incluidos en el consumo de la instalación. Hay dos opciones para diferenciar el consumo de energía de los equipos afectados por una MMEE del consumo de energía del resto de la instalación: • Opción A: Verificación aislada de la MMEE: Medición del parámetro clave (Ver Capítulo

4.8.1) • Opción B: Verificación aislada de la MMEE: medición de todos los parámetros (ver Capítulo

4.8.2) El equipo de medida se instalará en el límite de medida entre el equipo actualizado por la MMEE y los equipos que no lo están

Al establecer el límite de medida se tiene que prestar especial atención a los flujos de energía que se ven afectados por la MMEE pero que quedan fuera del límite de medida. Se tiene que utilizar un método para estimar estos efectos cruzados (ver Capítulo 4.4). Por ejemplo: reducir la carga de iluminación implica aumentar el consumo del sistema de calefacción y reducir el de aire acondicionado, pero un límite de medida más razonable abarcaría sólo el consumo de energía eléctrica de iluminación, y no el impacto energético sobre la calefacción y el aire acondicionado. En ese caso, el efecto de la MMEE sobre el sistema de calefacción y de aire acondicionado es un efecto cruzado que tiene que ser evaluado. Si se espera un efecto importante se puede estimar el mismo como parte del ahorro de energía medido en iluminación. Determinar la demanda de calefacción y refrigeración serviría para determinar la proporción adecuada de cada estación. Sin embargo, si se puede ampliar el límite de medida y abarcar los efectos cruzados no serán necesarios estimarlos.

Ejemplo de verificación aislada

de la medida de mejora de eficiencia energética

Se cambia una caldera por otra más eficiente. Se establece el límite de medida justo alrededor de la nueva caldera de tal forma que no se ve afectada por la variación de la carga calorífica de toda instalación.

Sólo se necesitarán equipos de medida para medir el consumo del combustible y el calor generado por la caldera para determinar la eficiencia de las dos calderas en todos sus rangos de operación. Se elaborará el informe de ahorro aplicando la medida de eficiencia obtenida tras la mejora para una carga anual estimada de la caldera. La prueba de la eficiencia energética de la caldera se repetirá anualmente.


Además de los pequeños efectos cruzados estimados, el límite de medida define los puntos de medida de los equipos de medida y el alcance de cualquier ajuste que pueda ser realizado en las distintas versiones de la ecuación 1. Sólo será necesario monitorizar los cambios en los sistemas que consuman energía y en las variables operativas, dentro del límite de medida, para preparar los ajustes de la ecuación 1. El Capítulo 4.5, de forma generalista, trata sobre los periodos de medida. Los parámetros se pueden medir de forma continua, o de forma puntual durante breves periodos de tiempo. Según la variación que se espera del parámetro clave se decidirá si la medición se realiza de forma continua o periódica. Cuando no se espera que un parámetro vaya a cambiar de forma significativa se puede medir justo después de implantar la MMEE, y comprobarse de forma ocasional durante el periodo demostrativo de ahorro. Esta comprobación se puede determinar empezando por mediciones frecuentes para verificar que el parámetro es constante. Una vez que se ha comprobado que es constante se puede disminuir la frecuencia de las mediciones. Para mantener el control sobre el ahorro a medida que disminuye la frecuencia de las mediciones se llevarán a cabo inspecciones u otros tipos de pruebas más frecuentes para verificar que el funcionamiento es el adecuado. La medición continua ofrece una gran precisión del ahorro obtenido y mucha información del funcionamiento de los equipos. Estos datos pueden servir para optimizar o mejorar el funcionamiento de los equipos en tiempo real, lo que supone una ventaja adicional sobre el ahorro provocado por la MMEE. Los resultados de diversos estudios han demostrado que por el registro continuo de datos se puede generar un ahorro energético anual del 5% al 15% (Claridge et al. 1994 y 1996, Haberl et al. 1995). Si la medida no es continua, y se desinstalan los equipos de medida entre la toma de lecturas, hay que detallar en el Plan de Medida y Verificación la ubicación y las especificaciones de los equipos de medida, junto con su procedimiento de calibración del equipo utilizado. Si se espera un parámetro constante, los intervalos de toma de lecturas pueden ser puntuales y breves. Los motores eléctricos en industria suelen ser un ejemplo típico de consumo constante de electricidad, suponiendo que trabajan a carga constante. Sin embargo, el periodo de funcionamiento de un motor puede variar de un día a otro en función del tipo de producto que se fabrica. En caso de que los parámetros puedan cambiar con cierta periodicidad, la medición ocasional de estos parámetros, por ejemplo, las horas de funcionamiento del motor, se tienen que realizar en el momento más representativo del comportamiento nominal del sistema. En caso de que los parámetros varíen día a día, o cada hora, como sucede en la mayoría de los sistemas de calefacción y refrigeración de edificios, lo más sencillo es medir de forma continua. Cuando el consumo depende de las condiciones climatológicos se tiene que medir durante un periodo que sea lo suficientemente largo para caracterizar adecuadamente el patrón de consumo en todas las estaciones de un ciclo anual, es decir, en cada estación y por día laborable / fin de semana, y repetirlas cuantas veces sea necesario a lo largo del periodo demostrativo de ahorro. Ejemplos de este perfil, según el tipo de día, se pueden encontrar en Katipamula y Haberl (1991), Akbari et al. (1988), Hadley y Tomich (1986), Bou Saada y Haberl (1995ª, 1995b) y en Bou Saada et al. (1996). Cuando se incluyen varias versiones de una misma MMEE, en el límite de medida se puede utilizar una muestra estadística válida como media del conjunto. Este caso se puede dar, por ejemplo, cuando el consumo total de iluminación no se puede leer en un solo cuadro eléctrico ya que en el mismo cuadro hay más cargas que no son de iluminación. En ese caso, se mide una muestra estadísticamente significativa de las luminarias, antes y después, para evaluar la variación de la potencia eléctrica. Esta muestra se puede utilizar como la media de la potencia eléctrica total de la iluminación. En el Apéndice B-3 se tratan algunos aspectos estadísticos sobre muestreo.


Sólo si se necesitan realizar lecturas de corta duración se pueden utilizar equipos de medida portátiles. El coste de los equipos portátiles se puede compartir con otros propósitos. Sin embargo, los equipos de medida instalados de forma permanente también pueden proporcionan al personal de operación y mantenimiento un feedback, para poder optimizar sus sistemas. Es posible que los equipos adicionales de medida puedan permitir facturar individualmente a cada usuario o departamento en concreto. Las técnicas de verificación aislada de la medida de mejora de eficiencia energética son apropiados en los siguientes casos: • Sólo hay que determinar el rendimiento del sistema que está afectados por la MMEE, ya

sea por la responsabilidad asignada a cada parte en un contrato de rendimiento energético, o sea porque el ahorro de la MMEE es demasiado pequeño como para que se pueda detectar usando la Opción C.

• Se pueden estimar, dentro de un límite razonable, los efectos cruzados de las MMEE sobre el consumo de otros equipos de la instalación, o se pueden considerar insignificantes.

• Los posibles cambios introducidos en la instalación, más allá del límite de medida, son muy difíciles de identificar o de evaluar.

• No es difícil ni costoso monitorizar las variables independientes que afectan al consumo de energía.

• Ya existan equipos de medida para aislar el consumo de energia de los equipos. • Los equipos de medida adicionales, dentro del límite de medida, pueden tener otros usos,

como proporcionar un feedback de operación o para facturar los consumos a los arrendatarios.

• La medida de los parámetros clave es menos costosa que las simulaciones de la Opción D, o que los ajustes no-rutinarios de la Opción C.

• Las pruebas de larga duración no están garantizadas. • No se necesitan cuadrar los informes demostrativos de ahorros con la variación del pago a

los suministradores energéticos. En la Sección III del FEMP (2000) muestra las aplicaciones específicas más habituales de las técnicas de verificación aislada de las MMEE seleccionadas por el U.S. Deparment of Energy. No obstante, hay que tener en cuenta que las aplicaciones del FEMP LE-A-01, LC-A-01 y CH-A-01 no son consistentes con el IPMVP porque no requieren mediciones. En los Capítulos 4.8.1 y 4.8.2 se tratarán las características exclusivas de cada una de las técnicas de verificación aislada de las medidas de mejora de eficiencia energética. En el Capítulo 4.8.3 se abordan los aspectos sobre la medida que aparecen cuando se utilizan técnicas de verificación aislada de las medidas de mejora de eficiencia energética. La ASHRAE (2002) ofrece detalles técnicos sobre un método similar.

4.8.1 Opción A. Verificación Aislada de la MMEE: Medición del Parámetro Clave En la Opción A. Verificación aislada de la MMEE: medición del parámetro clave la energía de la ecuación 1 se puede dividir en un cómputo de mediciones de algunos parámetros y estimaciones de otros. Las estimaciones se tienen que utilizar sólo cuando se puede demostrar que el error de todas las estimaciones no afecta de forma significativa al ahorro total del informe. Hay que decidir qué parámetros se desean medir y qué parámetros se desean estimar, según la aportación de cada parámetro al error total del informe de ahorros. Los valores estimados, y el análisis de su importancia, se tienen que incluir en el Plan de Medida y Verificación (Capítulo 5). Las estimaciones se pueden realizar a partir de datos históricos, tales


¿Qué es lo que hay que medir? Consideremos el ejemplo de un proyecto de iluminación donde se mide la potencia eléctrica del periodo demostrativo del ahorro pero que no se mide el consume en el periodo de referencia. En ese caso, el consume de electricidad se tiene que tratar como una estimación al diseñar el proceso con la Opción A.

En consecuencia, se tienen que medir las horas de operación para que el procedimiento se adhiera a la Opción A del IPMVP.

como las horas de funcionamiento obtenidas a partir del consumo de la curva de referencia, las prestaciones del fabricante del equipo, pruebas de laboratorio o datos climatológicos conocidos. Si se conoce que un parámetro, como las horas de funcionamiento, es constante y que la MMEE no influirá sobre él, entonces basta con medirlo en el periodo demostrativo de ahorro. La medida del periodo demostrativo de ahorro de este parámetro constante se puede considerar también una medida de su valor de referencia. Siempre que se conozca que un parámetro varía de forma independiente, no se puede medir en la instalación ni durante el periodo de referencia ni durante el periodo demostrativo de ahorro, el parámetro debe ser tratado como una estimación. Los cálculos de ingeniería, o los modelos matemáticos, pueden servir para evaluar la importancia de los errores al estimar cualquier parámetro incluido en el informe de ahorros. Por ejemplo, si hay que estimar parte de las horas de funcionamiento de los equipos, que pueden estar entre 2.100 y 2.300 horas al año, se tiene que calcular el ahorro con 2.100 y 2.300 horas y la diferencia será evaluada según su importancia respecto al ahorro esperado. El efecto combinado de todas esas estimaciones se tiene que evaluar antes de determinar si se han realizado suficientes mediciones o no en la instalación. Ver Apéndice B-5.1. Los parámetros a medir se seleccionarán en función de los objetivos del proyecto o de una ESE que asuma el riesgo en obtener los resultados en alguna MMEE. Cuando un parámetro es importante para determinar el rendimiento éste tiene que ser medido. También se pueden estimar otros parámetros que puedan estar fuera del control del contratista. En el Capítulo 2.2.1 del FEMP (2000) se resumen las tareas comunes que asumen las partes en un contrato de rendimiento energético. El United Guidelines For FEMP M&V Option A ha publicado la Detailed Guidelines For FEMP M&V Option A (2002) que ofrece una guía sobre las estimaciones que deben afrontar las agencias federales de los Estados Unidos. (Nota: las directrices del FEMP denominan estipulaciones a los valores estimados). Si se calcula el ahorro restando un parámetro medido de uno estimado el resultado es un

parámetro estimado. Por ejemplo, si se mide un parámetro en el periodo demostrativo de ahorro y se resta de un valor del mismo parámetro que no se ha medido en el periodo de referencia la diferencia resultante solamente será una estimación. Un ejemplo de aplicación de la Opción A es una MMEE que implique instalar dispositivos de iluminación de bajo consumo sin cambiar las horas de iluminación. El ahorro se puede determinar con la Opción A midiendo en el circuito de iluminación la potencia eléctrica antes y después de implantar la MMEE, al mismo tiempo que se estima el tiempo de

operación. Otras variaciones de este tipo de MMEE, mostradas en la Tabla 2, muestran los casos las que las estimaciones se adhieren a la Opción A.


Cuando se planifica el procedimiento de la Opción A, antes de establecer los parámetros que se van a medir, hay que considerar tanto la variación de la energía de referencia como el impacto energético de la MMEE. A continuación se muestran tres posibles situaciones:

• La MMEE disminuye la carga constante, sin cambiar las horas de funcionamiento. Ejemplo: se reemplazan los dispositivos de iluminación en una planta por otros más eficientes pero no se alteran las horas de funcionamiento. Para medir el impacto del proyecto hay que medir la potencia de los dispositivos durante el periodo de referencia y durante el periodo demostrativo de ahorro, mientras que las horas de funcionamiento son estimadas a la hora de calcular el consumo de energía.

• La MMEE disminuye las horas de funcionamiento, aunque la carga sigue siendo la misma. Ejemplo: un dispositivo automático cierra los compresores de aire durante los periodos de inactividad. Para medir el impacto del proyecto hay que medir el tiempo de funcionamiento de los compresores durante el periodo de referencia y durante el periodo demostrativo de ahorro, mientras que la potencia de los compresores puede ser estimada para el cálculo del consumo de energía.

• La MMEE disminuye tanto la carga de los equipos como las horas de funcionamiento. Ejemplo: Reajustar la temperatura de consigna en un sistema de calefacción disminuye el agua sobrecalentada provocando que los ocupantes tengan que cerrar las ventanas, con lo que se consigue disminuir la carga de la caldera y su tiempo de funcionamiento. Si tanto la carga como los periodos de funcionamiento son variables no se puede utilizar la Opción A. En general, cuando la carga y las horas de funcionamiento son variables se necesita medir y calcular de forma mucho más precisa.

4.8.1.1 Opción A: Cálculos La ecuación general 1 del Capítulo 4.1 se utiliza en todos los cálculos basados en el IPMVP. Sin embargo, en la Opción A no se necesita hacer ningún ajuste, ni rutinarios ni no-rutinarios, en función de la ubicación del límite de medida, de la naturaleza de los valores estimados, de la duración del periodo demostrativo de ahorro o del tiempo que transcurre entre la toma de las lecturas del periodo de referencia y las mediciones del periodo demostrativo de ahorro.

Estrategia de Medida frente a la Estimación Situación Horas operativas

Potencia eléctrica

¿Se adhiere a la Opción

A? Medidas Estimada Si La MMEE disminuye las horas de operación Estimadas Medida No

Estimadas Medida Si La MMEE disminuye la potencia eléctrica instalada Medidas Estimada No La MMEE disminuye la potencia eléctrica instalada y las horas de operación:

Estimada Medida Si No se conoce el consumo de referencia y se conoce sólo las horas de operación

Medida Estimada No

Medidas Estimadas Si Se conoce el consumo pero no las horas de operación Estimadas Medida No

Medida Estimadas Se conoce muy poco la potencia instalada y las horas de operación Estimadas Medidas

No – Usar Opción B

Tabla 2

Ejemplo de Iluminación


Del mismo modo, en la Opción A, la medición de la energía durante el periodo de referencia, o el periodo demostrativo de ahorro, implica medir un único parámetro y estimar el resto. La ecuación 1 se puede simplificar de la siguiente forma: Ahorro Opción A = (Parámetro Medido Periodo de Referencia – Parámetro Medido Periodo Demostrativo de Ahorro) – Valor Estimado 1d)

4.8.1.2 Opción A: Verificación de la Instalación Dado que algunos valores en la Opción A son estimados, hay que comprobar detenidamente la instalación para garantizar que las estimaciones realizadas son realistas, se pueden lograr y están basadas en medidas que pueden conseguir el ahorro esperado. Durante el periodo demostrativo de ahorro se volverá a inspeccionar la instalación cada cierto tiempo para comprobar que los equipos siguen instalados, y que su funcionamiento y mantenimiento son los adecuados. Estas inspecciones garantizarán que el potencial para generar el ahorro previsto no ha cambiado y también para validar los parámetros que se estimaron. La frecuencia de las inspecciones esta determinada en función de la probabilidad de que se produzcan variaciones en el rendimiento. Tal probabilidad se puede establecer mediante inspecciones frecuentes al comienzo del periodo para determinar la estabilidad y el rendimiento del equipo existente. Un ejemplo que necesita inspecciones rutinarias son las MMEE en iluminación. Se puede determinar el ahorro mediante un muestreo del rendimiento de los dispositivos de iluminación y con un recuento de la cantidad de ellos que están funcionando. En ese caso, el funcionamiento de las lámparas es crucial para determinar el ahorro. De igual forma, cuando se asume una configuración concreta de control de equipos, existe la posibilidad de que sean manipulados, con lo que revisiones regulares de los sistemas de control puede reducir la incertidumbre sobre los valores estimados.

4.8.1.3 Opción A: Coste Determinar el ahorro con la Opción A puede resultar menos costoso que utilizar otras opciones, ya que el coste de estimar un parámetro suele ser menor que el de tomar lecturas. Sin embargo, en algunos casos en los que la única solución posible es estimar, una buena estimación puede ser más costosa que tomar las medidas de forma directa. En el momento de presupuestar el coste de la Opción A hay que considerar todas las variables: análisis, estimaciones, instalación de equipos de medida, coste de lectura y registro de datos.

4.8.1.4 Option A: Best Applications Junto con las mejores aplicaciones de verificación aislada de la MMEE del Capítulo 4.8 la Opción A resulta apropiada cuando: • Estimar parámetros clave puede evitar dificultades a la hora de realizar ajustes no-

rutinarios, en caso de que se produzcan futuros cambios dentro del límite de medida. • La incertidumbre de las estimaciones es aceptable. • La continua efectividad de la MMEE puede ser evaluada mediante una inspección rutinaria

de los parámetros estimados. • La estimación de algunos parámetros es menos costosa que su medición con la Opción B,

o con su simulación con la Opción D. • Se conoce bien el parámetro clave que se utiliza para calcular el ahorro. Los parámetros

clave sirven para valorar el rendimiento de un proyecto o de una ESE.


4.8.2 Opción B: Verificación Aislada de la MMEE: Medición de todos los Parámetros La Opción B. Verificación Aislada de la MMEE: medición de todos los parámetros necesita medir todos los consumos de energía de la ecuación 1, o todos los parámetros necesarios para su cálculo. El ahorro generado con la mayoría de las MMEE se puede determinar con la Opción B. Sin embargo, la dificultad y el coste aumentan a medida que crece la complejidad de la medida. La verificación de ahorros con la Opción B es, en general, más complicada y costosa que la Opción A. No obstante, con la Opción B se consiguen resultados más precisos cuando la demanda o el ahorro son variables. Este coste adicional se justifica si la ESE es responsable de todas las variables que afectan al ahorro de energía.

4.8.2.1 Opción B: Cálculos La ecuación general 1 del Capítulo 4.1 se utiliza en todos los cálculos basados en el IPMVP. Sin embargo, con la Opción B no es necesario hacer ajustes ni rutinarios ni no-rutinarios en función de la ubicación del límite de medida, de la duración del periodo demostrativo de ahorro o del tiempo que transcurre entre las mediciones del período de referencia y las mediciones del periodo demostrativo de ahorro. Así pues, la ecuación 1 se puede simplificar de la forma siguiente: Ahorro Opción B = Energía de Referencia - Energía Periodo Demostrativo de Ahorro 1e)

4.8.2.2 Opción B: Mejores Aplicaciones Junto a los métodos de verificación aislada de las MMEE del Capítulo 4.8 la Opción B resulta apropiada cuando: • Los equipos de medida instalados para lograr la verificación aislada del ahorro van a ser

utilizados para otros fines, como puede ser tener un feedback operativo o facturar consumos a inquilinos.

• La medición de todos los parámetros cuesta menos que su simulación con la Opción D. • El ahorro o las operaciones dentro del límite de medida son variables.

4.8.3 Aspectos sobre la Medida para la Verificación Aislada de las MMEE Aislar una MMEE suele requerir instalar equipos de medida especiales, ya sea de forma permanente o durante un breve periodo de tiempo. Estos equipos de medida se pueden instalar durante la auditoría energética con el propósito de definir el consumo antes del diseño de la MMEE. O bien se pueden instalar para medir el rendimiento obtenido durante el periodo de referencia que será incluido en el Plan de Medida y Verificación. Se puede medir en el límite de medida, por ejemplo, temperatura, humedad, caudal, presión, tiempo de operación de equipos, consumo de energía eléctrica o térmica. Hay que tener habilidades en medida para poder determinar el ahorro con una precisión razonable y que se pueda aplicar en el tiempo. De forma permanente la medida está evolucionando debido a la mejora de los equipos utilizados. Así pues, hay que utilizar los equipos más actualizados para determinar el ahorro (ver también el Capítulo 8.11). Los puntos siguientes describen algunas consideraciones que se utiliza sobre la medida cuando se utilizan técnicas de verificación aislada de las MMEE.


4.8.3.1 Medida del Consumo de Electricidad Para medir con precisión el consumo de electricidad hay que medir con un solo equipo de medida la tensión, el amperaje y el factor de potencia, o el voltaje rms10 real. No obstante, solo con medir tensión y amperaje se puede determinar adecuadamente la potencia de las cargas puramente resistivas, tal y como ocurre en lámparas incandescentes o calentadores eléctricos (que cuente con un equipo de ventilación asociado). Cuando se mide la potencia hay que asegurarse de que la forma de la onda eléctrica de una carga resistiva no es distorsionada por otros dispositivos de la instalación. Hay que medir la punta de demanda de la misma forma que lo hace la compañía eléctrica en la facturación. Para lo cuál, puede ser necesario registrar en continuo la demanda con un equipo de medida parcial. Con este registro, se puede comparar los datos del equipo con el período en el que se ha producido la punta de demanda según la empresa eléctrica. La compañía eléctrica puede facilitar la información de los periodos en los que se produjo la punta de demanda en las facturas o en la curva de carga. La forma de medir el consumo de electricidad varía según la empresa eléctrica. El método de medida del consumo en un equipo de medida parcial tiene que reproducir el método que utiliza el equipo de medida de la empresa eléctrica para facturar al cliente. Por ejemplo: si la compañía eléctrica calcula el consumo cada 15 minutos, entonces, el equipo de medida se tiene que configurar para registrar los datos cada 15 minutos. Si, por el contrario, la compañía eléctrica cambia el intervalo del registro del consumo, el registro de los datos del dispositivo instalado tiene que tener la misma capacidad de registro. La capacidad de cambiar el intervalo de lectura se puede simular registrando los datos a intervalos fijos de un minuto y luego reproducir el intervalo de la compañía eléctrica con un programa. Sin embargo, hay que asegurarse de que en las instalaciones no se producen con frecuencia combinaciones de equipos que puedan provocan picos de demanda puntuales (de un minuto), los cuales aparecerían de forma diferente en un intervalo cambiante que en uno fijo. Después de procesar los datos y simular el intervalo de la compañía eléctrica, hay que convertir la información a datos horarios para archivarlos y poder analizarlos en el futuro.

4.8.3.2 Calibración Los equipos de medida tienen que ser calibrados según las recomendaciones del fabricante y según los procedimientos fijados por la legislación vigente sobre medida. Siempre que sea posible, hay que utilizar estándar de primer orden y equipos de calibración con precisión no inferior a un estándar de tercer grado. Los equipos de medida y los sensores se tienen que seleccionadar por su facilidad de calibración y capacidad para mantener estable dicha calibración. Una buena opción es seleccionar equipos que se pueden autocalibrar. El Capítulo 10 se facilita una selección de referencias sobre calibración: ASTM (1992), Baker y Hurley (1984), Benedict (1984), Bryant y O'Neal (1992), Cortina (1988), Doebelin (1990), EEI (1981), Haberl et al. (1992), Harding (1982), Huang (1991), Hurley y Schooley (1984), Hurley (1985), Hyland y Hurley (1983), Kulwicki (1991), Leider (1990), Liptak (1995), Miller (1989), Morrissey (1990), Ramboz y McAuliff (1983), Robinson et al. (1992), Ross y White (1990), Sparks (1992), Wiesman (1989), Wise (1976), Wise y Soulen (1986).

10 Los valores rms (raíz cuadrada media) se pueden medir con instrumentos digitales para cuantificar adecuadamente la potencia neta cuando se producen distorsiones de onda en los circuitos de corriente alterna.


4.9 Opción C: Verificación de toda la Instalación La Opción C. Verificación de toda la Instalación implica el uso del equipo de medida de la empresa de suministro, de equipos que miden toda la instalación o de equipos parciales, para determinar el rendimiento energético de toda la instalación. En ese caso, el límite de medida abarca toda la instalación, o gran parte de la misma. Esta opción establece el ahorro de energía conseguido por un conjunto de MMEE implementadas en parte de la instalación que está monitorizada por el equipo de medida. Del mismo modo, dado que se emplean los equipos de medida de toda la instalación, el ahorro que refleja la Opción C incluye todos los efectos, positivos o negativos, de cualquier modificación que ocurra dentro de la instalación y que no sean atribuibles a las MMEE implementadas. La Opción C está pensada para proyectos donde el ahorro que se esperan es superior a las variaciones aleatorias de la energía o que no tengan explicación y que ocurran dentro de la instalación. Si el ahorro es grande, en comparación con las variaciones no justificadas de los consumos de referencia, será sencillo identificar el ahorro. Además, cuanto más largo es el periodo de análisis del ahorro tras la implementación de las MMEE menos significativo será el impacto de las variaciones de corta duración que no tengan explicación11. En general, el ahorro estimado tiene que ser superior al 10% de la energía de referencia si se quiere hacer una distinción precisa del ahorro a partir de los datos de referencia cuando el periodo demostrativo de ahorro es inferior a dos años. Identificar los cambios que se producen en la instalación y que precisan de ajustes no-rutinarios es el principal reto asociado a la Opción C, sobre todo cuando el ahorro se monitoriza durante periodos prolongados de tiempo. (Ver también el Capítulo 8.2 sobre ajustes de los consumos de referencia no-rutinarios). Así pues, se deben realizar inspecciones periódicas de los equipos y de la operación de la instalación durante el periodo demostrativo de ahorro. Estas inspecciones mostrarán las variaciones de las variables estáticas respecto a las condiciones de referencia. Tales inspecciones pueden formar parte del proceso de monitorización que garantizará que se siguen manteniendo los métodos operativos establecidos. La ASHRAE (2002) ofrece especificaciones detalladas sobre un método similar.

4.9.1 Opción C: Aspectos sobre los Consumos de Energía Cuando en un complejo de instalaciones sólo hay un punto de medida se necesitan varios equipos de medida parcial en cada una de las instalaciones para evaluar el rendimiento por separado. En una sola instalación se utilizarán siempre varios equipos de medida para medir el consumo de cada uno de los consumos. Si un equipo de medida suministra energía a un sistema que interacciona con otros sistemas que consumen energía, ya sea directa o indirectamente, los datos de ese equipo de medida se tienen que incluir en determinar el ahorro de toda la instalación. Se pueden ignorar aquellos equipos de medida que no interaccionan con otros sistemas, y cuyo ahorro no se va a determinar. Un ejemplo puede ser una instalación de alumbrado exterior que disponga de un equipo de medida independiente. Hay que determinar el ahorro por cada equipo de medida, o equipo de medida parcial, de forma que se pueda evaluar separadamente la variación del rendimiento en cada parte de la instalación. Sin embargo, si un equipo mide sólo una pequeña parte del consumo total, se puede contabilizar con el total de los equipos de medida más grandes para reducir la gestión de

11 Ver el Apéndice B-5. La ASHRAE (2002) proporciona métodos cuantitativos para evaluar el impacto de las variaciones de los datos de referencia según se prolonga el periodo demostrativo de ahorro.


datos. Cuando se combinan de esta forma los equipos de medida eléctricos, habrá que tener en cuenta que, con frecuencia, los equipos de medida de consumos pequeños no llevan asociados los datos de demanda, de forma que los datos totales de consumo no ofrecen ninguna información significativa sobre el factor de carga. Si se leen varios equipos en días diferentes, los equipos que tengan un único periodo de facturación tienen que ser analizados por separado. Después de analizar cada equipo de medida de forma individual se podrá sumar el ahorro resultante si se han recogido las fechas en el informe. Si faltan datos sobre el consumo de energía en el periodo demostrativo de ahorro se puede crear un modelo matemático del periodo demostrativo de ahorro para obtener los datos que faltan. Sin embargo, el ahorro del periodo en el que falta información se tiene que identificar como datos no disponibles.

4.9.2 Opción C: Aspectos sobre la Facturación de la Energía El consumo de energía en la Opción C se suele obtener del equipo de medida de la empresa de suministro, por la lectura directa del equipo o por las propias facturas. Si se utilizan las facturas hay que tener en cuenta que las prestaciones del equipos de medida de la empresa de suministro no suelen ser tan altos como los de la Medida y Verificación. En ocasiones las facturas suelten tener datos estimados, sobre todo en el caso de pequeñas empresas. A veces, no se puede saber con las facturas si los datos son estimados o son reales. Las lecturas estimadas que no están registradas generan errores en los meses estimados y en el mes siguiente en el que se registre una la lectura real. No obstante, la primera factura con datos reales, después de una o varias estimaciones, corregirá los errores anteriores en cuanto al consumo de energía. Los informes de ahorro tienen que reflejar si hay estimaciones en los datos provenientes de las empresas de suministro. Cuando una compañía eléctrica hace una estimación de la lectura del equipo de medida, no existirán datos válidos sobre la demanda de energía eléctrica en ese periodo. También el suministro de energía se puede realizar de forma indirecta a la instalación, por almacenamientos propios, como puede ser el caso de fuel, propano o carbón. En estos casos, las facturas de la empresa de suministro no reflejan el consumo real de la instalación durante el periodo que transcurre entre una factura y otra. De forma ideal, equipo de medida aguas abajo del sistema de almacenamiento permitirá medir el consumo. Si no se dispone de ese equipo de medida habrá que incluir en las facturas un ajuste por el nivel de existencias en cada periodo de facturación.

4.9.3 Opción C: Varibles Independientes Los parámetros que cambian con regularidad y que afectan al consumo de la instalación se denominan variables independientes (ver también el cuadro del Capítulo 4.6.1). Las variables independientes habituales son las condiciones climatológicas, el nivel de producción y de ocupación de un edificio. Las condiciones climatológicas tienen varios aspectos pero para analizar el comportamiento global de la instalación, se suele medir la temperatura exterior por medio de un termómetro externo. La producción tiene diferentes aspectos que dependen de la propia naturaleza del proceso industrial. La producción se puede expresar normalmente en unidades de producción o volumen de cada producto. La ocupación del edificio se puede expresar de muchas formas: habitaciones ocupadas en el hotel, horas de ocupación de un edificio de oficinas, número de días ocupados (relación entre días entre semana y fines de semana) o comidas de un restaurante. Un modelo matemático puede ser capaz de evaluar las variables independientes siempre que éstas tengan un comportamiento cíclico. Los análisis de regresión, así como el uso de otros modelos matemáticos, pueden ayudar a determinar el número de variables independientes que


hay que considerar en los datos de referencia (ver Apéndice B-2). Los parámetros que tienen un efecto significativo en el consumo de referencia tienen que ser incluidos en ajustes rutinarios cuando se determine el ahorro12 utilizando la ecuación 1a, 1b ó 1c. Las variables independientes se tienen que medir y registrar al mismo tiempo que el consumo de energía. Por ejemplo, se tiene que disponer de un registro diario de los datos climatológicos para que los datos correspondan con el periodo exacto de la medida mensual de la energía, el cual puede ser diferente del mes natural. Utilizar la temperatura media mensual como único dato, para un periodo de medida de los consumos de energía que no sea el mes del calendario, introduce un error innecesario en el análisis.

4.9.4 Opción C: Cálculos y Modelos Matemáticos Para la Opción C el elemento de ajustes rutinarios de la ecuación 1a se calcula por medio de un modelo matemático que se corresponde con el patrón de consumo de cada uno de los equipos de medida. Un modelo puede ser algo tan sencillo como una lista ordenada de doce cantidades de energía medidas mes a mes, sin realizar ningún tipo de ajuste. No obstante, a menudo el modelo incluyen factores obtenidos de un análisis de regresión, que correlaciona la energía con una o más variables independientes, tales como temperatura exterior, grados-día, duración del periodo de medida, producción, ocupación o modo de operación. El modelo también puede incluir un conjunto de parámetros de regresión diferentes para condiciones diferentes, como el verano o el invierno, o para edificios cuyo consumo cambia en función de la estación del año. Por ejemplo, en las escuelas el consumo es diferente en el curso escolar y en el periodo de vacaciones, pueden ser necesarios varios modelos de regresión para los distintos periodos de consumo (Landman y Haberl 1996ª; 1996 b). La Opción C utiliza años completos con información continua de 12, 24 ó 36 meses, tanto durante el periodo de referencia como en el periodo demostrativo de ahorro (Fels 1986). Los modelos que utilizan un número diferente de meses, por ejemplo, 9, 10, 13 ó 18 meses, pueden provocar un sesgo estadístico debido a un exceso, o un defecto, respecto al promedio de operación anual. La lectura de datos de toda la instalación puede ser horaria, diaria o mensual. Los datos horarios se tienen que pasar a datos diarios para limitar el número de variables independientes necesarias para crear un modelo razonable de referencia, sin aumentar de forma significativa la incertidumbre en el ahorro calculado (Katipamula 1996, Kissock et al. 1992). Con frecuencia, la variación de datos diarios tiene su origen en el ciclo semanal de la mayoría de las instalaciones. Muchos modelos matemáticos son adecuados para la Opción C. Para seleccionar en cada aplicación el más adecuado hay que considerar índices estadísticos, como R2 y t (ver Apéndice B-2.2)13. El Apéndice B-2.2, o la bibliografía estadística, puede ayudar a demostrar la validez estadística del modelo que se ha seleccionado.

4.9.5 Opción C: Medida Para medir la energía de toda la instalación se pueden utilizar el equipo de medida de la empresa de suministro. Los datos de los equipos de medida de la empresa de suministro se consideran 100% fiables para el cálculo del ahorro ya que se trata de datos que se utilizan para realizar la facturación del consumo. En general, los equipos de medida de la empresa de

12 El resto de parámetros que afectan al consumo (es decir factores estáticos, ver cuadro del Capítulo 4.6) se tienen que medir y registrar en el periodo de referencia y en el periodo demostrativo de ahorro de tal forma que se puedan realizar los ajustes no-rutinarios, si fueran necesarios (ver Capítulo 8.8). 13 Se puede encontrar más información sobre los procedimientos de selección en Reynolds y Fels (1988), Kissock et al. (1992, 1994) y la ASHRAE Handbook of Fundamentals (2005) Capítulo 32. La ASHRAE (2002) ofrece varias pruebas estadísticas para validar la utilidad de los modelos de regresión derivados.


suministro están sujetos a una regulación, relacionada con su precisión para la facturación de energía. El equipo de medida de la empresa de suministro puede equiparse, o puede ser modificado, para poder emitir un impulso eléctrico que pueda ser registrado por los equipos que monitorizan la instalación. El impulso eléctrico tiene que ser calibrado con una referencia conocida, como pueden ser los datos registrados por el equipo de medida de la empresa de suministro. Utilizando los equipos de medida instalados por el propietario de la instalación se pueden medir los consumos de energía del total de la instalación. La precisión de estos equipos de medida se tiene que valorar en el Plan de Medida y Verificación, junto con la forma de comparar sus lecturas con las lecturas de los equipos de medida de la empresa de suministro.

4.9.6 Opción C: Coste El coste de la Opción C depende de dónde provengan los datos de la energía y de la dificultad para conseguir los datos de las variables estáticas, dentro del límite de medida, para poder realizar los ajustes no-rutinarios durante el periodo demostrativo de ahorro. Los equipos de medida de la empresa de suministro, o los equipos de medida parcial existentes, funcionan bien si los datos del equipo de medida se guardan correctamente. Esto no supone un coste adicional en la realización de la medida. El coste de seguir la variación de las variables estáticas depende del tamaño de la instalación, de su probabilidad de cambio, de la dificultad de detectar sus cambios y de los procedimientos de seguimiento ya implantados.

4.9.7 Opción C: Mejores Aplicaciones La Opción C resulta útil cuando: • Se tiene que evaluar el rendimiento energético de toda la instalación y no sólo el de las

MMEE implantadas. • Existen muchas clases de MMEE implementadas en una sola instalación. • Las MMEE afectan a actividades cuyo consumo de energía individual es difícil de medir

de forma independiente (formación de operarios, mejoras en paredes o ventanas). • El ahorro es elevado, comparado con la variación de los datos de referencia durante el

periodo demostrativo de ahorro (ver Apéndice B-1.2). • Cuando las técnicas de verificación aislada de la MMEE, Opciones A o B, son

excesivamente complejas. Por ejemplo, cuando los efectos cruzados o las interacciones entre las MMEE son importantes.

• No se espera que se produzcan cambios significativos durante el periodo demostrativo de ahorro.

• Se puede implantar un sistema para seguir las variables estáticas que permitan introducir los posibles ajustes no-rutinarios.

• Se puede encontrar una correlación razonable entre consumo de energía y otras variables independientes.

4.10 Opción D: Simulación Calibrada La Opción D. Simulación Calibrada implica el uso de un programa de simulación por ordenador para predecir el consumo de la instalación en uno o ambos términos de la ecuación 1) El modelo de simulación debe ser calibrado para que pueda predecir un patrón de consumo que coincida de forma aproximada con los datos registrados realmente por el equipo de medida.


La Opción D puede servir para evaluar el rendimiento de todas las MMEE de una instalación de forma parecida a la Opción C. En cualquier caso, la herramienta de simulación de la Opción D permite estimar el ahorro atribuible a cada una de las MMEE en aquellos proyectos en los que se incluyan varias de ellas. La Opción D también puede servir para evaluar el rendimiento de sistemas independientes dentro de una instalación, de forma parecida a la Opciones A y B. En ese caso, el consumo de energía del sistema se tiene que separar del consumo del resto de la instalación por medio de los equipos de medida adecuados, como se explicó en los Capítulos 4.4 y 4.8. La Opción D resulta útil cuando: • No existen, o no están disponibles, los datos de la energía de referencia. Este caso se

pueda dar en: o Nuevas instalaciones que tengan MMEE que tengan que ser evaluadas de forma

separada al resto de la instalación. o Un complejo de instalaciones donde no hay un equipo de medida individual para cada

parte de la instalación durante el periodo de referencia, pero donde sí hay equipos de medida individual después de la implementación de las MMEE.

• No están disponibles los datos de la energía del periodo demostrativo de ahorro, o están encubiertos por factores que son difíciles de cuantificar. En determinados casos resulta difícil predecir cómo afectarán en el consumo los futuros cambios en la instalación. Los cambios en el proceso industrial, o en los nuevos equipos, hacen que el cálculo de los ajustes no-rutinarios sean tan inexactos que las Opciones A, B o C generarían demasiados errores a la hora de determinar el ahorro.

• Lo que se necesita es determinar el ahorro asociado a cada MMEE, pero las mediciones que implican las Opciones A o B son demasiado complejas o costosas.

Si el programa de simulación predice la energía del periodo demostrativo de ahorro el ahorro determinado persistirá sólo si se mantienen los modos de operación simulados. En inspecciones periódicas se identificarán los cambios respecto a las condiciones de referencia y el rendimiento modelizado de los equipos (ver también el Capítulo 4.8.1.2). Habrá que ajustar las simulaciones como corresponda. La Opción D se utiliza como la principal opción de Medida y Verificación para evaluar la inclusión de medidas de eficiencia energética en el diseño de nuevas instalaciones. La sección del IPMVP Volumen III Parte I titulada Conceptos y Opciones para Determinar el Ahorro en Nuevas Construcciones ofrece una guía sobre una serie de técnicas de Medida y Verificación en edificios nuevos. El Volumen III Parte I aborda el reto que supone establecer una referencia en un edificio que es menos eficiente de lo que realmente se había diseñado. El principal reto de la Opción D es realizar informáticamente una modelización y calibración precisa de los datos de energía medidos. Para controlar el coste de este método, a la vez de que se mantiene una precisión razonable, se tienen que tener en cuenta los siguientes aspectos cuando se utilice la Opción D: • Se tiene que realizar un análisis de la simulación por parte del personal formado para ello,

y con suficiente experiencia en programas y técnicas de calibración. • Los datos de entrada representarán la mejor información disponible e incluirán todos los

datos disponibles sobre el rendimiento real de los elementos clave de la instalación. • Los datos de partida de la simulación necesitan ajustes para que los resultados coincidan

con los datos del consumo obtenidos de las facturas de suministro, con una tolerancia aceptable, es decir, calibrada. Si la coincidencia es alta entre la energía proyectada y la


real, esto no demuestra de forma suficiente que la simulación es capaz de predecir correctamente el comportamiento energético de la instalación (ver Capítulo 4.10.2).

• La Opción D requiere de un detenido proceso de documentación. Se tiene que guardar copia en papel y en soporte informático de las impresiones de la simulación, de los datos de los estudios y de los datos de los equipos de medida, o de monitorización, utilizados para definir los valores de partida y de calibración del modelo de simulación. Se tiene que indicar la versión del programa disponible públicamente, con el fin de que otra persona pueda revisar los cálculos.

La ASHRAE (2002) ofrece detalles técnicos de un método similar y de un modelo de simulación calibrada de las facturas de suministro. Existen diferentes tipos edificios donde no resulta fácil realizar la simulación: • Edificios con patios grandes. • Con una superficie importante en subsuelo, o a ras de suelo. • Con una envolvente exterior atípica. • Con complejas configuraciones de sombras. • Con un gran número de zonas con distinto control de temperatura. Hay MMEE que en algunos edificios resultan difíciles de simular como: • La instalación de materiales aislantes en áticos. • Complejas modificaciones del sistema de calefacción, ventilación o aire acondicionado.

4.10.1 Option D: Types of Building Simulation Programs Se puede encontrar información sobre los distintos modelos de simulación de edificios en el Capítulo 32 del ASHRAE Handbook (2005) y en el Capítulo 6.3 de la ASHRAE (2002). El Unites States Department of Energy (DOE) publica un listado actualizado de los programas informáticos públicos y privados que se utilizan para la simulación energética de edificios en www.eren.doe.gov/buildings/ tools directory. Los programas de simulación de edificios suelen emplear técnicas de cálculo horario. No obstante, también se puede utilizar el procedimiento simplificado de análisis energético de la ASHRAE si las pérdidas y ganancias de calor, cargas internas y sistemas de calefacción, ventilación y aire acondicionado son simples. Las características de los procedimientos de ASHRAE contienen métodos bin y modelos simplificados de sistemas de calefacción, ventilación y aire acondicionado. También se utilizan otros tipos de programas con fines especiales para simular el consumo de energía y el funcionamiento de dispositivos o procesos industriales. La ASHRAE ofrece modelos de componentes de HVAC en su HVAC02 Toolkit (Brandemuehl 1993) y para calderas y enfriadores en el HVAC01 Toolkit (Bourdouxhe 1994ª, 1994b, 1995). En el informe de Knebel (1983) también hay disponibles modelos simplificados de componentes de HVAC. Asimismo, se han identificado otras muchas ecuaciones en otros modelos (ASHRAE 1989, SEL 1996). La aplicación informática utilizada debe estar bien documentada y el usuario tiene que ser capaz de comprender perfectamente su funcionamiento.

4.10.2 Opción D: Calibración El ahorro calculado con la Opción D se basa en una o varias estimaciones complejas del consumo de energía. La precisión del ahorro depende de una buena simulación que modelice el rendimiento real de los equipos y de una buena calibración de los equipos de medida del rendimiento energético.


La calibración se realiza verificando que el modelo de simulación predice, dentro de unos límites razonables, los patrones de energía de la instalación, comparando los resultados del modelo con un grupo de datos de calibración. Estos datos de calibración incluyen datos de energía reales ya medidos, variables independientes y variables estáticas. La calibración de simulaciones de edificios se suele realizar con las facturas de los últimos 12 meses de la empresa de suministros. Estas facturas se tienen que corresponder con un periodo estable de funcionamiento. En un edificio nuevo se suele tardar varios meses en llegar a su máxima ocupación y en comprender, por parte del personal de mantenimiento, cuál es la mejor forma de operar las instalaciones. Los datos de calibración tienen que aparecer en el Plan de Medida y Verificación junto con una descripción de su fuente. Los datos detallados de operación de la instalación ayudan al desarrollo de la información necesaria para la calibración. Esta información puede ser de las características de operación, ocupación, datos climatológicos, cargas y eficiencia de los equipos. Algunas variables se pueden medir en intervalos breves (día, semana, mes) o se pueden obtener de los registros de operación existentes. Se comprobará la precisión de los equipos de medida cuando haya que hacer mediciones importantes. Si los medios lo permiten hay que medir los niveles de ventilación e infiltración, ya que se trata de cantidades que, con frecuencia, son diferentes de las esperadas. Las mediciones que se realizan en un momento concreto mejoran la precisión de la simulación, sin suponer demasiado coste adicional. Los tests on/off pueden medir iluminación, cargas y centros de control de motores. Estos tests se pueden realizar durante un fin de semana utilizando un dispositivo de registro de datos o un sistema de control del edificio para registrar el consumo de energía en toda la instalación, normalmente, a intervalos de un minuto. En la medición con intervalos breves, en algunas ocasiones, también resulta eficaz sincronizados entre sí los dispositivos de registros móviles y económicos (Benton et al. 1996, Houcek et al. 1993, Soebarto 1996). Tras recoger todos los posibles datos de calibración, hay que seguir los pasos para calibrar la simulación que aparece a continuación: 1. Hay que considerar todos los parámetros de partida necesarios y recopilar la

documentación. 2. Siempre que sea posible, hay que recopilar los datos climatológicos reales del periodo de

calibración, sobre todo si las condiciones climatológicas han cambiado mucho respecto a las condiciones climatológicas de un año estándar que se utilizó las simulaciones básicas. Sin embargo, obtener y preparar los datos reales sobre clima para usarlos en una simulación, puede necesitar más tiempo y dinero14. Si crear un archivo con datos climáticos reales resulta demasiado complicado, se puede utilizar un archivo que contenga valores medios y se pueden ajustar con métodos estadísticamente válidos para simular los datos reales. Un método válido sería el programa WeatherMaker, que forma parte del paquete informático Energy-10 del U.S National Renewable Energy Laboratory´s15.

3. Hay que realizar la simulación y comprobar que predicen los parámetros operativos, como la temperatura y la humedad.

4. También hay que comparar los resultados simulados de energía con los datos medidos de energía del periodo de calibración, hora a hora o mes a mes.

5. Se pueden buscar patrones de la diferencia de los resultados de la simulación y de los datos de calibración. Las gráficas de barras, las series temporales con diferencias

14 El proceso es descrito con más profundidad en User News Vol. 20, N.º 1, publicado por el Lawrence Berkeley National Laboratory y puede encontrarse en http://gundog.lbl.gov dentro de Newsletters. El U.S. D.O.E. ofrece gratis datos climatológicos reales en http://www.eere.energy.gov/buildings/energyplus/cfm/weatherdata/weather_request.cfm. También se pueden comprar los datos climatológicos reales. Es posible adquirir este tipo de información en el Centro Nacional de Datos Climáticos de los Estados Unidos: http://lwf.ncdc.noaa.gov/oa/climate/climatedata.html. 15 El paquete informático Energy-10 está disponible en http://www.nrel.gov/buildings/energy10/.


porcentuales mensuales y los diagramas mensuales de puntos X-Y ayudan a identificar los patrones del error. En la ASHRAE (2002), Capítulo 6.3, presenta más información sobre la precisión de la calibración. La precisión de la calibración se establece en el Plan de Medida y Verificación para ajustar el presupuesto de Medida y Verificación.

6. Hay que revisar los datos de partida en el paso 1 y repetir los pasos 3 y 4 para poner los resultados proyectados dentro de las especificaciones de calibración del paso 5. Si fuera necesario, habría que recopilar más datos operativos reales de la instalación para cumplir con las especificaciones de la calibración.

Crear y calibrar una simulación puede requerir mucho tiempo. Con objeto de reducir el esfuerzo necesario para hacer la calibración se pueden utilizar los datos mensuales de energía en lugar de los datos horarios.

4.10.3 Opción D: Calculos Después de calibrar el modelo de simulación, se puede aplicar la ecuación 1 empleando dos versiones del modelo calibrado: uno con las MMEE y otro sin ellas. Ambas versiones se basarán en el mismo conjunto de condiciones operativas. La ecuación 1 queda como sigue: Ahorro Opción B = Energía de Referencia del Modelo Calibrado sin las MMEE – Energía del periodo demostrativo de ahorro del Modelo Calibrado con las MMEE 1f) Esta versión de la ecuación 1 de la Opción D supone que el error de calibración afecta por igual a ambos modelos. Si existen datos reales disponibles sobre la energía, tanto en el periodo de referencia como en el periodo demostrativo de ahorro, el modelo calibrado asociado a la ecuación 1f será sustituido por la energía medida real. En cualquier caso, hay que ajustar los cálculos con el error de calibración en cada mes del periodo de calibración. La ecuación 1f queda como sigue, en caso de utilizar datos reales del periodo de calibración correspondiente al periodo demostrativo de ahorro: Ahorro Opción D = Energía de Referencia del Modelo Calibrado sin las MMEE - Energía Real del Periodo de Calibración con las MMEE +/- Error de Calibración en la Lectura de Calibración Correspondientes 1g)

4.10.4 Opción D: Elaboración de los Informes Demostrativos de Ahorros Si se necesita evaluar el rendimiento durante varios años la Opción D sirve para el primer año de implementación de las MMEE. En posteriores años, la Opción C es más económica que la Opción D si se utiliza como referencia los datos del equipo de medida del primer año de funcionamiento estable tras la implementación. Luego, con la Opción C se determinará si el consumo de energía varía respecto al primer año de funcionamiento tras la implementación de las MMEE. En este caso, se utilizará el consumo de energía del primer año de funcionamientoe estable para: a) calibrar el modelo de la simulación de la Opción D y b) establecer una referencia de la Opción C para medir el ahorro (o la pérdida) adicional a partir del segundo año, inclusive.

4.10.5 Opción D: Mejores Aplicaciones La Opción D se suele utilizar en los casos en los que no es viable utilizar otra opción. La Opción D resulta apropiada cuando:


• O bien los datos de la energía de referencia, o bien los datos de la energía del periodo demostrativo de ahorro, pero no ambos, no están disponibles o no resultan fiables.

• Hay demasiadas MMEE implantadas como para evaluarlas si se utilizan las Opciones A o B.

• Las MMEE implican actividades difusas que no resultan sencillas de separar del resto de la instalación, tal como la formación de operarios o la reforma de paredes y ventanas.

• Se va a estimar por separado el rendimiento de cada MMEE, dentro de un proyecto con varias MMEE, pero el coste de la Opción A o B son excesivos.

• Las interacciones entre las MMEE, o los efectos cruzados de las MMEE son complejos, lo que hace imposible aplicar las técnicas de verificación aislada con las Opciones A y B.

• Se tienen previsto que se produzcan importantes cambios en la instalación durante el periodo demostrativo de ahorro y no existe forma de hacer un seguimiento de dichos cambios, o de cuantificar su impacto en el consumo de energía.

• Un profesional con experiencia en simulación de energía es capaz de reunir información de partida necesara para calibrar el modelo de simulación.

• La instalación y las MMEE pueden ser modelizadas por un programa informático bien documentado.

• El programa informático de simulación es capaz de predecir los datos de calibración medidos con una precisión aceptable.

• Sólo se va a medir el rendimiento de un año, inmediatamente después de la implementación y de la puesta en marcha del programa de gestión de la demanda.

4.11 Guía para la Selección de las Opciones La elección de una opción del IPMVP es una decisión que corresponde a la persona que va a diseñar el Plan de Medida y Verificación en cada proyecto, basándose en las condiciones del proyecto, de los estudios, del presupuesto y de su experiencia profesional. La Figura 3 representa una descripción lógica utilizada de forma habitual para la selección de las opciones.


Rendimiento de la instalación o de la EEMM

Rendimiento EEMM

Ahorros previstos >10%?

Necesidad de evaluar cada EEMM

por separado

Si

Análisis del contador principal

Opción C Medida de toda la

instalación

Simulación de un equipo o de la

instalación

Si

No

Obtención de datos para la calibración

Simulación calibrada

Simulación con o sin EEMM

Opción D Simulación Calibrada

¿Demostración completa del rendimiento?

Si

No

Instalación de equipos de medida para la medida de parámetros clave, efectos

cruzados, y la estimación de parámetros

Instalación de equipos de medida para la

medida de todos los parámetros y de los

efectos cruzados

Ausencia de información del periodo de referencia o en el periodo demostrativo

de ahorros?

Ausencia de informa en el periodo de referencia o en el periodo demostrativo de

ahorros?

Opción A Verificación Aislada:

Medida del parámetro clave

Si

No

Inicio

No

Opción B Verificación Aislada: Medidas de todos los

parámetros

No

Rendimiento instalación

¿Aislamiento de MMEE con

equipos de medida No

Si

Si

Figura 3 Proceso de selección de las opciones (simplificado)


No se puede generalizar cuál es la mejor opción del IPMVP en cada situación concreta. No obstante, como muestra la Tabla 3, algunas características principales del proyecto pueden dar una idea sobre cuál es la opción más adecuada.

Opciones Recomendadas Características del Proyecto de Implantación de las MMEE A B C D

Hay que evaluar cada una de las MMEE de forma independiente X X X

Sólo se necesita evaluar el rendimiento de toda la instalación X X

El ahorro estimado está por debajo del 10% respecto del consumo del equipo de medida de la empresa de suministro

X X X

Hay varias MMEE implementadas X X X

No está claro cuál es el significado de algunas variables que influyen sobre la energía X X X

Los efectos cruzados de las MMEE son significativos y no se pueden medir X X

Se esperan muchos cambios dentro del límite de medida X X

Hay que evaluar el rendimiento en un periodo de tiempo largo X X

No se disponen de datos de referencia X

Hay que preparar los informes para que sean entendidos por personas que no tienen formación técnica

X X X

Habilidades sobre medida X X

Habilidades sobre simulación por ordenador X

Se posee experiencia en la lectura de las facturas de la empresa de suministroy en realizar análisis de regresión

X

Tabla 3 Sugerencias de Opciones –

Marcadas con X

Contenido del Plan de Medida y Verificación 45

CAPÍTULO 5 CONTENIDO DEL PLAN DE MEDIDA Y VERIFICACIÓN

Cuando se quiere determinar un ahorro es muy recomendable elaborar un Plan de Medida y Verificación. Una planificación detallada garantiza que se dispondrá de todos los datos necesarios para poder determinar el ahorro tras implementar las MMEE, y dentro de un presupuesto razonable. Los datos de referencia y los detalles de las MMEE se pueden perder con el paso del tiempo. Por tanto, es mejor tener un registro donde a futuro se pueda consultar si cambian las condiciones de referencia o fallan las MMEE. La documentación tiene que ser fácil de encontrar y comprender por parte de cualquier verificador independiente y por cualquier persona, ya que pueden pasar años hasta que se necesite volver a consultar. Un completo Plan de Medida y Verificación tiene que tratar los siguientes trece aspectos: 1. Objetivo de la MMEE. Describir las MMEE, el objetivo que se persigue con ellas y su

procedimiento de puesta en marcha, que servirá para verificar el éxito de la implementación de cada una de las medidas. Identificar los cambios planificados respecto a las condiciones de referencia, tal como el ajuste de la temperatura cuando el edificio no esta ocupado.

2. Opción del IPMVP seleccionadas y límite de medida. Especificar la opción del IPMVP definidas en los Capítulos 4.8 - 4.10 que se utilizarán para determinar el ahorro. Hay que incluir la fecha de publicación, o la versión y el volumen de la edición del IPMVP que se toma como referencia (por ejemplo, IPMVP Volumen I EVO 10000-1:2007). Identificar el límite de medida para determinar el ahorro. Este límite de medida puede ser tan pequeño como la cantidad de energía que fluye por un tubo, o por un cable, o tan grande como el consumo total de uno o varios edificios. Habrá que describir la naturaleza de cualquier efecto cruzado que quede fuera del límite de medida, junto con sus posibles efectos (ver Capítulo 4.4).

3. Referencia: periodo, energía y condiciones. Documentar las condiciones de referencia de la instalación y los datos de la energía dentro del límite de medida. En los contratos de rendimiento energético, la energía de referencia y las condiciones de referencia pueden ser definidas por el propietario o por la ESE, siempre que la otra parte tenga la ocasión de poder verificarlas. La auditoría energética que se utilice para establecer el objetivo de ahorro, o los términos de un contrato de rendimiento energético, suele proporcionar gran parte de la documentación de referencia necesaria para elaborar el Plan de Medida y Verificación. La documentación de referencia tiene que incluir: a) La identificación del periodo de referencia (Capítulo 4.5.1). b) Todos los datos de los consumos de referencia. c) Toda la información de las variables independientes relacionadas con los datos de la

energía (por ejemplo, la tasa de producción, la temperatura ambiente). d) Todos los factores estáticos relacionados con la información de la energía:

- Ocupación, densidad y periodos. - Condiciones de operación en cada truno de trabajo y estación de referencia,

que no sean variables independientes. Por ejemplo, en un proceso industrial, las condiciones de operación de referencia pueden incluir el tipo de producto, el tipo de materia prima y el número de turnos por día. En las condiciones de operación de referencia de un edificio se incluirán el nivel de iluminación, los niveles de ventilación, humedad y temperatura. Una evaluación del confort


térmico, o de la calidad interior del aire, también puede ser útil cuando el rendimiento del nuevo sistema es diferente del sistema antiguo, menos eficiente. Ver IPMVP Volumen II.

- Describir cualquier condición de referencia que no cumpla las condiciones requeridas. Por ejemplo, la temperatura de la instalación es inferior a la deseada durante el periodo de referencia, pero con la MMEE se conseguirá restaurar la temperatura deseada. Detallar todos los ajustes que son necesarios para que los datos de la energía de referencia reflejen la mejora esperada con el proyecto de eficiencia energética respecto a las condiciones de referencia.

- Tamaño, tipo y aislamiento de cualquier elemento del edificio como techos, tejados, puertas, ventanas, etc.

- Inventario de los equipos: placas identificativas, ubicación, estado. Elaborar un archivo fotográfico, o video, es una buena forma de dejar constancia del estado de los equipos.

- Procedimientos de operación de los equipos (calendarios y puntos de ajuste, temperaturas reales y presiones).

- Problemas significativos con los equipos o cortes de suministro de energía durante el periodo de referencia.

La documentación de referencia suele precisar auditorias muy bien documentadas, estudios, inspecciones o toma de medidas de corta duración. El alcance de este tipo de información viene determinada por el límite de medida elegido o por el alcance para determinar el ahorro. Si se utilizan los métodos de Medida y Verificación para toda la instalación (Capítulo 4.9 o 4.10) se documentarán todos los equipos y las condiciones de la instalación.

4. Periodo demostrativo de ahorro. Identificar el periodo demostrativo de ahorro. Este periodo puede ser tan corto como el tiempo que se tarda en realizar una medición instantánea durante la puesta en marcha de una MMEE, o tan largo como el tiempo necesario para recuperar el coste de la inversión del proyecto de implantación de las MMEE (ver Capítulo 4.5.2).

5. Base para el ajuste. Establecer las condiciones con las que se ajustarán todas las mediciones de energía. Estas condiciones pueden ser establecidas con respecto al periodo demostrativo de ahorro, o con respecto a algún otro conjunto de condiciones fijas. Como se trató en el Capítulo 4.6, esta elección determina si el ahorro se tiene que considerar en el informe como consumo de energía evitado (4.6.1) o como ahorro normalizado (4.6.2).

6. Procedimiento de análisis. Especifique el procedimiento concreto de análisis de los datos, los algoritmos y las suposiciones que se utilizarán en cada informe de ahorro. Hay que incluir en el informe todos los elementos que se han utilizado en el modelo matemático, así como el rango de las variables independientes para las que el modelo es válido.

7. Precios de la energía. Especificar todos los precios de la energía que se utilizarán para valorar el ahorro y la forma en que se ajustará el ahorro si los precios cambian en el futuro (ver Capítulo 8.1).

8. Especificaciones de la medida. Especificar los puntos de medida y los periodos de toma de lecturas si la medida no es continua. En el caso de que los equipos de medida no sean de la empresa de suministro hay que especificar: características del equipo de medida, lectura del equipo de medida y protocolo utilizado, procedimiento de puesta en marcha del


equipo de medida, proceso de calibración rutinario y método para tratar la pérdida de datos (ver Capítulo 8.11.1).

9. Responsabilidades de monitorización. Asignar las responsabilidades de elaboración de los informes y registros de los datos de energía, las variables independientes y las variables estáticas dentro del límite de medida durante el periodo demostrativo de ahorro.

10. Precisión esperada. Evaluar la precisión esperada de la medida, la toma de datos, el muestreo y el análisis de los datos. Incluirá valoraciones cualitativas y medidas cuantitativas factibles con el nivel de incertidumbre de las mediciones y ajustes que se utilizarán en el informe de ahorro previsto (ver Capítulo 8.3 y el Apéndice B).

11. Presupuesto. Definir el presupuesto y los recursos necesarios para determinar el ahorro, tanto los costes de implementación iniciales como los costes del periodo demostrativo de ahorro.

12. Formato del informe. Definir el formato y contenido de los informes demostrativos de ahorros (ver Capítulo 6). Se incluirá un ejemplo de cada informe.

13. Garantizar la calidad. Especificar los procedimientos de calidad que se utilizarán en el informe de ahorro y en cualquier paso intermedio de su elaboración.

En función de las circunstancias de cada proyecto, el Plan de Medida y Verificación también tratará otros aspectos: En la Opción A: • Justificar las estimaciones. Documentar los valores utilizados en todos los parámetros

que se estimen. Explicar el origen de los parámetros estimados. Mostrar el impacto global que las estimaciones tienen en el ahorro esperado, incluyendo los límites de ahorro posibles asociados al rango de valores factibles de los parámetros estimados.

• Inspecciones periódicas. Establecer las inspecciones periódicas en el periodo demostrativo de ahorro para verificar que los equipos siguen instalados y funcionando como se esperaba en el momento de determinar los valores estimados.

En la Opción D: • Nombre del software. Incluir el nombre y la versión de la aplicación informática en el

informe. • Datos de entrada/salida. Facilitar copia electrónica y en papel de todos los archivos de

entrada, salida y los datos climatológicos que se han utilizado en la simulación. • Datos medidos. Anotar los parámetros de entrada medidos y los parámetros estimados.

Describir el proceso para obtener todos los datos medidos. • Calibración. Informar sobre los datos de energía y operativos utilizados en la calibración.

Informar sobre la precisión con la que el resultado de la simulación coinciden con los datos de energía calibrada.

Si se pueden anticipar los cambios futuros hay que definir el método que se va a utilizar para realizar los pertinentes ajustes no-rutinarios. En muchas ocasiones, el tiempo y el presupuesto están infravalorados con lo que se puede producir una recopilación insuficiente de los datos. Es mejor determinar el ahorro de forma menos precisa y costosa que determinarlo de forma incompleta o defectuosa, ya que de esta forma, en teoría, es más precisa pero infradotada. El Capítulo 8.5 discute el equilibro entre beneficio y coste. Las cuestiones que pueden surgir al desarrollar los Planes de Medida y Verificación se discuten en los ejemplos mostrados en el Apéndice A. La web de EVO contiene una selección de Planes de Medida y Verificación.

Elaboración de Informes Demostrativos de Ahorros 48

CAPITULO 6 ELABORACIÓN DE INFORMES DEMOSTRATIVOS DE AHORROS Todos los informes de Medida y Verificación tienen que ser preparados y presentados como se definen en el Plan de Medida y Verificación (Capítulo 5). Un informe completo de Medida y Verificación al menos debe incluir: • Los datos observados durante el periodo demostrativo de ahorro: el momento inicial y final

del periodo de medida, los datos de energía y los valores de las variables independientes. • Una descripción y justificación de las correcciones que se han realizado en los datos

observados. • Para la Opción A, los valores estimados que se acordaron. • El esquema de precios de la energía que se ha utilizado. • Todos los detalles de cualquier ajuste no-rutinario del periodo de referencia que se ha

realizado. Se debe incluir una explicación del cambio de las condiciones desde el periodo de referencia, todos los hechos, supuestos y cálculos de ingeniería que llevan al ajuste.

• El ahorro calculado en unidades de energía y en unidades monetarias. Los informes de Medida y Verificación se tienen que adaptar al nivel de comprensión de los lectores a los que van dirigidos. Los gestores energéticos revisarán el informe de Medida y Verificación con el personal técnico de la instalación. Estas revisiones pueden revelar información útil sobre cómo es utilizada la energía en la instalación, o dónde el personal técnico se puede beneficiar sobre un mayor conocimiento de las características de consumo en su instalación.

Adherence with IPMVP 49

CAPÍTULO 7 CUMPLIMIENTO DEL IPMVP El IPMVP establece un marco de trabajo con definiciones y métodos adecuados para evaluar el ahorro en el consumo de energía. El IPMVP ofrece a sus usuarios una guía para desarrollar Planes de Medida y Verificación en proyectos específicos. El IPMVP ha sido redactado para permitir la mayor flexibilidad posible a la hora de elaborar los Planes de Medida y Verificación, del mismo modo que se rige por los principios de precisión, amplitud, cautela, coherencia, pertinencia y transparencia (Capítulo 3). Los usuarios que reclamen la adhesión a los principios del IPMVP deben: 1. Identificar la persona responsable de aprobar el Plan de Medida y Verificación específico en

cada proyecto, y que se encargará de asegurar su cumplimiento durante el periodo demostrativo de ahorro.

2. Desarrollar Plan de Medida y Verificación un completo donde:

• Figura de forma clara su fecha de publicación, o la versión de la edición, y el volumen del IPMVP que se está utilizando.

• Se utilice una terminología coherente con la versión del citado IPMVP. • Se incluya toda la información mencionada en el Capítulo del Plan de Medida y

Verificación (Capítulo 5 de esta edición). • Conste con la aprobación de todas las partes interesadas en la adhesión al IPMVP. • Exista coherencia con los principios de Medida y Verificación que aparecen en el

Capítulo 3.

3. Seguir el IPMVP aprobado al que se adhiere el Plan de Medida y Verificación.

4. Preparar informes demostrativos de ahorros que contengan la información mencionada en el Capítulo sobre los informes demostrativos de ahorros (Capítulo 6).

El usuario que quiera especificar el uso del IPMVP en un contrato de rendimiento energético, o de comercio de derechos de emisión, puede utilizar frases como: la determinación del ahorro energético y económico real seguirá la mejor práctica existente, como se define en el IPMVP Volumen I, EVO 10000 -1:2007. Se puede especificar aún más incluyendo El Plan de Medida y Verificación se adherirá al IPMVP Volumen I, EVO 10000 - 1:2007 y será aprobado por … y, si se sabe en el momento de firmar el contrato, se puede añadir de acuerdo a la Opción X del IPMVP….

Otros aspectos de la Medida y Verificación 50

CAPÍTULO 8 OTROS ASPECTOS DE LA MEDIDA Y LA VERIFICACIÓN Más allá del marco descrito en el Capítulo 4 existen una serie de cuestiones que suelen surgir independientemente de la opción del IPMVP que se elija. En este Capítulo se tratan todas estas cuestiones.

8.1 Determinación de los Precios de la Energía El ahorro monetario16 se determina aplicando el esquema adecuado de precios a la siguiente ecuación: Ahorro Monetario = Cb – Cr 2) Donde: Cb = Coste de la energía de referencia más ajustes17 Cr = Coste de la energía del periodo demostrativo de ahorro más ajustes

El coste se determina aplicando el mismo esquema de precios, tanto para el cálculo del Cb como del Cr.

Cuando se utilizan las condiciones del periodo demostrativo de ahorro como base para el informe de ahorros, es decir, el consumo de energía evitado Capítulo 4.6.1, el esquema de precios del periodo demostrativo de ahorro es el utilizado normalmente para calcular el coste evitado. En el Apéndice A se incluyen algunos ejemplos de aplicación de los precios de la energía.

8.1.1 Esquemas de Precios El esquema de precios se debe obtener de la empresa de suministro. Estos precios deben incluir todos los parámetros relacionados con las MMEE implementadas, tal como el consumo, la potencia, la financiación de transformadores de potencia, reactiva, demanda ratchet (cargo por potencia contratada), ajustes del precio del combustible, descuentos por pronto pago e impuestos. Los precios pueden cambiar si la medida es realizada durante fechas distintas. Por lo tanto, Cb y Cr en la ecuación 2 se tiene que calcular coincidiendo con las fechas de cambio de los precios de la energía. Este caso requiere asignar una cantidad estimada a los periodos antes y después de la fecha de modificación del precio. El método de asignación será el mismo que el utilizado por el proveedor de energía. El esquema de precios puede ser fijado en la fecha de implementación de la MMEE, o modificado en función del cambio de los precios (si el precio sube se acorta el periodo de recuperación de la MMEE. Si el precio baja se prolonga el periodo de recuperación, aunque el coste total de la energía baje cuando bajen los precios). Cuando terceras partes invierten en instalaciones ajenas, en general, no se permite que el esquema de precios utilizado para cuantificar el ahorro esté por debajo del que había en el momento de aceptar la inversión.

16 Ver la definición de ahorro en el Capítulo 9. También ver el Capítulo 4.6 para consultar la diferencia ente ahorro de energía evitada o ahorro normalizado. En esa misma línea, se explica la diferencia entre ahorro de costes y costes evitados, o ahorro normalizado de costes. 17 Los ajustes son los ajustes adecuados que aparecen descritos en el capítulo 4.

Otros Aspectos de la Medida y la Verificación 51

8.1.2 Precio Marginal Un procedimiento alternativo para valorar el ahorro consiste en multiplicar las unidades de energía ahorradas por el precio marginal de la energía. Hay que asegurarse de que el precio marginal es valido, en relación con el nivel del consumo, tanto del periodo de referencia como del periodo demostrativo de ahorro. Un precio medio, o el precio que se obtiene al dividir el coste de la facturación entre el consumo facturado, suele ser diferentes al coste marginal. En este contexto, utilizar un precio medio genera unas valoraciones imprecisas sobre el ahorro de costes, por lo que no se debe recurrir a ello.

8.1.3 Cambio del Combustible y del Esquema de Precios La estrategia explicada en el Capítulo 8.1 sobre la aplicación del mismo esquema de precios en el periodo de referencia y en el periodo demostrativo de ahorro requiere alguna consideración especial cuando la MMEE conlleva cambiar el combustible utilizado, o cambiar el esquema de precios entre el periodo de referencia y el periodo demostrativo de ahorro. Este caso ocurre cuando, por ejemplo, una MMEE incluye el cambio a un combustible con un coste inferior, o cuando se modifica el patrón del consumo, como pueda ser el caso de que una instalación que reúna las condiciones para utilizar un esquema de precios diferente. En esta situación hay que utilizar el esquema de precios del suministro en el período de referencia para determinar el Cb en la ecuación 2. Para determinar el Cr se utilizará el esquema de precios del producto del periodo demostrativo de ahorro. Sin embargo, los dos esquemas de precios de los productos deberían ser del mismo periodo de tiempo, normalmente del periodo demostrativo de ahorro. Por ejemplo, un sistema de calefacción ha pasado de consumir electricidad a consumir gas natural y tenemos la intención de utilizar los precios del periodo demostrativo de ahorro. En ese caso, Cb utilizará el esquema de precios de la electricidad del periodo demostrativo de ahorro en la electricidad consumida. El Cr utilizará el esquema de precios del gas natural del periodo demostrativo de ahorro para el nuevo consumo de gas natural y el esquema de precios de la electricidad del periodo demostrativo de ahorro para el resto del consumo de electricidad. En cualquier caso, el cambio intencionado del esquema de precios no aplica si el cambio no formaba parte de la MMEE que se iba a evaluar. Por ejemplo, si la empresa de suministro cambia su estructura de precios por una causa que no está relacionada con la MMEE que se va a evaluar, es de aplicación el principio general del Capítulo 8.1 sobre la utilización del mismo esquema de precios.

8.2 Ajustes de referencia No-Rutinarios En el modelo matemático utilizado para los ajustes rutinarios (descritos en el Capítulo 4.6) se suelen incluir las condiciones que varían de forma predecible y que son importantes en el consumo de energía dentro del límite de medida. Si se producen cambios inesperados, o cambios que sólo pueden suceder una vez en las condiciones dentro del límite de medida que en general, son condiciones estáticas (variables estáticas), se deberán realizar los ajustes no-rutinarios, también denominados ajustes de referencia (ver también el Capítulo 4.6). Es necesario realizar los ajustes no-rutinarios cuando se produzca un cambio de los equipos, o de la operación, dentro del límite de medida después del periodo de referencia. Este tipo de cambio sucede en una variable estática, no en las variables independientes. Por ejemplo, una MMEE mejora la eficiencia de un gran número de dispositivos de iluminación. Cuando se instalan más dispositivos de iluminación, después de la implantación de la MMEE, se realizará un ajuste no-rutinario. La energía estimada de los dispositivos de iluminación adicionales se


suma al consumo de referencia para poder recoger en el informe el verdadero ahorro obtenido por la MMEE. Los valores estimados que se usan en la Opción A del IPMVP se suelen elegir para eliminar la necesidad de realizar ajustes cuando se producen cambios dentro del límite de medida (ver Capítulo 4.8.1). Por lo tanto, con la Opción A se evitan los ajustes no-rutinarios. Por ejemplo, en lugar de medir la carga de frío de una enfriadora, se hace una estimación para determinar el ahorro conseguido con la Opción A mediante la aplicación de una MMEE en la refrigeración. Tras la implementación de la MMEE se realiza una ampliación de la instalación incrementando la carga de refrigeración real dentro del límite de medida. Sin embargo, dado que se elige la Opción A con una carga de refrigeración fija, el ahorro recogido en el informe no cambia. La Opción A evita el uso de un ajuste no-rutinario. Hay que documentar todas las condiciones de referencia en el Plan de Medida y Verificación, de modo que se puedan identificar los cambios en las variables estáticas y se puedan realizar los correspondientes ajustes no-rutinarios. Es importante disponer de un método para controlar los cambios producidos en esas mismas variables estáticas. De controlar las condiciones se puede encargar uno o varios de las siguientes personas: el propietario de la instalación, el agente que genera el ahorro o el verificador independiente. En el Plan de Medida y Verificación se tiene que establecer quién deberá realizar el seguimiento e informar sobre cada variable estática. Cuando se pueda predecir el tipo de cambio que se van a producir se incluirá en el Plan de Medida y Verificación el método oportuno para realizar los ajustes no-rutinarios. Los ajustes no-rutinarios se determinan a partir de los cambios físicos reales, o asumidos, que se producen en los equipos o en las operaciones (variables estáticas). En ocasiones, puede resultar complicado cuantificar el impacto de tales cambios, como por ejemplo, cuando son muy numerosos o cuando no están bien documentados. Si se utiliza el consumo de energía de la instalación para cuantificar el impacto de estos cambios, se debe eliminar primero el impacto de la MMEE en el consumo de energía de la instalación empleando la Opción B. La Opción C no sirve para determinar el ahorro cuando el equipo de medida de energía de la instalación se utiliza también para cuantificar el impacto de los cambios en las variables estáticas.

8.3 El Papel de la Incertidumbre (precisión) La medida de cualquier magnitud física implica la existencia de errores ya que ningún instrumento de medición es preciso al 100%. El error de medición es la diferencia entre el consumo de energía registrado y el consumo real. En el proceso para determinar el ahorro el error de la medida dificulta la determinación exacta del mismo. Normalmente la ecuación 1 implica, al menos dos de estos errores, en la energía del periodo de referencia y en la energía del periodo demostrativo de ahorro, además de cualquier error que exista en los ajustes calculados. Para garantizar que el error resultante (incertidumbre) sea aceptable para todos los usuarios de un informe de ahorros, hay que asegurar que se esta gestionando los errores inherentes a la medida y el análisis, cuando se desarrolla e implementa el Plan de Medida y Verificación. Los puntos que hay que revisar detenidamente para gestionar la precisión e incertidumbre en el proceso de determinación de el ahorro son: • Instrumentación: el error de los equipos de medida se debe a su mala calibración, a una

medición inexacta o a una inadecuada instalación y operación del equipo de medida. • Modelización: la imposibilidad de encontrar modelos matemáticos que recojan

completamente todas las variaciones relacionadas con el consumo de energía. Los errores de modelización pueden ser debidos a fórmulas inapropiadas, a la inclusión de variables irrelevantes, o a la exclusión de variables relevantes.


• Muestreo: una muestra de elementos o acontecimientos que representar a toda la

población introduce un error como resultado de: la variación de los valores de la selección o por la selección de una muestra sesgada. El muestreo18 puede ser realizado físicamente (sólo el 2% de las lámparas son medidas) como temporalmente (realizando una medida puntual por hora).

• Los efectos cruzados (más allá del límite de medida) que no están considerados completamente en la metodología del cálculo de ahorro.

• La estimación de los parámetros utilizados en la Opción A, en lugar de hacer mediciones. Se puede minimizar la variación entre el valor estimado de los parámetros y su valor real mediante la revisión del diseño de la MMEE, una estimación adecuada del parámetro y una inspección de la MMEE tras su implementación.

En el Apéndice B de este documento y en la ASHRAE (2002), sección 5.2.11, se discuten algunos métodos para cuantificar, evaluar y reducir algunas de estas incertidumbres19 . Ver también Reddy y Claridge (2000), donde se explican métodos de análisis de errores estándar de la metodología típica de cálculo de ahorros. Estas herramientas de cuantificación sólo se utilizan para desarrollar el Plan de Medida y Verificación con el fin de probar la incertidumbre asociada a las características de cada una de las opciones incluidas en el Plan de Medida y Verificación. Establece cuál es la precisión aceptable de ahorro por los usuarios durante la planificación del Plan de Medida y Verificación. El Capítulo 8.5 trata sobre el nivel correcto de incertidumbre en cualquier MMEE o proyecto. El Apéndice B-1.2 define la relación entre el ahorro y las variaciones estadísticas en los datos de referencia para que resulta adecuada con los informes demostrativos de ahorros. La precisión de cualquier medida se expresa como el intervalo dentro del cuál esperamos que caiga el valor real, con un nivel de confianza. Por ejemplo, un equipo de medida puede medir el consumo de 5.000 unidades con una precisión de ± 100 unidades y una confianza del 95%. Esto quiere decir que el 95% de las lecturas reales caerán entre 4.900 y 5.100 unidades. Para determinar el ahorro es posible cuantificar muchos factores de incertidumbre, aunque en general no se suelen cuantificar todos. Por tanto, cuando se planifica un proceso de Medida y Verificación, se debe informar sobre los factores de incertidumbre cuantificables y también sobre los elementos cualitativos de incertidumbre. El objetivo consiste en reconocer y reportar todos los factores de incertidumbre, tanto cualitativos como cuantitativos. Cuando se describe la precisión dentro de un informe de ahorro, hay que incluir una cifra de ahorro que no tenga más dígitos significativos que el menor número de dígitos significativos de las cantidades medidas, estimadas o constantes utilizadas en el proceso de cuantificación. Se puede ver un ejemplo expresado con la cantidad adecuada de dígitos significativos en el Apéndice A-2.

8.4 Coste El coste para determinar el ahorro depende de muchos factores, tales como: • Opción del IPMVP seleccionada.

18 En este Protocolo, el muestreo no se refiere a procedimientos estadísticos rigurosos, sino a aplicar las mejores prácticas, como las tratadas en el Apéndice B-3. 19 Observar que, al contrario que en la ASHRAE Guideline 14-2002, el IPMVP no requiere incluir la incertidumbre en los informes demostrativos de ahorros.


• Número de MMEE y la complejidad y cantidad de interacciones que existan entre ellas. • Número del tipo de energías en el límite de medida con las Opciones A, B o D, cuando se

aplican solo a un sistema. • Nivel de detalle y esfuerzo asociado con el establecimiento de las condiciones de

referencia establecidos para la opción seleccionada. • Cantidad y complejidad de los equipos de medida: diseño, instalación, mantenimiento,

calibración, lectura y desinstalación. • Tamaño de las muestras utilizadas para obtener una medida representativa. • Ingeniería necesaria para realizar y respaldar las estimaciones utilizadas en las Opciones

A o D. • Número y complejidad de las variables independientes que se han incluido en los modelos

matemáticos. • Duración del periodo demostrativo de ahorro. • Precisión requerida. • Requisitos de los informes demostrativos de ahorros. • Proceso de revisión o verificación del ahorro reportado. • Experiencia y cualificación profesional de las personas que realizan la determinación del

ahorro. El coste de la Medida y Verificación tiene que ser coherente con el nivel de ahorro esperado, la duración del periodo de recuperación de la MMEE y el interés que tenga el usuario con la precisión, frecuencia y duración del proceso demostrativo de ahorro. A menudo se puede compartir estos costes con otros objetivos, como el control en tiempo real, el feedback operativo o la re-facturación a arrendatarios u otros departamentos de la empresa. Los proyectos piloto, o de investigación, pueden tener un coste de Medida y Verificación superior a lo habitual, debido a un establecimiento más preciso del ahorro generado por la MMEE que se repetirá en el tiempo. Sin embargo, el IPMVP está escrito para ofrecer posibilidades en la documentación de los resultados de una MMEE, de modo que los usuarios pueden desarrollar procedimientos de Medida y Verificación de bajo coste para obtener la información adecuada. Resulta difícil generalizar sobre el coste de las distintas opciones del IPMVP ya que cada proyecto cuenta con su propio presupuesto. No obstante, la Medida y Verificación no debe incurrir en costes innecesarios para ofrecer la certeza y capacidad de verificación adecuada del ahorro, coherente con el presupuesto total de todas las MMEE.


Opción A Número de puntos de medida, complejidad de las estimaciones, frecuencia de las inspecciones en el periodo demostrativo de ahorro

Opción B Nº de puntos de medida, duración del periodo demostrativo de ahorro

Opción C

Nº de variables estáticas a seguir durante el periodo demostrativo de ahorro, número de variables independientes que se usan para realizar los ajustes rutinarios

Opción D

Nº y complejidad de los sistemas simulados, número de mediciones sobre el terreno que se necesitan para ofrecer datos de partida a la simulación calibrada, habilidades del profesional encargado de la simulación para lograr la calibración

La Tabla 4 destaca los principales factores que repercuten en el coste de cada opción, o bien aquellos factores que no han sido mencionados más arriba. En general, dado que en la Opción A sólo se hacen estimaciones, implica menos puntos de medida y un coste inferior, dado que el coste de las estimaciones e inspecciones no suelen ser elevados. La Opción A implica un coste menor y una mayor incertidumbre que la Opción B. Dado que las Opciones A y B suelen necesitar nuevos equipos de medida, el coste del mantenimiento de dichos equipos hace que la Opción C sea menos costosa cuando el periodo demostrativo de ahorro es largo. No obstante, el coste de los equipos de medida adicionales en las Opciones A o B se pueden compartir con otros objetivos como la monitorización o asignación de costes. Si en un lugar hay implementadas varias MMEE resulta más económico utilizar las Opciones C o D que aislar y medir varias MMEE mediante las Opciones A o B. Un modelo de simulación con la Opción D suele ser caro y requir mucho tiempo. Sin embargo, el modelo se puede utilizar con otros objetivos, como puede ser el diseño de las MMEE o el de una nueva instalación. El presupuesto de la Medida y Verificación es más elevado al inicio del periodo demostrativo de ahorro. En esta fase del proyecto los procesos de medida deben ser ajustados mientras que una monitorización precisa del rendimiento ayuda a optimizar el funcionamiento de la MMEE. El coste para determinar el ahorro debe ser proporcional al ahorro que se espera y a la variación del mismo (ver Capítulo 8.5). La ESE se suele encargar sólo de algunos indicadores de rendimiento. Por motivos contractuales puede que no tener que medir otros indicadores, aunque el propietario de la instalación quiera medir todos ellos. En este caso, el propietario y la ESE tendran que compartir el coste de medida.

Tabla 4 Elementos

exclusivos del coste de Medida y Verificación


8.5 Equilibrio entre Coste e Incertidumbre El nivel aceptable de incertidumbre en un informe de ahorro está relacionado directamente con la reducción de la incertidumbre hasta un nivel adecuado a la cantidad de ahorro que se espera. Lo normal es que el coste anual medio de Medida y Verificación suponga menos del 10% del ahorro anual medio que se está evaluando. Por ese motivo, el ahorro comprometido sitúa un límite en el presupuesto de Medida y Verificación, que a su vez determina la incertidumbre que se puede aceptar. Por ejemplo, supongamos que tenemos un proyecto con un ahorro estimado de 100.000 euros al año y con un coste anual de 5.000 euros, con un enfoque básico de Medida y Verificación, y una precisión anual menor o igual que ± 25.000 euros con un 90% de confianza. Para mejorar la precisión hasta ± 7.000 euros, sería razonable incrementar el gasto de Medida y Verificación hasta los 10.000 euros al año (10% del ahorro), pero no hasta los 20.000 euros al año (20%). El nivel de incertidumbre que se puede aceptar en un informe de ahorro suele ser algo subjetivo que depende de la rigurosidad de los lectores. Sin embargo, reducir la incertidumbre requiere más o mejores datos operativos. Unos datos operativos optimizados permiten precisar aún más el ahorro y perfeccionar otras variables operativas. También más información operativa puede ayudar a dimensionar los equipos para ampliar las instalaciones o para sustituir los equipos antiguos. La mejora del feedback que se consigue con la Medida y Verificación permite también incrementar los ingresos asociados (pagos) al contrato de rendimiento energético, al basarse en mediciones en lugar de estimaciones de ahorro, que deben ser conservadores. Las inversiones adicionales que se realicen para reducir el nivel de incertidumbre no deben superar el incremento esperado del valor. Esta cuestión es tratada con mayor detalle en Goldberg (1996b). Por supuesto, no es posible cuantificar todas las incertidumbres (ver Capítulo 8.3). Por eso hay que considerar las incertidumbres cuantitativas y cualitativas al valorar el coste de las opciones de Medida y Verificación en cada proyecto. Para cada proyecto, instalación y propietario, existe un Plan de Medida y Verificación óptimo. Ese Plan de Medida y Verificación óptimo debe incluir consideraciones sobre la sensibilidad de la incertidumbre del ahorro y del coste de Medida y Verificación para cada parámetro de diseño de Medida y Verificación. En el Apéndice B se presentan métodos de cuantificación de la incertidumbre. Los Apéndices B-5.1 y B-5.2 presentan métodos de combinación de varios componentes de la incertidumbre y establece objetivos y criterios de incertidumbre. No todas las MMEE tienen el mismo grado de incertidumbre de Medida y Verificación, ya que ésta es proporcional a la complejidad de la MMEE y a la variación de las operaciones durante el periodo de referencia y el periodo demostrativo de ahorro. Por ejemplo, la Opción A permite determinar el ahorro de una medida de eficiencia energética de iluminación en una fábrica con menos incertidumbre que el ahorro de una medida de eficiencia energética de refrigeración, puesto que los parámetros de iluminación estimados tiene menos incertidumbre que los parámetros estimados en una planta de refrigeración. Al determinar el nivel de medidas a realizar y el coste asociado, el Plan de Medida y Verificación considerará la variación del consumo de energía dentro del límite de medida. Por ejemplo, la iluminación interior hace un uso uniforme de la electricidad a lo largo de todo el año, por lo que es sencillo determinar el ahorro, mientras que la demanda de calefacción y refrigeración cambia con las estaciones del año por lo que hacen que es más difícil identificar el


ahorro. Hay que tener en cuenta las siguientes directrices para equilibrar coste e incertidumbre en un proceso de Medida y Verificación20. 1. Consumos de energía constante y MMEE que proporcionan poco ahorro. No se puede

realizar una campaña de Medida y Verificación importante si las MMEE proporcionan poco ahorro, según la directriz de del 10% de ahorro, sobre todo si hay una variación pequeña de los datos de la energía medida. Esta situación tiende a favorecer el uso de la Opción A con un breve periodo demostrativo de ahorro, por ejemplo, este es el caso de un extractor a velocidad constante que funciona con carga constante según un patrón definido.

2. Consumos de energía variable y MMEE que proporcionan poco ahorro. No se puede realizar una campaña de Medida y Verificación importante si las MMEE proporcionan poco ahorro, al igual que en el caso anterior. Sin embargo, con una gran variabilidad del consumo de energía, se necesitan los valores de todos los parámetros bajo la Opción B para lograr la precisión requerida. La realización de un muestreo pueden reducir el coste de la Opción B. La Opción C no será adecuada según las directrices generales del Capítulo 4.9 que indican que el ahorro tiene que superar el 10% del consumo medido de la instalación.

3. Consumos de energía constante y MMEE que proporcionan ahorros elevados. Con una baja variación del consumo de energía, el grado de incertidumbre suele ser también bajo, de forma que resulta más adecuada la Opción A. No obstante, dado que los niveles de ahorro son más elevados, introducir pequeñas mejoras para mejorar la precisión permitirá obtener una mejora económica como para merecer un análisis de los datos y realizar unas mediciones más precisas, si se es capaz de mantener el coste de Medida y Verificación en un nivel adecuado respecto del ahorro. Por ejemplo, si el ahorro conseguido por una MMEE es de 1.000.000 euros anuales, hay que decidir si se aumenta el coste de la Medida y Verificación de 5.000 euros a 20.000 euros al año si permitiera aumentar la precisión y se van a obtener más datos operativos. Por otra parte, la Opción C puede medir sin problemas una MMEE de alto valor. La Opción C puede mantener bajo el coste de Medida y Verificación si de una forma simple se pueden monitorizar las variables estáticas para detectar la necesidad de realizar ajustes no-rutinarios.

4. Consumos de energía variable y MMEE que proporcionan ahorros elevados. Esta situación permite reducir la incertidumbre mediante la recogida y el análisis de una gran cantidad de datos con las Opciones A, B o D. No obstante, es probable que el ahorro aparezca también en el consumo registrado por la empresa de suministro, por lo que las técnicas de la Opción C serán utilizadas poniendo especial cuidado en monitorizar las variables estáticas para detectar la necesidad de realizar ajustes no-rutinarios. El periodo demostrativo de ahorro tiene que abarcar varios ciclos normales de funcionamiento de la instalación.

8.6 Verificadores Independientes Cuando el propietario de la instalación contratada con una ESE conseguir un ahorro de energía, es posible que el propietario necesite un verificador independiente para revisar los informes demostrativos de ahorros. Este verificador independiente comenzará revisando el Plan de Medida y Verificación durante su preparación, para garantizar que los informes de ahorro alcanzarán las expectativas del propietario respecto a la incertidumbre. La revisión independiente puede revisar también los ajustes no-rutinarios. Sin embargo, una revisión completa de los ajustes no-rutinarios requiere entender bien la instalación, sus operaciones y los cálculos de la ingeniería energética. El dueño de la instalación proporcionará

20 Ver también el FEMP (2002).


con resúmenes los cambios de las variables estáticas para que el verificador se pueda centrar en los cálculos ingenieriles que se realizan en los ajustes no-rutinarios. Un contrato de rendimiento energético necesita que ambas conozcan que el pago del rendimiento está basado en información válida. Un verificador independiente puede asegurar la validez de la medida y evitar así conflictos. Si surge algún conflicto durante el periodo demostrativo de ahorro este verificador independiente puede ayudar a resolverlo. Los verificadores independientes suelen ser ingenieros consultores con experiencia y conocimientos en MMEE, Medida y Verificación y contratos de rendimiento energético. Muchos de ellos son miembros de asociaciones profesionales sectoriales o profesionales de Medida y Verificación certificados (CMVP)21.

8.7 Información Necesaria para el Comercio de Derechos de Emisión La adhesión al IPMVP puede mejorar la confianza en los informes demostrativos de ahorros, lo que también aumenta la confianza en los informes asociados a la reducción de emisiones. Junto con el Plan de Medida y Verificación de cada proyecto, el IPMVP mejora la consistencia de los informes y hace posible la validación y verificación de los proyectos de ahorro de energía. Sin embargo, para verificar la reducción de emisiones, el IPMVP y el Plan de Medida y Verificación del proyecto tienen que ser usados junto con el programa específico de comercio de emisiones, dónde se incluirá la metodología a seguir para convertir el ahorro energético en emisiones equivalentes. El comercio de derechos de emisión se verá facilitado si se tiene en cuenta los siguientes métodos para informar sobre el ahorro de energía. • El ahorro de electricidad se tiene que dividir en periodos punta y periodos valle y en

estación ozono y estación no ozono, cuando está implicado el comercio de NOx o de sustancias químicas orgánicas volátiles. Estos periodos están definidos por el correspondiente programa de comercio de derechos de emisión.

• La reducción del consumo de electricidad debe dividirse en dos según el origen del ahorro. Reducción de la demanda o aumento de la autogeneración dentro de la instalación.

• Puede que sea necesario cambiar la referencia ajustada que se utiliza para calcular el ahorro de energía con el fin de adecuarla a los requisitos del programa de comercio de derechos de emisión. Respecto a los objetivos del comercio de los derechos de emisión, las referencias ajustadas deben considerar si las MMEE eran excedentes o adicionales al comportamiento normal. Puede que no se acepten las MMEE para el comercio de los derechos de emisión si están en la línea del negocio o simplemente cumplen con regulación existente. Las normas de referencia se definen en función del programa correspondiente al comercio de derechos de emisión. Por ejemplo, si existen unos estándares mínimos de eficiencia que rigen el mercado de equipos, serán estos estándares los que establezcan la referencia para determinar las reducición de emisiones a considerar.

• Diferenciar el ahorro de energía en cada lugar, si un proyecto abarca varias líneas de suministro o si las emisiones sobrepasan los límites atmosféricos establecidos.

• Diferenciar el ahorro de combustible por tipo de combustible o de caldera, si existen tasas de emisión diferentes en cada sistema de combustión.

En general, cada sistema de comercio de derechos de emisión dispone de sus propias normas sobre los factores de emisión a aplicar a los ahorros. En caso de ahorro de combustible, se pueden considerar tasas de emisiones predeterminadas cuando no existen equipos de medida 21 El curso del CMVP es una actividad conjunta de EVO y la Asociación de Ingenieros de Energía (AEE). Se puede acceder por la web de EVO: www.evo-world.org.


de las emisiones. En caso de ahorro de electricidad también se pueden considerar valores predeterminados para la tasa de emisión de la red de suministro. También puede ocurrir que los usuarios establezcan su propia tasa de emisión para el ahorro, siguiendo unos principios reconocidos, tales como los publicados en las Directrices para Proyectos de Electricidad Conectados en Red (WRI 2007)

8.8 Condiciones Mínimas de Funcionamiento Un proyecto de eficiencia energética no tiene que afectar al uso normal de la instalación donde se implanta, sin el consentimiento de los ocupantes del edificio o responsables de planta. Los parámetros clave de los usuarios son: nivel de iluminación, temperatura, tasa de ventilación, presión del aire comprimido, presión y temperatura de vapor, caudal de agua, nivel de producción, etc. En el Plan de Medida y Verificación quedarán registradas las condiciones de operación mínimas que se tienen que respetar (ver Capítulo 5). El IPMVP Volumen II, Conceptos y Prácticas para Mejorar la Calidad Ambiental Interior de los Edificios, sugiere métodos de monitorización de las condiciones internas existentes durante el desarrollo de proyectos de eficiencia energética.

8.9 Datos Climatológicos Si se utilizan lecturas mensuales de energía hay que recoger a diario la información climatológica para que pueda coincidir con las fechas reales de la lectura de los equipos de medida. Para realizar el análisis diario o mensual se deben utilizar los datos climatológicos oficiales, publicados por el gobierno, que suelen ser los más seguros y precisos. Sin embargo, puede ser que los datos climatológicos oficiales no estén disponibles de forma inmediata, como sucede cuando se monitorizan los datos en el propio lugar. Si se utiliza un equipo para monitorizar los datos climatológicos del lugar hay que asegúrese de que el equipo esté calibrado de forma correcta y que se realice regularmente. Cuando se analiza la respuesta de la demanda en función de las condiciones climatológicas, en el modelo matemático, se tiene que utilizar las temperaturas medias diarias o los grados-día.

8.10 Estándares Mínimos de Energía Cuando se necesita alcanzar un determinado valor de eficiencia, por requerimiento de ley o de estándares del propietario22, el ahorro se puede basar en la diferencia entre la energía del periodo demostrativo de ahorro y ese estándar mínimo. En ese caso, se establece una energía del periodo de referencia igual o inferior al estándar de energía mínimo aplicable.

8.11 Cuestiones sobre la Medida La colocación adecuada de equipos de medida en aplicaciones concretas es una ciencia en sí misma. Existen multitud de referencias con ese fin, en la web de EVO se incluyen referencias actualizadas sobre las técnicas de medida. El Anexo A de la ASHRAE (2002) también tiene información útil sobre sensores, técnicas de calibración, estándar de laboratorios para realizar mediciones y métodos de análisis de máquinas enfriadoras, ventiladores, bombas, motores, calderas, hornos, sistemas de almacenamiento térmico y unidades de tratamiento de aire.

22 El Programa de Estándar y Directrices de Energía en Edificios del Departamento de Energía de los Estados Unidos (BSGP), disponible en la dirección www.eren.doe.gov/buildings/codes_standards/buildings, ofrece información sobre los códigos de edificación residencial, comercial y federal.


También tiene información útil sobre errores y costes, si bien la información sobre costes data de 1994, que es cuando se realizó la investigación. La Tabla 5 resume los principales tipos de medidores y caractersísticas principales. No se tiene que considerar esa tabla como algo definitivo.

8.11.1 Errores en la toma de Datos y Pérdida de los mismos Ningún proceso de toma de datos se puede realizar sin error. La metodología para recoger los datos del periodo demostrativo de ahorro tiene distinto nivel de dificultad y, por lo tanto, la cantidad de datos erróneos o que faltan también será distinta. En el Plan de Medida y Verificación se debe establecer el porcentaje máximo aceptable de pérdida de datos y la forma de medir dicho porcentaje. Ese grado formará parte de las consideraciones generales sobre la precisión. El nivel de pérdida de datos repercute de forma significativa en el coste. Asimismo, el Plan de Medida y Verificación establece una metodología para recrear los datos erróneos o que faltan en el periodo demostrativo de ahorro mediante una interpolación en el análisis final. En ese caso, se necesitará durante el periodo demostrativo de ahorro un modelo que permita interpolar datos medidos con el fin de poder calcular el ahorro de cada periodo. Los datos del periodo de referencia constan de datos reales sobre energía y las variables independientes en dicho periodo de referencia. Así pues, los problemas que surjan con los datos de referencia no se sustituirán por datos modelizados, excepto si se utiliza la Opción D. Si faltan datos de referencia, o los que hay no son adecuados, pueden buscarse otros datos reales que puedan sustituirlos, o también se puede cambiar el periodo de referencia, para que contenga sólo datos reales. En el Plan de Medida y Verificación se hará constar el origen de todos los datos de referencia.


Aplicación Tipo de Medidor

Clase de medidor

Precisión típica

Coste Relativo

Tipo de Aplicaci

ones Tipo de

Aplicaciones

Corriente Alterna (A)

Transformador de

corriente (CT)

Transformador de núcleo

sólido toroidal o dividido

<1%

No sirve cuando el factor de potencia es

menor que 1 o hay distorsión

sinusoidal

Tensión (V)

Transformador de tensión

(PT)

Transformador de núcleo

sólido toroidal o dividido

Potencia eléctrica (W)

o Energía (Wh)

Vatímetro o contador de energía

activa

Mide los vatios (o amperios,

voltios y factor de potencia) y los vatios hora.

Utilizar muestras

digitales (IEEE 519-1992) para

medir correctamente las formas de

onda distorsionadas

Necesario para cargas inductivas (p.ej. motores) o

circuitos con armónicos de componentes

como un variador de velocidad

Tiempo de funcionamien

to (h)

Medir y registrar

los periodos y las horas

de funcionamiento de los

equipos

Funcionamiento con batería

Coste inferior qeu el contador de energía

Registro de las

horas del periodo

de iluminaci

ón

Para equipos con carga constante

de consumo eléctrico

Detector de

Temperartura de

Resistencia (RTD)

Razonable Coste Bajo Aire y Agua

Muy utilizado. Hay que

compensar las longitudes de conducción

Temperatura (ºC)

Termopar Elevada Elevada

Rango estrecho. Adecuado para la

medida de energía térmica.

Necesita amplificadores de

señal

Tabla 5 Principales tipos de medidores – Parte 1


Aplicación Tipo de medidor

Clase de medidor Precisión típica

Coste relativo

Tipo de aplicacion

es

Medida especial y

aspectos de verificación

Humedad (%)

Requiere calibración

regular

Presión diferencial 1-5% of max

Desplazamiento <1%

Turbina o extracción de

turbina con punto caliente

<1%

Líquido limpio, tubería linial

Intrusivo

Desprendimiento de vórtices Elevada

Ultrasonidos <1% Tubería linial

Medición del caudal fijo

Magnético Elevada

Caudal líquido

(unidades /segundo)

No Intrusivo

Cubo y cronómetro Bajo

Condensación de vapor,

accesorios de

fontanería

Medida del caudal

Presión

Energía Térmica

Flujo empaqueta

do y registro y cálculo de

la temperatur

a

Utilizar sensores de caudal y

temperatura. En el caso de vapor,

necesita sensores de presión y temperatura

<1% Elevada

Utilizar sensores de temperatura

fijos para medir por

diferencias de

temperatura. Precaución

con los posibles errores

Tabla 5.

Principales tipos de

medidores – Parte 2


8.11.2 Utlización del Sistema de Control pra la Recogida de Datos Un sistema informático de control puede realizar gran parte de la monitorización de datos necesaria. Sin embargo, el hardware y el software del sistema tienen que ser capaces de controlar y reunir los datos de forma simultánea, sin ralentizar el ordenador, sin utilizar demasiado ancho de banda o sin superar su capacidad de almacenamiento. Algunos de los parámetros medidos no son útiles para realizar su control, por ejemplo, la medida de la potencia eléctrica. La tendencia hacia pequeñas potencias, iluminación y principales elementos consumidores resulta útil para determinar grandes ahorros y recopilar información operacional de alta calidad, pero no es muy útil para realizar el control en tiempo real. A menudo el software del sistema de control puede realizar otras funciones para ayudar a seguir los cambios de las variables estáticas durante el periodo demostrativo de ahorro, tal como el registro automático de los cambios en puntos concretos. El personal técnico de la instalación tiene que recibir la formación del uso de los sistemas de control, de esta forma podrán elaborar sus propios análisis para diagnosticar problemas en el sistema, siempre que el sistema tenga capacidad para realizar análisis adicionales. Sin embargo, cuando una ESE se encargue del control del sistema, habrá que establecer las normas de seguridad necesarias para garantizar que cada persona accede a las funciones de las que es responsable y está autorizado. El equipo de monitorización del sistema de control puede tener una conexión de sólo lectura, vía modem, para poder inspeccionar la evolución de los datos desde la oficina. En ese caso, habrá que proteger los ordenadores y los sistemas de control contra el ataque de virus. El sistema de control puede registrar el consumo de energía con su línea de tendencia. Sin embargo, algunos sistemas registran eventos cambio de valor (COV), que no se utilizan directamente para calcular el ahorro de energía, sin seguir los intervalos temporales entre sucesos de COV distintos (Claridge et al. 1993, Heinemeier y Akbari 1993). Se pueden establecer unos límites de cambio de valor (COV) más estrictos para forzar las tendencias hacia intervalos más regulares, aunque esto puede saturar los sistemas que no han sido diseñados para tal cantidad de datos. Hay que prestar mucha atención a: • Controlar el acceso, o los cambios en el registro de tendencias, del sistema del que se

extraen los datos de la energía. • Desarrollar rutinas post-procesamiento para convertir cualquier dato de COV del sistema de

control en series temporales para realizar un análisis. • Obtener del proveedor del sistema de control:

- calibraciones estándar de todos los sensores de los que se disponga, - las pruebas de que los algoritmos internos para contabilizar o sumar impulsos o unidades

son precisas. (Actualmente no existen estándares para realizar este tipo de análisis (Sparks et al. 1992)),

- el compromiso de que hay capacidad de procesamiento y almacenamiento para tratar la tendencia de los datos a la vez que soportan las funciones de control del sistema.

Definiciones 64

CAPÍTULO 9 DEFINICIONES Los términos que aparecen en cursiva tienen las siguientes definiciones: Energía de referencia ajustada: Consumo del periodo de referencia ajustado con las distintas condiciones operativas. Consumo de energía evitado: Reducción del consumo en el periodo demostrativo de ahorro respecto a lo que habría consumido si la instalación hubiera estado trabajando de la misma forma y con los mismos equipos que en el periodo de referencia pero con las condiciones de funcionamiento del periodo demostrativo de ahorro (ver Capítulo 4.6.1). El coste evitado es el equivalente económico del consumo de energía evitado. Ambos se suelen denominar ahorro. El ahorro normalizado es otro tipo de ahorro. Ajustes de referencia: Ajustes no-rutinarios (Capítulos 4.6 y 8.2) que se producen durante el periodo demostrativo de ahorro respecto a los cambios de cualquier característica principal de la instalación que inciden sobre la energía dentro del límite de medida, excepto las denominadas variables independientes que se utilizan para realizar los ajustes rutinarios. Energía de referencia: Consumo que se produce durante el periodo de referencia sin ajustes. Periodo de referencia: Tiempo seleccionado que representa el funcionamiento de la instalación, o del sistema, antes de la implementación de una MMEE. Este periodo puede ser tan breve como el tiempo que se tarda en realizar una medida instantánea de una cantidad constante, o tan prolongado como para reflejar todo un complejo ciclo operativo completo de un sistema, o de una instalación, con operación variable. Referencia: Que pertenece al periodo de referencia. Grado / nivel de confianza: Probabilidad de que cualquier valor medido caiga dentro de un intervalo de precisión establecido. Ver Apéndice B-1.1. Constante: Término utilizado para describir un parámetro físico que no cambia en un periodo de tiempo. Aunque se observen pequeños cambios se sigue describiendo como constante. En el Plan de Medida y Verificación se especificará qué es lo que se considera una variación pequeña. Inspección de puesta en marcha: El proceso para lograr, verificar y documentar que el funcionamiento de los equipos cumple con las necesidades operativas de la instalación, dentro de la capacidad de diseño y con los criterios funcionales de la documentación del diseño y del propietario, incluida la preparación del personal de operación. CV (RMSE): Ver Apéndice B-2.2.2 Coeficiente de varianza (cv): Ver Apéndice B-3.1 Ciclo: Tiempo entre el inicio de una serie de modos de operación similar de una instalación, o de parte de los equipos, cuyo consumo varía en respuesta a procedimientos operativos o las variables independientes. Por ejemplo, el ciclo de la mayoría de los edificios es de 12 meses, ya que su consumo está relacionado con las condiciones climatológicas, que varían de forma anual. Otro ejemplo es el ciclo semanal de un proceso industrial que funciona de forma distinta entre el fin de semana y el resto de la semana. Grados-día: Un grado-día es una medida que relaciona la carga de calefacción y refrigeración de una instalación con la temperatura exterior. Cuando la temperatura media exterior diaria está un grado por debajo de una temperatura establecida de referencia, por ejemplo 18ºC, se define que ese día tiene un grado-día de calefacción. Si esa diferencia de temperatura se mantiene durante diez días, serían diez grados-día de calefacción durante todo el periodo. Si la diferencia de temperatura fuera de 12ºC durante 10 días se contarían 120 grados-día de calefacción. Cuando la temperatura ambiente cae por debajo de la diferencia de la temperatura,

Definiciones 65

se cuentan los grados-día de calefacción. Cuando la temperatura ambiente está por encima de la de referencia se cuentan los grados-día de refrigeración. Cualquier temperatura de referencia se puede emplear para registrar grados-día, aunque se suele utilizar la temperatura en la que un edificio en particular no necesita calefacción o refrigeración. Demanda Ratchet: Se trata de un método utilizado por la empresa de suministro para establecer el consumo por el que factura a los clientes cuando esta cantidad es distinta del consumo que se ha medido en el equipo de medida. La empresa de suministro tiene en cuenta los máximos o mínimos estacionales, el factor de potencia o las cantidades contratadas para establecer el consumo sobre la factura (denominado consumo de facturación). Energía: Consumo o demanda de energía o agua. Medida de mejora de eficiencia energética (MMEE): Una actividad, o un conjunto de actividades, que han sido diseñadas para incrementar la eficiencia energética de una instalación, de un sistema o de parte de un equipo. Las MMEE también pueden conservar la energía sin cambiar la eficiencia. En una misma instalación pueden implantarse varias MMEE a la vez que cada una de ellas con un objetivo distinto. Una MMEE puede implicar uno o más: cambios físicos en los equipos de la instalación, revisión de los procedimientos operativos y de mantenimiento, cambios del software o de nuevos medios de formación y gestión de los usuarios de la instalación o del personal de operación y mantenimiento. Una MMEE puede consistir en una medida de eficiencia energética de un sistema, o de una instalación existente, o en una modificación del diseño antes de la construcción de un nuevo sistema o de una nueva instalación. Contrato de Eficiencia Energética: Contrato entre dos o más partes dónde el pago se basa en conseguir unos resultados concretos, tales como reducir el coste de la energía o recuperar la inversión dentro de un tiempo determinado. Compañía de Servicios Energéticos (ESCO): Empresas que proporciona servicios de diseño y construcción de MMEE bajo un contrato de eficiencia energética. Estimación: Proceso para determinar el parámetro utilizado en un cálculo de ahorro mediante métodos que no sean realizar mediciones durante el periodo de referencia y el periodo demostrativo de ahorro. Estos métodos pueden consistir en suposiciones arbitrarias, o incluso estimaciones de ingeniería, que se derivan de la clasificación que hace el fabricante sobre el rendimiento de los equipos. Según el IPMVP, las pruebas de rendimiento de los equipos que no se han realizado en el lugar donde éstos son utilizados durante el periodo demostrativo de ahorro se consideran estimaciones. Instalación: Un edificio, o una planta industrial, que tiene varios sistemas o equipos que consumen energía. Una parte o una sección, dentro de una instalación más grande, pueden ser tratadas como una instalación independiente si dispone de un equipo de medida independiente que mide toda su energía. Variable Independiente: Parámetro que se espera que cambie de forma regular en el tiempo y que tenga un impacto medible sobre el consumo de energía de un sistema o de una instalación. Efectos Cruzados: Efectos sobre la energía creados por una MMEE pero que no son medidos dentro del límite de medida. Precio Marginal: El coste de una unidad adicional de un producto facturado con un complejo esquema de tarifas. Media: Ver Apéndice B-1.3. Error Medio de Sesgo (MBE): Ver Apéndice B-2.2.2.

Definiciones 66

Medida y Verificación: Proceso coherente de mediciones para determinar de forma fiable el ahorro conseguido en un programa de gestión de la energía dentro de una instalación particular. El ahorro no se puede medir de forma directa, ya que representa la ausencia del consumo. El ahorro se determina comparando el consumo antes y después de la implementación de un proyecto, realizando los ajustes necesarios según los cambios de las condiciones. Se puede consultar también el Capítulo 2. Límite de Medida: Un límite conceptual que se establece alrededor de los equipos, o sistemas, para separar los hechos que son relevantes en la determinación del ahorro de los que no lo son. Todo el consumo de los equipos, o sistemas, que quede dentro del límite de medida debe ser medido o estimado, independientemente de que el consumo esté dentro o no de ese límite. Ver Capítulo 4.4. Medición con equipos de medida: Toma de datos de energía de una instalación en un período de tiempo mediante el uso de dispositivos de medida. Plan de Medida y Verificación: El documento definido en el Capítulo 5. Ajustes No-Rutinarios: Los cálculos reflejados en la ecuación 1 del Capítulo 4 que compensan los cambios en los factores estáticos, dentro del límite de medida, desde el periodo de referencia. Cuando se realizan ajustes no-rutinarios en la energía de referencia, a veces se denominan simplemente ajustes de referencia (Ver también el Capítulo 8.2). Ahorro Normalizado: Reducción del consumo o del coste de la energía que se produce en el periodo demostrativo de ahorro respecto a lo que habría sucedido si la instalación hubiera estado equipada y hubiera funcionado como en el periodo de referencia, pero bajo un conjunto de condiciones normales. Estas condiciones normales pueden ser las medias de un periodo prolongado o de cualquier otro periodo que no sea el periodo demostrativo de ahorro. Las condiciones normales también pueden ser las prevalecen durante el periodo de referencia, especialmente si fueron utilizadas como base para predecir el ahorro. (Ver Capítulo 4.6.2). Si las condiciones son las del periodo demostrativo de ahorro, en lugar del ahorro normalizado, se utiliza el término consumo de energía evitado (Ver Capítulo 4.6.1) o simplemente ahorro. Precisión: Cantidad que se espera que se desvíe un valor medido de un valor real. La precisión se expresa como una tolerancia ±. Cualquier estimación sobre un valor medido debe incluir una justificación sobre la confianza de dicha precisión. Por ejemplo, un fabricante de un equipo de medida que establece su precisión en ± 10%, con un grado de confianza del 95%. Ver los Apéndices B-1.1 y B-1.2 para definiciones de precisión absoluta y relativa. Error Probable: Ver Apéndice B-5. Proxy: Parámetro medido puesto en lugar de una lectura directa de un parámetro de energía cuya relación está contrastada sobre el terreno. Por ejemplo, si es probada la relación entre la señal de salida de un variador de velocidad y la potencia del ventilador controlado esa señal de salida es un proxy de la potencia del ventilador. R2: Ver Apéndice B-2.2.1. Análisis de Regresión: Técnica matemática que extrae los parámetros de un conjunto de datos para describir la correlación de las variables independientes medidas y de las variables dependientes (normalmente datos de energía). Ver Apéndice B-2. Periodo demostrativo de ahorro: Periodo que sigue a la implementación de una MMEE cuando los informes de ahorro se adhieren al IPMVP. Este periodo puede ser tan breve como el tiempo que se tarda en realizar una medición instantánea de un parámetro constante; o tan largo como para recoger los diferentes tipos de operación normal de un sistema o de una instalación en operación variable; equivalente a la duración del periodo de recuperación financiera de una inversión; a la duración de un periodo de medida del rendimiento por un contrato de eficiencia energética; o puede ser indefinido.

Definiciones 67

Ajustes Rutinarios: Los cálculos de la ecuación 1 del Capítulo 4 realizados con una fórmula que se incluye en el Plan de Medida y Verificación para compensar los cambios en las variables independientes seleccionadas dentro del límite de medida desde el periodo de referencia. Ahorro: La reducción del consumo o del coste de la energía. El ahorro físico se puede expresar como el consumo de energía evitado o como el ahorro normalizado (Ver Capítulo 4.6.1 y 4.6.2, respectivamente). El ahorro económico se puede expresar de forma análoga al coste evitado o ahorro de coste normalizado (Ver Capítulo 8.1). El ahorro, como se utiliza en el IPMVP, no es simplemente la diferencia entre las facturas o las lecturas medidas por la empresa de suministro durante el periodo de referencia y el periodo demostrativo de ahorro. Ver el Capítulo 4.1 un desarrollo de este punto. Dígitos Significativos: Dígitos diferentes de cero y ceros con dígitos diferentes de ceros a su izquierda. Observar que un número entero tienen una cantidad ilimitada de dígitos significativos. Un números enteros que termina en cero tienen una cantidad desconocida de dígitos significativos (Ver también el Apéndice A-2). Observar también que cuando se añaden números, la regla de dígitos significativos se sustituye por una regla sobre la cantidad de dígitos que hay después del decimal. La cantidad de estos dígitos en cualquier suma debe coincidir con el número que tenga menos dígitos. Modelo de Simulación: Conjunto de algoritmos que calcula el consumo de una instalación a partir de ecuaciones de ingeniería y de parámetros definidos por el usuario. Desviación Estándar: Ver Apéndice B-1.3. Error Estándar: Ver Apéndice B-1.3. Error Estándar del Coeficiente: Ver Apéndice B-2.2.3. Error Estándar de la Estimación: Ver Apéndice B-2.2.2. Variables Estáticas: Aquellas características de la instalación que afectan al consumo dentro del límite de medida, pero que no sirven de base para ningún ajuste rutinario. Entre ellas se incluyen las características fijas, medioambientales, operacionales y de mantenimiento. Pueden ser constantes o variables. (Ver los Capítulos 4.6 y 8.2). Estadístico t: Ver Apéndice B-2.2.3. Varianza: Ver Apéndice B-1.3. Verificación: Proceso de examinar un informe preparado por un tercero para valorar si es adecuado con los objetivos pretendidos.

Referencias 68

CAPÍTULO 10 REFERENCIAS Nota: Las referencias siguientes pretenden proporcionar al lector un número de fuentes adicionales de información. Se tratan de publicaciones, libros e informes de agencias gubernamentales, universidades, organizaciones profesionales y otras autoridades reconocidas. En la mayoría de los casos, se cita la publicación, la editorial o la fuente dónde se puede obtener el documento. 1. Akbari, H., Heinemeier, K.E., LeConiac, P. y Flora, D.L. 1988. An Algorithm to

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10.1 Otras Fuentes Las organizaciones siguientes de los Estados Unidos ofrecen información útil y adecuada. EVO intenta mantener en su web una lista actualizada de estos enlaces y de todos los enlaces mencionados en el presente documento: 1. Centro de Aire Acondicionado y Refrigeración, Ingeniería Mecánica, Universidad de Illinois.

Tel.: 217-333-3115, http://acrc.me.uiuc.edu. 2. Consejo Americano para una Economía Energéticamente Eficiente (ACEEE), Washington,

D.C. Tel.: 202- 429-8873, http://www.aceee.org. 3. Sociedad Americana de Técnicos en Calefacción, Refrigeración y Aire Acondicionado

(ASHRAE), Atlanta, Georgia. Tel.: 404-636-8400, http://www.ashrae.org. 4. Sociedad Americana de Ingenieros Mecánicos (ASME), Nueva Jersey. Tel.: 800-843-2763.

http://www.asme.org. 5. Asociación de Ingenieros de Energía (AEE), Lilburn, Georgia. Tel.: 404-925-9558,

http://www.aeecenter.org. 6. Instituto de Eficiencia de Calderas, Departamento de Ingeniería Mecánica, Universidad de

Auburn, Alabama. Tel.: 334/821-3095, http://www.boilerinstitute.com. 7. Centro de Estudios sobre Energía y Medio Ambiente (CEES), Universidad de Princeton,

Nueva Jersey. Tel.: 609-452-5445, http://www.princeton.edu/~cees.

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8. Instituto Eléctrico Edison (EEI). Washington, DC. Tel.: 202-508-5000, http://www.eei.org/resources/pubcat.

9. Laboratorio de Sistemas de Energía, College Station, Tejas. Tel.: 979-845-9213, http://wwwesl. tamu.edu.

10. Centro de Energía Solar de Florida, Cabo Cañaveral, Florida. Tel.: (407) 638- 1000, http://www.fsec.ucf.edu.

11. Publicaciones IESNA, Nueva York, Nueva York. Tel.: 212-248-5000, http://www.iesna.org. 12. Laboratorio Nacional Lawrence de Berkeley (LBNL), Berkeley, California. Tel.: 510- 486-

6156, Email: [email protected], http://eetd.lbl.gov. 13. Asociación Nacional de Compañías de Servicios de Energía (NAESCO), Washington, D.C.

Tel.: 202- 822-0950, http://www.naesco.org. 14. Administración de Información sobre Energía (EIA), Departamento de Energía,

Washington, D.C., Tel.: 202-586-8800, http://www.eia.doe.gov. 15. Laboratorio Nacional de Energías Renovables (NREL), Boulder, Colorado, Tel.: (303) 275-

3000, http://www.nrel.gov. 16. Servicio Nacional de Información Técnica (NTIS), EE.UU. Departamento de Comercio (Es

un archivo de todas las publicaciones de los laboratorios y contratistas federales), Springfield, Virginia. Tel.: 703-605-6000, http://www.ntis.gov.

17. Laboratorio Nacional Oak Ridge (ORNL), Oak Ridge, Tennessee, Tel.: (865) 574-5206, http://www.ornl.gov/ORNL/BTC.

18. Laboratorio Nacional del Noroeste del Pacífico (PNNL), Richland, Washington, Tel.: (509) 372-4217, http://www.pnl.gov/buildings/.

Referencias 74

APÉNDICE A EJEMPLOS

A-1 Introducción Este apéndice presenta varios tipos de proyectos y analiza las claves del diseño de M&V en cada una de las situaciones descritas. Cada ejemplo sólo muestra una opción de M&V conforme al IPMVP, aunque en cada proyecto pueden existir varios diseños posibles. Los ejemplos abarcan 12 escenarios diferentes: • Mejora de la eficiencia del conjunto bomba / motor (A-2). • Modificación del horario de funcionamiento del conjunto bomba / motor (A-2-1). • Mejora de la Eficiencia en iluminación (A-3). • Mejora del control de la iluminación (A-3-1). • Mejora de la eficiencia y regulación de la iluminación exterior (A-3-2). • Reducción de fugas de aire comprimido (A-4). • Mejora del conjunto turbina-generador (A-5). • Mejora de la eficiencia de una caldera (A-6). • Varias MMEE con datos de referencia reales (A-7). • Contabilidad energética de toda instalación vinculada al presupuesto (A-7-1). • Varias MMEE en un edificio sin equipos de medida en el periodo de referencia (A-8). • Edifico de nueva construcción con mejoras sobre los requerimientos establecidos por el

código de construccion (A-9). Estos ejemplos presentan distintos niveles de detalle, con el objeto de destacar las diferentes características del diseño de M&V. Ninguno de ellos tiene un carácter global. El lector puede consultar en la web de EVO Planes de Medida y Verificación completos o ejemplos de informes demostrativos de ahorros (www.evoworld.org). Asimismo, el IPMVP Volumen III contiene ejemplos de aplicaciones de M&V en nuevos edificios y en proyectos de energías renovables. Se anima a los suscriptores de EVO a presentar sus propios ejemplos para una posible inclusión en la biblioteca de la página web (e-mail a: [email protected]).

A-2 Mejora de la Eficiencia del Conjunto Bomba / Motor Situación: En una explotación agrícola de Sudáfrica hay diez bombas de riego que boMBEan agua desde pozos subterráneos. Normalmente las bombas funcionan de forma continua durante los seis meses de la estación seca, aunque también se encienden y apagan de forma manual si es necesario. La empresa de suministro de energía local ofreció una subvención parcial para sustituir esas bombas por unos nuevos conjuntos de bomba y motor de alta eficiencia. Para proceder al pago final de la ayuda, la empresa de suministro exigía una demostración a corto plazo del consumo de energía evitado utilizando un método conforme con los IPMVP. El propietario estaba interesado en sustituir sus viejas bombas y reducir sus los costes energéticos, así que pagó la diferencia del coste de instalación y está de acuerdo en proporcionar información a la empresa de suministro tras realizar la mejora de eficiencia.

Referencias 75

Factores que influyen en el diseño de M&V: El consumo de electricidad de las bombas se realiza con 5 equipos de medida propiedad de la empresa de suministro. Estos equipos de medida sólo tienen conectadas las 10 bombas. Antes de implementar el proyecto, se tuvo en cuenta que las nuevas bombas podrían aumentar la cantidad de agua boMBEada en alguno de los pozos, de tal forma que se podría reducir las horas de boMBEo. El propietario y la empresa de suministro saben que las horas de funcionamiento y, por lo tanto, el ahorro, depende de las condiciones de la explotación y del nivel de lluvias de cada año. Ninguna de las partes puede controlar estas variables que inciden de forma directa en el consumo de energía. El propietario buscó la forma de incurrir en el menor gasto posible para recopilar y enviar la información a la empresa de suministro. El propietario contrató con un proveedor la selección e instalación de unas bombas que cumplieran con sus especificaciones y con las de la empresa de suministro. El caudal de las bombas es constante cuando están funcionando, ya que no hay ninguna válvula de regulación y la profundidad del pozo tampoco se ve afectada por el boMBEo. Plan de M&V: El Plan de M&V fue diseñado conjuntamente entre el propietario y la empresa de suministro, siguiendo un modelo proporcionado por la empresa de suministro. Se seleccionó la Opción A del IPMVP Volumen I, EVO 1000 – 1:2007, con el objetivo de minimizar el coste de M&V. La Opción A acordada consiste en estimar las horas de funcionamiento de la bomba en un año normal, y su multiplicación por la potencia reducida que se haya medido. Se acordó que los equipos de medida del proveedor serían capaces de medir con precisión la potencia demandada del motor (kW). Antes de retirar los motores antiguos, el proveedor midió la potencia demanda por cada motor tras haber estado funcionando un mínimo de tres horas. La empresa de suministro tenía el derecho de presenciar las medidas realizadas. Dado que las bombas trabajan con una carga constante, las horas medias anuales de funcionamiento se calcularon teniendo en cuenta el consumo de electricidad facturado en el último año en kWh y dividiéndolo entre la potencia media demandada de los motores antiguos (kW). Este cálculo demostró que antes de la mejora de eficiencia energética las bombas funcionaban una media de 4.321 h en la estación seca. La empresa de suministro aportó información que demostraba que la cantidad de lluvia caída durante esa estación seca estaba un 9% por debajo de lo normal. Así, el propietario y la empresa de suministro acordaron que el funcionamiento de las bombas durante ese año había sido un 9% superior a lo habitual. De esta forma las horas normales de utilización serían del 91% de 4.321 h/año ó 3.932 23 h/año. Resultados: El ahorro de la energía se determinó utilizando la ecuación 1d de la Opción A del IPMVP: Potencia demanda por las bombas antes de la mejora: 132,0 kW Potencia demanda por las bombas después a la mejora: 98,2 kW Reducción de potencia: 33,8 kW24 Ahorro de energía: 34 kW x 3.932 h/año = 130.000 kWh/año25

23 Observe que el número 3.932 deberá expresarse sólo con 2 dígitos significativos, ya que 91% sólo tiene 2 dígitos significativos. Una forma más correcta de expresarlo sería 3,9 x 103. En cualquier caso, se utiliza la forma habitual. 24 El número real calculado (33,8) deberá tratarse como coherente en 2 dígitos significativos. Esto es debido a que la sustracción con la que se obtuvo el 33,8 no deberá mostrar más dígitos a la derecha del decimal que el número que tenga menos a su derecha (132 no tiene ninguno, así que 34 tampoco). 25 Dado que tanto el 33,8 (más correctamente 34) y el 3.932 (más correctamente 3,9 x 103) sólo tienen 2 dígitos significativos, su producto será expresado solamente con 2 dígitos significativos. Aunque la cantidad calculada para el producto de 33,8 y 3.932 es 132.902, la expresión adecuada para su producto es 1,3 x 105 o 130.000.

Referencias 76

La subvención aportada por la empresa de suministro se basó en un ahorro de energía de 130.000 kWh. Utilizando los mismos periodos de funcionamiento estimados, el ahorro del propietario en condiciones de lluvia normal y con los precios actuales de la electricidad se determinó que sería de 132.902 kWh/año26 x R0,2566 /kWh = R34.102 al año27. No se modificaron ni los precios ni el coste de los peajes de la empresa de suministro.

A-2.1 Modificación del Horario de Funcionamiento del Conjunto Bomba / Motor. Opción B Situación: El sistema de riego descrito en el anterior Apéndice A-2 podía además recibir un importante incentivo de la empresa de suministro si las bombas eran apagadas durante las horas punta, de 7:00 h a 10:00 h y de 18:00 h a 20:00 h, de lunes a viernes no festivos. Para ello el propietario instaló un sistema de control en las bombas para controlar de forma remota y automática el desplazamiento de su funcionamiento. El propietario podrá configurar anualmente el sistema de control de las bombas en función del calendario de días festivos. Factores que influyen en el diseño de la M&V: El propietario consideró que reducir el boMBEo y dejarlo en un máximo de 25 h a la semana (15%) no afectaría de forma significativa a su funcionamiento durante la estación seca. (También esperaba que las nuevas bombas sufrierán menos averías, de tal forma que no tendrán impacto en el crecimiento de los cultivos en la estación seca). La empresa de suministro reconoce que el propietario puede decidir apagar el boMBEo en función de sus necesidades. Por lo tanto, la empresa de suministro requiere la selección de la Opción B del IPMVP Volumen I, EVO 10000 – 1:2007 para cuantificar el rendimiento de cada año, antes de realizar el pago de las ayudas. El propietario consideraba que el periodo de retorno del control y monitorización de los equipos ya era demasiado largo. Por lo tanto, no quería gastar parte importante de la ayuda en proporcionar las pruebas que exigía la empresa de suministro. Plan de M&V: La empresa de suministro y el propietario acordaron que el registro continuo de una variable proxy proporcionaría la prueba diaria de que las bombas estaban realmente apagadas en las horas punta del año. La variable proxy es la corriente eléctrica (por encima de 500 mA que necesita el equipo de control) en cualquiera de las 5 líneas de alimentación de las 10 bombas. Para ello se colocaron unos amperímetros no calibrados y unos registradores de datos en cada línea de energía próximos a los 5 contadores. Los amperímetros y registradores disponen de un sistema de alimentación auxiliar con una batería recargable. El propietario encarga al proveedor de los dispositivos de control y monitorización la lectura anual de los datos, comprobar los relojes e informar a la empresa de suministro sobre las fechas y tiempos de funcionamiento de las operaciones realizadas durante los periodos de punta de los días de la semana. Resultados: Durante el primer año posterior a la implementación del sistema de control y monitorización, el responsable de la monitorización informó a la empresa de suministro que se había consumido energía entre las 18:00 h y las 20:00 h en 5 días concretos. La empresa de suministro comprobó que se trataban de días festivos, de tal forma que no hubo consumo durante las horas punta definidas. Se determinó que el desplazamiento de la demanda era de 98,2 kW, a partir de la medida de las bombas nuevas (ver Apéndice A-2). El incentivo anual de 26 132.902 es el valor calculado realmente antes de hacer el redondeo de los números significativos. 27 Esta cantidad puede expresarse con no más de 2 dígitos significativos, como se explica en las anteriores observaciones sobre el número mínimo de dígitos significativos. El valor real calculado es de R34.103, y aunque una expresión más correcta sería R3,4 x 104, 34.000 es el formato de moneda más habitual.

Referencias 77

la empresa de suministro se calculó y pagó en base a este desplazamiento de la demanda de 98,2 kW registrados con la Opción B.

A-3 Opción A: Mejora de la Eficiencia en Iluminación Situación: En un colegio de Canadá se van a instalar dispositivos de iluminación más eficientes manteniendo los niveles de iluminación. Este proyecto formaba parte de un programa más amplio puesto en marcha por la dirección del colegio para encargar a un proveedor el diseño, instalación y financiación de múltiples cambios en varios colegios. Los pagos fijados en el contrato se basan en el ahorro medido utilizando los precios de la empresa de suministro en el momento de firmar el contrato. Se quiere demostrar el ahorro obtenido, con un Plan de M&V conforme al IPMVP, inmediatamente después de la puesta en marcha de la MMEE. Dado que el propietario controla el funcionamiento de la iluminación, el contrato especifica que el Plan de M&V utilizará la Opción A del IPMVP Volumen I, EVO 10000 – 1:2007, estimando las horas de funcionamiento. El Plan de M&V se detallaría después de la firma del contrato. Factores que influyen en el diseño de M&V: Al desarrollar el Plan de M&V se tuvo en cuenta que: • Todos los equipos de iluminación funcionan con un sistema de alimentación de 347 V

dedicados a la iluminación. Esta situación permite medir fácilmente el consumo de energía. • La iluminación afecta de forma sustancial a la demanda de calefacción, de tal forma que es

necesario estimar su efecto cruzado. Del mismo modo, el funcionamiento de la iluminación también afecta significativamente a las necesidades de aire acondicionado.

• Sin embargo, dado que sólo una pequeña parte de la escuela se refrigera realmento con aire acondicionado, y se trata de un espacio que suele estar vacío durante los periodos más cálidos, se ignoraron los efectos cruzados de la refrigeración.

• La dirección del colegio no aceptaba una suposición arbitraria en cuanto a las horas de funcionamiento de la iluminación. Por lo que se pagó por medir, de un modo preciso, el horario de funcionamiento de la iluminación durante dos meses en una de las escuelas. Estos resultados serian utilizados para estimar las horas de funcionamiento en todos los colegios.

Plan de M&V: El límite de medida de esta MMEE se estableció de tal modo que incluyese todos los equipos de iluminación conectados al sistema de alimentación de 347 V. Se calculó que el efecto cruzado de la calefacción consistía en un aumento del un 6% en el consumo de energía de la caldera, para el periodo comprendido desde noviembre a marzo. Se estimó que la eficiencia de la caldera durante un típico invierno típico era del 79%. Las variables estáticas registradas durante el establecimiento de las condiciones de referencia incluían la descripción, la ubicación, el nivel de iluminación y el recuento del número de dispositivos, lámparas, balastros y luminarias, operativos y no. Se dispusieron de forma aleatoria 30 registradores de iluminación durante dos meses en aulas, pasillos, salas de taquillas y oficinas, así como en el gimnasio y auditorio. Este periodo incluía la semana de vacaciones de primavera y dos días festivos. En la Tabla A-3-1 se ofrece un resumen de los datos que se obtuvieron.

Referencias 78

Horas promedio semanales Ubicación % Carga de

Iluminación Periodo lectivo (H)

Vacaciones (h)

Salas de Taquillas

5% 106. 22.

Oficinas 5% 83. 21. Clases 61% 48. 5.

Auditorio 10% 31. 11. Gimnasio 10% 82. 25. Pasillos 9% 168. 168.

Puesto que en las aulas es donde se registra una mayor demanda, la precisión relativa del horario de funcionamiento en ellas se evaluó antes que la dirección del colegio pudiera acordar los valores estimados a utilizar. En los 19 registradores de las aulas se encontró una desviación estándar entre las lecturas registradas correspondientes a las 6 semanas de colegio de 15 h a la semana. Con 19 x 6 = 114 lecturas, se calculó un error estándar en los valores medios de 1,4 h a la semana (Ecuación B-4). Con un 95% de confianza, el valor de t para un gran número de observaciones es 2,0 (Tabla B-1). Por lo tanto, si se utiliza la ecuación B-7, se puede establecer con un 95% de confianza que la precisión relativa en las horas de funcionamiento medidas en las aulas es de:

%8.548

4.10.2=

×=

La dirección del colegio consideró que la precisión de esta medida ya era adecuada. Antes de estimar los valores para todos los colegios se decidió añadir 6 h a la semana de horas de clase, ya que se había planificado incrementar las clases durante el turno de noche. Considerando que en un año tipo, con año bisiesto, hay 39 semanas lectivas y 13,2 semanas de vacaciones, las horas estimadas de funcionamiento al año serían:

Tabla A-3-1 Análisis de un Periodo de Funcionamiento

Referencias 79

Horas media semanales Ubicación % Carga de Iluminación

39 Semanas

lectivas (h)

13.2 semanas de vacaciones

(h)

Horas Anuales Estimadas

Salas de Taquillas

5% 106. 22. 4,424

Oficinas 5% 83. 21. 3,514 Clases 61% 54. 5. 2,172

Auditorio 10% 31. 11. 1,354 Gimnasio 10% 82. 25. 3,528 Pasillos 9% 168. 168. 8,770

Dado que la mejora en iluminación se aplicó de forma uniforme a todos los equipos, la media ponderada anual de horas de funcionamiento para esta escuela se estableció en 2.999 h, o 3.000 h con dos dígitos significativos. • La medición de las potencias en el periodo de referencia se realizó con un analizador de

redes en las tres fases de los circuitos de iluminación de 347 V. Como resultado de una medición de treinta segundos a la entrada de los dos transformadores de iluminación, se observó que con todos los equipos de iluminación encendidos, la potencia total era de 288 kW. Durante la realización de dicha medida se encontraban fundidas setenta lámparas (= 3 kW o 1%) determinándose que el porcentaje de lámparas fundidas en el momento de la medida era normal.

• Dado que la punta elécrita iluminación se establece cuando todas las luces están encendidas, se estimará que la reducción de potencia será la mismo que la reducción de la potencia medida en los circuitos de iluminación. Las facturas de electricidad mostraron una demanda inferior durante las vacaciones de verano, cuando el uso de la instalación es mínimo. Teniendo en cuenta también otros equipos utilizados durante el verano, se supuso que la demanda del circuito de iluminación durante julio y agosto equivalía al 50% de la demanda máxima del circuito que se había medido.

• En el momento de la firma del contrato los precios marginales de la energía de la empresa de suministro eran de 6,30 cent € por kWh, 10,85 €/kWh al mes y 0,255 €/m3 de gas natural.

Resultados: Tras la implementación de la MMEE se volvió a medir la potencia del circuito de iluminación como en el periodo de referencia. La potencia de la energía demandada fue de 162 kW, con toda la iluminación encendida y ninguna de ellas fundida. Con la misma tasa del 1% de luces fundidas que en el año base, la energía eléctrica máxima del periodo posterior a la mejora sería de 160 kW ( = 162 * 0,99). Por lo tanto, la reducción de la potencia es de 288 kW – 160 kW = 128 kW. El ahorro de energía, empleando la ecuación 1d sin Ajustes, es de 128 kW * 3.000 horas/año = 384.000 kWh/año. La reducción de potencia fue de 128 kW durante 10 meses y de 64 kW durante 2 meses, lo que suma un total de 1.408 kW por mes. El valor del ahorro eléctrico estimado con la Opción A del IPMVP es de:

(384.000 kWh/año * 0,063 €/kWh) + (1.408 kW/año * 10,85 €/kW) = 39.469 €/año

Tabla A-3-2 Horas de

Funcionamiento Estimadas

Referencias 80

Si se asume que el ahorro en iluminación se consiguen de forma uniforme durante el periodo de 10 meses, el ahorro de electricidad durante un invierno típico es de 384.000 / 10 = 38.400 kWh/mes. El consumo adicional de la caldera es de un 6,0% del ahorro eléctrico desde noviembre a marzo, a saber:

= 6,0% * 38.400 kWh/mes * 5 meses = 11.520 kWh/año La energía adicional consumida por la caldera es de:

= (11.520 kWh/año) / 79% = 14.582 kWh/año unidades equivalentes de consumo de combustible

El gas natural utilizado en la caldera tiene un poder calorífico superior de 10,499 kWh/m3, de modo que la cantidad de gas natural adicional consumida es de = 14.582 / 10,499 = 1.389 m3 de gas natural El coste del gas natural adicional consumido en invierno es de 1.389 * 0,255 € = 354 €/año. Así pues, el ahorro total neto es de 39.469 € – 354 € = 39.115 €. Esta cifra se redondea a 39.000 €, que es el valor con el número más bajo de dígitos significativos de cualquiera de los valores utilizados arriba.

A-3-1 Control Operativo en Iluminación. Opción A Situación: Una fábrica textil del sur de la India tiene dos turnos por día. En ella hay supervisores que se encargan de apagar todas las luces de cada zona al terminar el segundo turno. Existen 70 interruptores de iluminación. Los supervisores se iban Intercambiando entre el primer y el segundo turno y normalmente se olvidaban apagar las luces. El responsable de la planta elaboró un proyecto para modificar la iluminación que consistía en instalar sensores de presencia para el encendido y apagado de las luces. Quería documentar los resultados para demostrar a los supervisores que no habían gestionado bien el consumo en iluminación. Factores que influyen en el diseño de Medida y Verificación: Ningún área de producción disponía de ventanas o tragaluces. Tampoco tenían calefacción ni refrigeración. Los circuitos de iluminación están integrados con otras cargas eléctricas, de forma que la iluminación no se podía separar fácilmente de otros usos electricos. El responsable de la planta no quería gastarse mucho dinero en determinar el ahorro, pero necesitaba una prueba veraz del ahorro obtenido. El precio de la electricidad en empresas de tamaño medio es de 450 p/kWh. Plan de M&V: Para reducir el coste de M&V se decidió realizar mediciones del ahorro sólo durante un breve periodo representativo de tiempo y utilizar la Opción A del IPMVP Volumen I, EVO 1000 – 1:2007. Dado que el objetivo principal de la mejora consistía en controlar las horas de iluminación del área de producción se desarrolló un método basado en muestras para medir el cambio en las horas de funcionamiento. La potencia de la iluminación estimada, a usar en la Ecuación 1d, utilizando las especificaciones de los fabricantes era de 223 kW. Se colocaron aleatoriamente sensores de iluminación en el área de producción para registrar las horas de funcionamiento en unas zonas iluminadas elegidas al azar. El número de sensores se eligió para obtener una precisión global en las estimaciones de los periodos operativos del ± 10%, con una confianza del 90%. Se proyectó que la media de horas de funcionamiento antes de la instalación de los sensores sería de 125 h a la semana, y que la desviación estándar en las lecturas sería de 25. Así pues, el cv estimado inicialmente es de 0,2 y la cantidad de muestras necesarias (con una z de 1,96) es de 15 (ecuación B-11). Dado que sólo hay 70 zonas, el ajuste de la población finita rebaja el número estimado de registradores necesarios a

Referencias 81

12 (Ecuación B-12). Se dio por supuesto que tras la instalación de sensores de presencia el cv sería mucho más bajo, por lo que 12 sensores serían adecuados. No hay efectos cruzados de esta mejora en otros equipos de la instalación, ya que la planta no tiene ni calefacción ni refrigeración. Se espera que la reducción de la iluminación durante la noche haga que el edificio sea más confortable térmicamente al inicio del turno de la mañana. Resultados: Después de un mes, se recogieron los datos de los sensores y se calculó las horas medias de funcionamiento a la semana en las 12 zonas. El valor medio fue de 115 y la desviación estándar de 29. Así pues, el cv fue de 0,24 ( = 29 / 115), superior al valor esperado y peor de lo que es necesario para satisfacer el requisito de precisión. Por este motivo, se hizo el registro durante otro mes. Entonces, la media de las ocho semanas de valores medios semanales fue de 118 y la desviación estándar fue de 24 (cv = 0,20). Se consideró adecuada esta medida de las horas de funcionamiento en el periodo de referencia, cuando aún no había sensores de presencia. Los sensores se instalaron después del establecimiento del consumo de referencia. Se volvieron a registrar las horas de funcionamiento en los mismos lugares durante un mes. Se vio que la media era de 82 h a la semana, con una desviación estándar de 3 h. En esta situación, el cv es de 0,04 que cumple con el 0,2 requerido, y por lo tanto, las mediciones fueron aceptadas. No se produjeron cambios en el uso o la ocupación de la planta, por lo que no hubo que realizar ningún ajuste no-rutinario en los datos de referencia. La reducción de horas de funcionamiento fue de 118 h – 82 h = 36 h a la semana. El ahorro se calculó con la ecuación 1d como:

223 kW * 36 h/semana = 8.028 kWh/semana Con 48 semanas de funcionamiento al año el valor anual del ahorro es de:

= 8.028 * 48 * 450 / 100 = Rs 1,7 millones No se produce ahorro de la potencia demanda, ya que las mejoras sólo afectan al consumo de electricidad fuera del horario de funcionamiento de la fábrica. Así pues, siguiendo la Opción A del IPMVP, se puede establecer con un 90% de confianza que el ahorro en el mes siguiente a la instalación de los sensores fue de Rs 17 lakh ± 10%, dada la estimación de la potencia de iluminación instalada.

A-3-2 Mejora de la Eficiencia y Regulación de la Iluminación Exterior. Opción B Situación: Un sistema de alumbrado público de una ciudad croata necesita una importante reparación y modernización. Se instaló un nuevo sistema de alumbrado que utilizaba el mismo sistema de cableado, que incluía equipos de alta eficiencia y un sistema de regulación que reducía la iluminación hasta un 50% en las horas de menos actividad. El alumbrado público se encuentra extendido por toda la ciudad, con 23 puntos de medida. La MMEE incluía la creación de un sistema de control centralizado. La ciudad no cambió de proveedor para el diseño, instalación y mantenimiento del nuevo sistema. La ciudad consiguió una garantía de ahorros del proveedor y pidió además que demostrara la consecución del ahorro garantizado de forma continua. Factores que influyen en el diseño de M&V: Los niveles de iluminación de referencia no eran adecuados ya que el 20% de los dispositivos estaban fundidos. La ciudad deseaba disponer de un nivel de iluminación más uniforme. Para ello renovó su contrato de mantenimiento del alumbrado público especificando que no podía haber en ningún momento más de un 3% de lámparas fundidas. Es necesario realizar un registro continuo del consumo de energía porque la atenuación de la iluminación es crucial para el ahorro. Los 23 equipos de medida de la empresa de suministro miden el consumo de energía de forma continua. Pero estos equipos de medida no pueden

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ofrecer un feedback operativo adecuado para evitar el derroche de energía si falla un atenuador, o si es reemplazado por accidente. Por este motivo, se añadió un registro del consumo de energía en el sistema de control centralizado, con el fin de registrar el consumo de energía de forma remota en la central de control de la ciudad. Este sistema es algo más que recopilar la información de la energía, ya que también compara el consumo de energía real en cada circuito con el perfil horario esperado. Las varianzas respecto a este objetivo sirven para descubrir equipos fundidos y fallos del sistema de regulación. Plan de M&V: La electricidad de referencia recogida por los 23 equipos de medida de la empresa de suministro durante el año anterior sumaba un total de 1.753.000 kWh/año, según las facturas de la empresa eléctrica. La cantidad y la ubicación de todos los dispositivos durante el periodo de referencia fueron recogidas en el Plan de M&V, junto con los parámetros de operación del sistema de control de la iluminación. La energía anual, registrada en las facturas, se sumará para determinar el ahorro con la Opción B del IPMVP Volumen I, EVO 10000 – 1:2007, ecuación 1c. Los únicos ajustes que se realizarán sobre el consumo de energía del periodo de referencia o del periodo demostrativo de ahorro serán debidos a la introducción o eliminación de equipos de iluminación o si las luces fundidas superan el 3%. Se realizó inmediatamente un ajuste no-rutinario para tener en cuenta la reducción de la tasa de luces fundidas del 20% del periodo de referencia hasta el 3% objetivo del periodo demostrativo de ahorro. La energía de referencia ajustada es entonces 2.126.000 kWh/año ( = 1.753.000 * 0,97 / 0,80). El personal del ayuntamiento controlaría el porcentaje de luces fundidas mensualmente. Si la tasa de luces fundidas supera el 3%, se realizará un ajuste no-rutinario para que los datos medidos durante el periodo cubierto por el informe consideren el 3% acordado de porcentaje de luces fundidas. Losahorros serán reportadosdurante el periodo de garantía de 10 años con un precio único de 0,6 kuna/kWh. Resultados: Se reportó un ahorro sin ajustes durante los tres primeros años tras la implementación de las medidas de eficiencia energética porque el porcentaje de luces fundidas se mantuvo por debajo del 3% ojetivo. Durante el cuarto año, la tasa de luces fundidas fue del 5% durante 7 meses. El ahorro del cuarto año se calculó así: Energía de referencia 2.126.000 kWh Energía medida en el cuarto año = 1.243.000 kWh El ajuste por luces fundidas es = ((0,97-0,95)-1) x (7/12) x 1.243.000 kWh = 15.000 kWh Energía ajustada del cuarto año = 1.243.000 + 15.000 = 1.258.000 kWh Ahorro (energía evitada) = 2.126.000 – 1.258.000 = 868.000 kWh Coste evitado = 868.000 kWh * 0,6 = kn 521.000

A-4 Reducción de Fugas de Aire Comprimido. Opción B Situación: El departamento de ingeniería de un fabricante de vehículos brasileño estimó que se perdían 200.000 reales al año por las pérdidas de aire comprimido debidas a un mal mantenimiento de las instalaciones. El ingeniero de la planta convenció al responsable de la planta de que el departamento de mantenimiento debía dedicar una persona durante dos meses a reparar todas las filtraciones. El departamento de ingeniería acordó que realizaría una

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monitorización continua de las tasas de filtración y del ahorro para que el personal de mantenimiento se sintiera motivado y comprobara las perdidas regularmente. Factores que influyen en el diseño de M&V: El dinero destinado a las actividades de M&V es escaso. Asimismo, el departamento de ingeniería quería que la metodología de medida del ahorro tuviera un error cuantificable máximo de ± 5% en cualquier ahorro reportado, con un grado de confianza del 95%. En la planta trabajan dos turnos por día, e total diez turnos por semana y 442 por año. Cuando la fábrica está en funcionamiento, se produce un uso cosntante del aire comprimido. El calor de los compresores es expulsado fuera de las salas de los compresores sin afectar a ningún otro sistema consumidor de energía de la planta. Las tarifas eléctricas locales (conocidas como la tarifas verdes) para las empresas con una potencia demandada superior a 0,5 MW se muestra en la Tabla A-4-1.

Meses secos (de mayo a septiembre)

Meses de lluvias (De octubre a abril)

Periodos de punta (17:30-20:30 h de lunes a viernes R$0.957/kWh R$0.934/kWh

Periodos valle R$0.143/kWh R$0.129/kWh A estas tarifas hay que añadir un total de impuestos del 42,9%. Se supuso que el impacto sobre la demanda eléctrica de la planta sería mínimo, puesto que era probable que no se produjeran cambios en el número máximo de compresores que se utilizarían durante el funcionamiento de la planta. Plan de M&V: En la web de EVO (www.evo-world.org) se muestra un Plan de Medida y Verificación completo. Este Plan de M&V utiliza la Opción B del IPMVP Volumen I, EVO 10000 – 1:2007, que realiza una medida continua del ahorro indicandolos cambios en los porcentajes de filtración del aire comprimido. Se utilizó la ecuación 1b) del IPMVP para ajustar la energía de referencia a las condiciones del periodo demostrativo de ahorro. El objetivo del Plan de M&V era minimizar los costes adicionales de la medida, por lo que se instaló un vatímetro trifásico en la acometida que suministra de electricidad a los motores y equiposde la sala de compresores. El límite de la medida abarcaba 6 compresores, 3 secadores de aire comprimido y el resto de sistemas auxiliares menores de la sala de compresores. El calor generado dentro de la sala de compresores no provoca efectos cruzados porque no afecta a otros consumos de energía. Se instruyó al personal de la planta en la lectura del equipo de medida al final de cada turno (es decir, tres veces al día), tanto si la planta estaba en funcionamiento como si no. El equipo de medida fue instalado tres meses antes de que se comenzase el proyecto para reducir las filtraciones de aire comprimido. Se hizo un listado con las variables estáticas relacionadas con el diseño y las operaciones de la planta, como referencia para cualquier posible ajuste no-rutinario que se realizara en el futuro. Se incluyó el número, la capacidad y los patrones de uso de todos los equipos que funcionaban con aire comprimido, la velocidad de la cadena de producción y los modelos de vehículos que se estaban fabricando. El consumo eléctrico del periodo de referencia fue bastante diferente, entre los turnos con actividad y los turnos sin actividad. Asimismo, dentro de cada turno se observaron ligeras variaciones en el consumo de energía. No se pudo identificar variables independientes que explicasen estas variaciones. Se decidió utilizar el consumo energético medio de cada tipo de turno en el periodo de referencia para determinar el ahorro y se estableció un criterio para

Tabla A-4-1 Precios del consumo eléctrico

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determinar cuándo se habían realizado lecturas suficientes de la energía de referencia en cada turno como para alcanzar el objetivo de incertidumbre del 95/5 en cualquier informe de ahorro. Resultados: En la web de EVO se ofrece un conjunto completo de resultados de ahorro. Se descubrió que para satisfacer el criterio de incertidumbre del 95/5, la variación de energía de los turnos durante la referencia requería realizar lecturas durante un periodo de siete semanas antes de aplicar la medida de eficiencia energética. Los valores de referencia se fijaron con el consumo medio de electricidad de siete semanas de los turnos, con y sin funcionamiento. Se observó que tras reparar las perdidas había mucha menos variación en el consumo energético del periodo cubierto por el informe en cada turno. Así pues, el objetivo de incertidumbre podía lograrse mediante informes de ahorro mensuales. El ahorro de energía se calculó como la diferencia entre el consumo de energía real de cada mes y la energía de referencia ajustada que se determina multiplicando el número de turnos reales del mes por el consumo energético medio de referencia de cada tipo de turno. Se aplicó el precio de electricidad adecuado al ahorro de consumo, asumiendo que los precios del periodo de punta de la empresa de suministro sólo se aplicaban a tres horas del segundo turno. No se tuvo en cuenta la reducción de demanda de potencia. Estas mediciones continuaron realizándose como parte de las operaciones habituales de la planta. El departamento de ingeniería de la planta ajustó la energía de referencia periódicamente en función de los cambios de las variables estáticas. Los operarios comunicaban las lecturas de energía de cada turno y el departamento de ingeniería recogía el ahorro en informes mensuales. Las variaciones respecto de los patrones del ahorro pasado permiten evaluar las prácticas de mantenimiento de los sistema de aire comprimido.

A-5 Opción B: Mejora del Conjunto Turbina - Generador Situación: En una industria papelera se utilizaba una turbina de vapor para generar la mayor parte de su consumo deelectricidad. Debido a recientes cambios introducidos en el proceso, se redujo el vapor disponible para el grupo turbina-generador respecto a su diseño original. A consecuencia de ello se redujo la producción de electricidad y la eficiencia térmica. La fábrica instaló un nuevo rotor más eficiente cuyo diseño se adaptaba al actual flujo de vapor más reducido. Se realizaron medidas para evaluar el incremento de la producción eléctrica para obtener los incentivos económicos ofrecidos porla empresa eléctrica. Factores que influyen en el diseño de M&V: El objetivo de la M&V consistía en elaborar informes sobre las mejoras eléctricas. La fábrica reconoció que si la turbina extraía más energía con la turbina dejaba menos vapor útil para el proceso, o necesitaba más energía de la caldera para proporcionar la misma cantidad de vapor al proceso. Estos efectos cruzados no formaban parte de este análisis de la empresa eléctrica. El incentivo de la empresa buscaba únicamente incrementar la producción de electricidad. Plan de Medida y Verificación: La fábrica y la empresa de electricidad acordaron utilizar la Opción B del IPMVP Volumen I, EVO 1000 – 1:2007, para determinar el incremento de producción de electricidad durante un periodo de un año. Se utilizó la instrumentación existente en la fábrica para determinar la eficiencia del rotor antiguo, como se muestra en la Figura A-5.1.

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EFICIENCIA TÉRMICA DE BAJA PRESIÓN ANTERIOR A LA ACTUALIZACIÓN

Por medio de un análisis de regresión se determinó que el modelo matemático que describe la eficiencia durante el periodo de referencia era: Eficiencia (%) = (-0,000247 * flujo 2) + (0,255 * flujo) + 14,5 Este modelo de eficiencia se utilizará con las condiciones de vapor del periodo demostrativo de ahorro equivalente a un año para determinar cuál habría sido la producción de electricidad con el rotor antiguo. El incremento de producción de electricidad se incluirá en el informe bajo las condiciones del periodo demostrativo de ahorro, empleando la ecuación 1b) del IPMVP. La calibración de los equipos de medida existentes en la fábrica está dentro de su plan de mantenimiento. Se consideró que podrían ser adecuados para lo que pretendía la empresa de suministro. Resultados: Durante el año siguiente a la implantación de la mejora de eficiencia, se aplicaron las condiciones de vapor de cada minuto al modelo matemático de eficiencia del rotor antiguo para calcular la energía de referencia ajustada utilizada en la ecuación 1b) del IPMVP. Este valor se comparó con la generación medida real durante el mismo periodo para determinar el incremento de producción de electricidad. Durante este año, no se produjeron cambios en el grupo turbina-generador, de modo que no fue necesario realizar Ajustes no-rutinarios.

Figura A-5.1 Eficiencia Térmica de baja presión anterior a la actualización

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A-6 Opción A: Medida de la Eficiencia de una Caldera Situación: Un proveedor de calderas reemplazó una caldera en un edificio de oficinas por otra más eficiente. El proveedor garantizó un ahorro anual mínimo de combustible de 75.000 euros, suponiendo que la carga soportada por la caldera fuera la misma que la que se midió durante el periodo de referencia. En la solicitud de compra el propietario especificaba que las cantidades retenidas sólo se abonarían después de que el proveedor presentara un informe de ahorro según el IPMVP Volumen I, EVO 1000 – 1:2007. También se especificaba que el propietario y el proveedor acordarían un Plan de M&V como parte del plan final de diseño de la medida de eficiencia energética. Factores que influyen en el diseño de M&V: En el momento de la revisión de la caldera se estaban realizando muchos cambios en el edificio, de tal forma que se esperaban variaciones de la carga en la caldera. El proveedor sólo se iba a encargar de la mejora de eficiencia de la caldera, no de las variaciones de la carga de la caldera. La caldera es el único equipo del edificio que utiliza combustible. El precio del combustible utilizado para comprobar que se había conseguido el rendimiento garantizado fue de 1,95 $ por cada galón estadounidense (1 galón = 3,7 litros). Plan de Medida y Verificación: Se eligió la Opción A del IPMVP Volumen I, EVO 10000 – 1:2007 para aislar la caldera de los cambios que se estaban realizando en el resto del edificio. El límite de medida sólo abarcaba la caldera, y medía el consumo del combustible y la energía térmica neta suministrada al edificio. Este límite excluía el consumo eléctrico del quemador y del soplador de la caldera. Se consideró que los cambios producidos por los efectos cruzados eléctricos eran insignificantes y que no merecía la pena ser incluidos en el límite de medida ni ser estimados. La garantía del proveedor se consideró relacionada con el consumo del año anterior a la presentación de su propuesta. Durante ese periodo, la instalación compró 241.300 galones del combustible Número 2 para la caldera. Se produjo un incremento de 2.100 galones en las existencias de combustible, entre el inicio y el final de ese año. Así pues, el consumo real había sido de 239.200 galones. La carga de energía de la caldera se determinará respecto estos datos de consumo de combustible, una vez que quede establecida cuál es la eficiencia de la caldera antigua. Se utilizará la ecuación 1d) del IPMVP con 239.200 galones como valor estimado. Esta estimación no contiene ningún error, ya que la mayor parte de ella28 procede de los datos de suministro de combustible, que es la fuente de referencia sin error. La eficiencia de la caldera será el parámetro medido en la ecuación 1d). Los test de efiencia se planificaron para realizarse bajo las condiciones de un invierno típico antes de la retirada de la caldera antigua. Se eligieron unas condiciones invernales de forma que hubiese demanda suficiente para evaluar la eficiencia bajo un rango suficiente amplio de funcionamiento de la caldera. El proveedor instaló un equipo de medida de energía térmica recién calibrado en la entrada y salida de agua de la caldera, además de un equipo de medida de combustible calibrado. El equipo de medida de combustible, el equipo de medida de energía térmica y el registrador de datos tienen una precisión del ± 2% de precisión según sus fabricantes para los intervalos implicados en este proyecto. Se realizaron las pruebas de referencia durante tres periodos distintos de una semana de duración cuando la medida de la temperatura ambiente diaria estaba entre 20 ºF y 40 ºF. Se planificaron unas pruebas idénticas para el primer periodo tras la inspección de puesta en servicio de la nueva caldera cuando la temperatura ambiente se encontraba de nuevo en el intervalo de 20 ºF a 40 ºF, empleando para ello los mismos equipos de medida de combustible y energía térmica que estaban instalados desde las pruebas del periodo de referencia. Puesto

28 Los niveles de existencias de combustible se leen con un indicador no calibrado cuya precisión se desconoce. Debido a que la magnitud de los ajustes de inventario es pequeña en relación con las distribuciones medidas para el año, se consideró insignificante cualquier error provocado por este elemento de inventario.

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que las tres pruebas individuales de una semana incluían periodos que representaban diversas cargas de la caldera, desde las más bajas hasta las más elevadas, se acordó que los resultados de las pruebas representarían de forma adecuada la mejora anual que el propietario podía esperar. El personal de mantenimiento realizará las lecturas de los equipos de medida de combustible y de energía térmica cada día en los meses de invierno hasta que se hayan obtenido tres semanas válidas para las pruebas de la caldera antigua. Con la caldera nueva se seguirá el mismo proceso. Las lecturas se registrarán en la sala de la caldera, la cual estará abierta para realizar una inspección en cualquier momento. El sistema de automatización del edificio mide y registra la temperatura ambiente para las semanas válidas. El propietario aceptó un contrato adicional de 9.100 € por el suministro, la instalación y la inspección de puesta en servicio de los equipos de medida del combustible y de energía térmica, y para calcular y elaborar un informe sobre el ahorro conseguido. Se consideró necesario realizar una demostración del rendimiento durante un año completo. Sin embargo, el contratista señaló que los costes adicionales de calibración de los equipos de medida y análisis de datos añadirían 4.000 € al precio. El propietario decidió que sería suficiente un periodo de prueba más corto, con una representación de tres semanas. El propietario decidió también asumir el mantenimiento y calibración de los equipos de medida de combustible y de energía térmica al finalizar el contrato y realizar cada año sus cálculos de eficiencia de la caldera. Resultados: Se recopilaron datos de referencia sobre combustible y energía térmica de forma continua durante un periodo de cinco semanas, hasta que se encontraron tres cuyo valor medio diario de temperatura ambiente caía dentro del intervalo especificado de 20 ºF a 40 ºF. El resultado de dividir la energía térmica neta conseguida entre el combustible consumido era que el valor promedio de las lecturas de eficiencia para la caldera antigua era de 65,2% durante los tres periodos de una semana. Después de la instalación e inspección de puesta en marcha de la caldera, resultó que las tres semanas del periodo demostrativo de ahorro tenían de nuevo una temperatura ambiente media entre 20 F y 40 ºF. Los resultados de las pruebas de eficiencia de la caldera arrojaron un valor promedio de 80,6%. No se produjeron otros cambios en la planta de la caldera entre las pruebas del periodo de referencia y las del periodo demostrativo de ahorro. Por tanto, no fue necesario realizar ningún ajustes no-rutinarios. Con la ecuación 1d) del IPMVP, el ahorro anual con 239.200 galones como consumo de combustible anual estimado respecto al periodo de referencia es:

Ahorro de combustible = 239.200 galones. * (1 – 0,652 / 0,806) = 45.700 galones El valor del ahorro es de 1,95 * 45.700 € = 89.100 €29. Esta estimación de ahorro anual a partir de una breve prueba de duración confirmaba que el proveedor había conseguido el rendimiento que había garantizado.

29 El ahorro anual de combustible y dinero se expresa mediante tres dígitos significativos, la menor cantidad de dígitos utilizada en los cálculos como se encuentra en las pruebas de eficiencia.

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A-7 Opción C: Varias MM.EE con Datos de Referencia Reales Situación: Un proyecto de eficiencia energética se implementó en un instituto en el norte de los Estados Unidos. Consistente en diez MMEE. sobre iluminación, sistemas de climatización, calefacción de piscinas, formación de operarios y campañas de concienciación de los usuarios. El objetivo del proyecto era reducir los costes de la energía. Factores que influyen en el diseño de M&V: El propietario quería registrar el coste anual evitado relacionado con las condiciones y el nivel de consumo energético del año 2005 como referencia. El instituto disponía de piscina y cafetería. El colegio era utilizado a lo largo de todo el año, aunque cerraba cinco semanas al año entre cada curso. La comunidad utiliza el edificio casi todas las tardes. Los requisitos de energía del edificio dependen en gran medida de la temperatura ambiente. Los datos de la temperatura se pueden obtener fácilmente en cualquier oficina meteorológica gubernamental. No se podría cuantificar ninguna otra variable importante relacionada con el consumo de energía. Sólo las oficinas disponen de equipos de aire acondicionado, que funcionan durante tres meses al año. El ahorro anual esperado del equipo de medida del gas natural es de 2.800 mcf (mil pies cúbicos; 1 pie cúbico = 0,02 m3), y de 380.000 kWh en el contador principal de electricidad. Plan de Medida y Verificación: Se elaboró un Plan de M&V donde se mostraba que se debería utilizar la Opción C del IPMVP Volumen I, EVO 10000 – 1:2007 para la determinación del ahorro, ya que el objetivo era reducir el coste energético total de la instalación. Otra razón para seleccionar la Opción C fue que había muchas MMEE implicadas, y algunas de ellas no se podían medir de forma directa. Dado que el ahorro consta en el informe como coste evitado, i.e., bajo las condiciones del periodo demostrativo de ahorro, se utilizará la ecuación 1b). A continuación se muestra una descripción de los elementos clave del Plan de M&V. En la web de EVO se muestran los detalles, datos y análisis (www.evo-world.org). • El límite de medida, para determinar el ahorro, se define como:

− El suministro de electricidad, incluida la potencia demandada, que sirve al edificio principal,

− EL suministro eléctrico auxiliar, sin potencia, que da servicio a la iluminación del pabellón de deportes,

− El suministro de gas natural del edificio principal. • Se registraron las condiciones de referencia del año 2005, que incluían también una

estrategia para que el departamento de ingeniería registrará con facilidad la información sobre cambios futuros.

• Se registraron y analizaron los datos energéticos y climatológicos del periodo de referencia mediante una regresión lineal simple del consumo y la demanda mensual de energía frente a los grados-día. Los datos de los grados-día con respecto a la temperatura base, se corresponden con el mejor valor de R2 obtenido en una serie de análisis de regresión realizados con varios rangos de temperaturas base posibles.

• El análisis preliminar encontró una clara correlación entre la temperatura y el consumo de gas natural y de electricidad durante el invierno en el contador principal. Este análisis también mostraba que no existe una correlación importante entre temperatura y demanda eléctrica, ni entre temperatura y consumo de gas natural y electricidad en verano. Se

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decidió que la regresión sólo se realizaría durante los periodos de facturación que tuvieran más de 50 grados-día de calefacción. También se decidió que para los periodos cubiertos por el informe que tuvieran igual o menos de 50 grados-día de calefacción, los valores de referencia ajustados se derivarían directamente del mes de referencia correspondiente, ajustado únicamente por el número de días del periodo.

La relación entre energía / grados-día de calefacción fue obtenida en la estación en la que se usa la calefacción para los tres suministros, como se muestra en la Tabla A-7-1, así como los datos estadísticos clave de las regresiones y los coeficientes cuando éstos resultaron significativos.

Electricidad Edificio principal Pabellón de

Deportes

Gas

Consumo Demanda Consumo Unidades Mcf kWh kW kWh Número de meses con más de 50 grados-día de calefacción

8 8 8 9

Base de grados – dia de calefacción 60oF 62oF 62oF 68oF

Estadística de la regresión: R2 0.93 0.81 0.51 0.29 Error estándar de la estimación 91 15,933

Estadística t del coeficiente de grados – día de calefacción

8.7 5.0 2.5 1.7

Evaluación del análisis de regresión Buena OK Mala Incorrecta

Coeficientes de regression (cuando se acepten): Constante 446.73 102,425 Coeficiente de grados – día de calefacción 1.9788 179.3916

El análisis de regresión del consumo de gas natural y del consumo de electricidad del edificio principal muestra una correlación aceptable entre los grados-día de calefacción, como indica el elevado R2, y el coeficiente t de los grados-día de calefacción, que queda muy por encima del valor crítico incluido en la Tabla B-1 del IPMVP, de 1,89 para 8 puntos de datos y un 90% de confianza. Estas observaciones son lógicas, dado que el principal uso del gas natural es la calefacción del edificio. Asimismo, hay una cantidad notable de calefacción eléctrica en el edificio principal. En el caso del pabellón de deportes, los valores para el coeficiente t y R2 eran bajos. El edificio no dispone de sistema de calefacción instalado, pero se debe iluminar durante más tiempo en los meses que hay menos horas de sol, que son también los más fríos. Se podría esperar que el consumo mensual de electricidad siga un patrón anual regular dentro de unos límites razonables en relación con las horas de luz natural y la ocupación, que no estuviera relacionado con la temperatura ambiente. Por lo tanto, no se tendrá en cuenta la correlación mínima de este equipo de medida con los grados-día de calefacción y no se aplicarán ajustes climatológicos. En lugar de eso, cada informe de ahorro mensual tomará su energía de

Tabla A-7-1 Análisis de

regresión

Referencias 90

referencia del consumo del mes de referencia correspondiente, ajustado por el número de días que hay en el periodo demostrativo de ahorro. El contador principal de electricidad mostraba que había poca correlación con el clima del día más frío. Así, cada informe de ahorro mensual tomará su demanda de referencia de la demanda real del mes de referencia correspondiente, sin ajustes. • Se analizó el impacto a largo plazo que tendrían sobre los informes demostrativos de

ahorros los análisis de regresión realizados. La precisión relativa de los informes demostrativos de ahorros de invierno será inferior al ± 10% en el caso del gas natural e inferior al ± 20% en el caso del suministro principal de electricidad. El ahorro que se espera será más significativo en los meses de invierno ya que será más del doble del error estándar de la fórmula de referencia (ver criterio en el Apéndice B-1.2). Los responsables del instituto aceptaron la precisión esperada, y los posibles errores no cuantificables debidos a ajustes simples por la duración de los periodos de medida en los meses con 50 grados-día de calefacción o menos.

• Las tarifas de la empresa de suministro que se utilizan para valorar el ahorro son las del esquema de precios vigente en aquel momento y adecuado para cada suministro.

Resultados: Los datos del periodo demostrativo de ahorro del primer año se tomaron directamente de las facturas de la empresa de suministro sin ajustes y de la información climatológica gubernamental. Esta información y los cálculos para determinar el ahorro en unidades de energía y de potencia, con la ecuación 1b), están en la web de EVO. Para calcular el ahorro, se utilizó el esquema tarifario de la empresa de suministro de cada mes a la energía de referencia ajustada de cada suministro y a la energía del periodo demostrativo de ahorro. Puesto que la tarifa de gas natural cambió en el mes 9 y la de la electricidad cambió en el mes 7, se utilizaron dos esquemas de precios distintos para cada uno de estos productos durante el informe demostrativo de ahorro anual. Estos cálculos se detallan también en la web de EVO.

A-7.1 Contabilidad Energética de toda Instalación vinculada al Presupuesto Situación: Se encarga al responsable energético de una cadena de hoteles que prepare todos los años un presupuesto de gasto energético y que contabilice regularmente las variaciones del mismo. Factores que influyen en el diseño de M&V: Sobre el consumo de energía incide mucho la ocupación del hotel, el uso de las zonas de convenciones y las condiciones climatológicas. Para contabilizar el consumo de energía, el responsable energético se percató de que necesitaba utilizar técnicas de M&V para ajustar el consumo con respecto a estos factores importantes. Plan de M&V: El responsable de energía siguió la Opción C del IPMVP Volumen I, EVO 10000 – 1:2007, ya que necesitaba explicar las variaciones del presupuesto en los informes de gestión. Esta persona siempre había elaborado el presupuesto partiendo de una media a largo plazo de las condiciones climáticas y de la ocupación del año anterior. Resultados: Para explicar la variación del presupuesto, una vez finalizado el año, el responsable energético preparó un modelo de regresión del consumo en cada suministro, utilizando condiciones climatológicas reales y la ocupación de ese año. A continuación, se propuso determinar por separado los efectos producidos por variaciones climatológicas, de ocupación y de tarifas de la empresa de suministro: • Clima. Se introdujeron los datos estadísticos del clima normal en los modelos del año más

reciente. Empleando las tarifas reales que la empresa de suministro había establecido para ese año, se determinó cuál habría sido la energía (y el coste) si el clima hubiera sido el

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normal. (También observó cuánto variaron los grados-día reales de calefacción y refrigeración respecto a los valores normales y respecto al año anterior en cada lugar).

• Ocupación. Introdujo los factores de ocupación del año anterior en los modelos del año más reciente. Empleando las tarifas reales para ese año de la empresa de suministro, determinó cuál habría sido la energía (y el coste) si la ocupación hubiera sido la misma que en el año anterior. (También observó cuánto había cambiado la ocupación de un año a otro en cada caso).

• Tarifas de la empresa de suministro. Aplicó las tarifas del año anterior de la empresa de suministro al consumo (y a la demanda) del año más reciente para determinar qué parte de la variación presupuestaria estaba relacionada con los cambios de las tarifas de cada empresa de suministro en cada hotel.

Una vez definido el impacto de estas tres variables conocidas, el responsable energético seguía necesitando explicar el resto de variaciones. Así pues, introdujo las variables climatológicas y de ocupación del último año en el modelo matemático del año anterior y con las tarifas actuales obtuvo el coste evitado respecto el patrón del año anterior. Este coste evitado se analizó en relación con los cambios en las variables estáticas detectados en cada lugar relacionado con el registro del año anterior. El resto de variaciones fueron consideradas fenómenos desconocidos y aleatorios. Este proceso de análisis no sólo permitió al responsable de energía explicar las variaciones presupuestarias, sino que también le aportó información sobre dónde debía concentrar los esfuerzos para gestionar las variaciones no contabilizadas. Además, le permitió elaborar en los años siguientes presupuestos más detallados.

A-8 Opción D: Varias MMEE en un Edificio sin Equipos de Medida en el Periodo de Referencia Situación: En la biblioteca de una universidad estadounidense se implementó un proyecto que consistía en siete MMEE. actuando sobre la iluminación, equipos de climatización, formación de operarios y campañas de concienciación de los usuarios. El edificio forma parte de un campus en el que no dispone de equipos de medida individuales en cada edificio. El objetivo del proyecto era reducir los costes energéticos de la biblioteca. Factores que influyen en el diseño de M&V. Dado que el proyecto pensado para la biblioteca era muy pequeño en relación con el tamaño del campus, su efecto no podría medirse con los equipos de medida principales de la empresa de suministro. La universidad quería conseguir el ahorro lo más rápido posible, a pesar de la falta de registros del consumo de referencia. Los informes demostrativos de ahorros se debían elaborar de forma continua, tan pronto como fuera posible después de la implantación de las medidas de eficiencia energética, usando los precios vigentes en ese momento en el contrato de suministro de energía. Plan de M&V. Se decidió no esperar a obtener los datos de energía de un año con el nuevo equipo de medida antes de implementar las medidas. Se utilizaría el IPMVP Volumen I, EVO 1000 – 1:2007, Opción D, ecuación 1f), que simula el rendimiento previo a la implantación de la medida de eficiencia energética. Así, siguiendo el programa de gestión de la energía, se instalaron equipos de medida de vapor, electricidad y potencia en las principales líneas de suministro de la biblioteca. El límite de medida de este proyecto se definió como todos los sistemas consumidores de energia en la biblioteca. Sin embargo, el efecto energético más importante se encontraba en los equipos de medida principal de la empresa de suministro del campus. Para transformar la energía medida en la biblioteca en el impacto real sobre las facturas de servicios básicos del campus, se asumió lo siguiente:

Referencias 92

• Una libra (1 lb = 0,4 kg) de vapor en la biblioteca precisa de 1,5 ft3 (1 ft3 = 0,02 m3) de gas natural en el equipo de medida de gas natural de la planta de calefacción del campus. Existe un componente fijo en el consumo de gas natural de la planta central que procede de las pérdidas del sistema de vapor. El factor 1,5 ft3, una media anual del consumo de gas natural por cada libra de vapor generada, asigna una parte de la cuota fija a la biblioteca.

• El uso de electricidad en la biblioteca requiere un 3% más de electricidad en el equipo de medida de electricidad del campus debido a las estimaciones del transformador del campus y a las pérdidas en la distribución.

• Se supuso que la demanda de punta de potencia eléctrica en la biblioteca coincide con la hora punta de demanda punta del equipo de medida del campus.

El ahorro que se esperaba obtener con las MM.EE. se proyectó mediante una simulación por ordenador con el software de acceso público DOE 2.1. Era preciso disponer de un estudio completo de los sistemas del edificio y de su ocupación para reunir todos los datos de partida. Se registraron durante una semana la demanda de potencia de cinco unidades de climatización para definir algunos de los datos de partida para realizar la simulación. La simulación empleaba unas condiciones climáticas y de ocupación normales a largo plazo y otras características del edificio que existían en el momento de realizar la proyección. Se decidió informar el ahorro real bajo las mismas condiciones. El contrato de suministro de gas natural de la universidad tiene un precio unitario marginal de 6,25 $/mcf (mil pies cúbicos). Asimismo, estipula un nivel de consumo mínimo, el cual durante el periodo de referencia era 5.300 mcf inferior al consumo de gas natural real. Si el consumo cae más de 5.300 mcf, la universidad pagará la cantidad mínima contratada. El contrato será negociado según los resultados del proyecto de la biblioteca. El precio marginal de la electricidad en el equipo de medida del campus es de 0,18 $/kWh en los periodos punta, 0,05 $/kWh fuera de los periodos punta y la potencia demanda tiene un precio de 10,25 $/kW al mes. Al terminar el primer año, se utilizaron los datos recogidos en el equipo de medida para usarlos como referencia para aplicar una Opción C en este edificio. Resultados: Se hizo lo siguiente para calcular el ahorro. 1. Se calibraron e instalaron equipos de medida nuevos. El personal de operación registró la

energía y la potencia demanda mensual durante 12 meses en el primer año tras la de puesta en servicio de la MMEE.

2. A continuación, se volvió a definir el modelo de simulación del plan original para incluir las MMEE ya instaladas, el clima, la ocupación y los perfiles operativos del periodo cubierto por el informe. Se examinó la simulación resultante de distintas temperaturas y niveles de humedad del espacio para garantizar que reflejaban, dentro de unos límites razonables, las condiciones típicas interiores tanto en los días que había usuarios como en los que no. En un principio, el resultado de la simulación no coincidía demasiado con el consumo de energía real, por lo que el equipo de M&V emprendió un estudio más profundo del lugar. En el transcurso de este examen más minucioso, el equipo se percató de que en los periodos nocturnos se producían pocos cambios en la temperatura interior. Así pues, modificaron las características de la masa térmica en el modelo informático. Después de esta corrección, se compararon los resultados mensuales obtenidos en el modelo con los datos de calibración mensual. El CV (RMSE) más elevado de las diferencias era del 12%, en el equipo de medida de demanda eléctrica. La universidad consideró que puesto que estos valores de CV (RMSE) cumplían con las especificaciones de la ASHRAE (2002), podían tener una confianza razonable en los resultados relativos de las dos simulaciones del modelo. Así pues, se archivó este modelo calibrado con una copia en papel y otra electrónica de los datos de partida, de los informes de diagnóstico y de los datos de salida.

Referencias 93

3. Entonces, volvió a lanzarse el modelo calibrado con un archivo de datos climatológicos correspondiente al año normal. Los valores de ocupación y las variables estáticas fueron también ajustadas a lo que se había observado durante el periodo de referencia. Se archivó el modelo de condiciones normales tras la implementación de la MMEE resultante con una copia en papel y otra electrónica de los datos de partida, de los informes de diagnóstico y de los datos de salida.

4. El modelo de condiciones tras la implementación de la MMEE fue ajustado para retirar la MMEE. Este modelo de referencia de condiciones normales se archivó en una copia en papel y otra electrónica de los datos de partida, de los informes de diagnóstico y de los datos de salida.

5. El consumo energético de los dos modelos normales fueron comparados entonces utilizando la ecuación 1f) para obtener un ahorro de energía como el que se muestra en la Tabla A-8-1.

Modelo de

referencia de condiciones

normales

Modelo de condiciones

normales tras la medida de eficiencia energética

Ahorro

Consumo de electricidad en el periodo punta (kWh) 1,003,000 656,000 347,000

Consumo de electricidad fuera de periodo punta (kWh)

2,250,000 1,610,000 640,000

Demanda eléctrica (kW-meses) 7,241 6,224 1,017

Vapor (miles de libras 12,222 5,942 6,280 6. El valor del ahorro en el equipo de medida del campus se calculó como se muestra en la

Tabla A-8-2, teniéndose en cuenta la posibilidad de que existieran transformaciones y pérdidas, así como las cantidades de gas natural mínimas del contrato.

Ahorro de

energía en la

biblioteca

Ahorro de energía

del campus

Ahorro de energía

facturado

Ahorro de costes(€)

Consumo de electricidad en el periodo punta (kWh) 347,000 357,400 357,400 64,332

Consumo de electricidad fuera de periodo punta (kWh)

640,000 659,200 659,200 32,960

Demanda eléctrica (kW-meses) 1,017 1,048 1,048 10,742

Vapor o gas natural 6,280,000

pounds steam

9,420 mcf gas

5,300 mcf gas 33,125

Total $141,00030

30 El número del ahorro final se expresa utilizando tres dígitos significativos porque el menor número de dígitos utilizados en el cálculo es de tres (656.000 kWh – paso 5).

A-8-1 Simulación del ahorro

en la biblioteca bajo condiciones normales

A-8-2 Ahorro del

campus

Referencias 94

El ahorro total que se muestra es para el año anterior a la revisión del mínimo de gas natural contratado.

A-9 Opción D: Edificio de Nueva Construcción con mejoras sobre los Requerimientos establecidos por el Código de Edificación Situación. Un nuevo edificio fue diseñado para consumir menos energía que la estipulada por el código local de edificación. Para conseguir una subvención del gobierno, se solicitó al propietario que demostrara que el consumo de energía del edificio durante el primer año de funcionamiento tras la puesta en servicio y con una ocupación completa era inferior al 60% de lo que hubiera consumido de haber sido construido conforme al código de edificación. Factores que influyen en el diseño de M&V. En el proceso de diseño del edificio se utilizó intensamente la simulación por ordenador con el fin de encontrar un consumo de energía objetivo igual al 50% del código. El edificio estaba destinado a albergar las oficinas centrales de una gran empresa y estaba previsto que le edificio estuviese completamente ocupado inmediatamente después de su apertura. El propietario quería utilizar los mismos cálculos de ahorro de energía que se iban a presentar al gobierno para mostrar cuánto dinero se había ahorrado gracias a la inversión adicional que se había hecho para construir un edificio eficiente. También quería hacer una revisión anual de las variaciones respecto al rendimiento energético logrado inicialmente. Plan de M&V. Se utilizará la Opción D del IPMVP Volumen I, EVO 1000 – 1:2007 para demostrar el ahorro conseguido por el nuevo edificio en comparación con un edificio idéntico, pero construido siguiendo los estándares del código de edificación. Se puede utilizar tanto la ecuación 1f) para comparar dos simulaciones como la ecuación 1g) para comparar la energía de referencia simulada y la energía real medida después de corregir el error de calibración. El programa de subvenciones no especificaba el método que se debería utilizar. La persona que creó el modelo consideró que la ecuación 1f) sería más precisa. Sin embargo, el propietario quería utilizar los datos reales de la empresa de suministro en su informe final de ahorro, de modo que pidió que se utilizara la ecuación 1g).31 Tras el primer año de funcionamiento a completo rendimiento (año uno), la energía y los datos operativos del año uno serán la referencia para utilizar la Opción C del IPMVP Volumen I, EVO 1000 – 1:2007 e informar sobre el rendimiento de la instalación. Resultados. Un año después de la puesta en servicio y de tener una ocupación completa, se actualizaron los datos de partida utilizados en la simulación original para considerar los equipos que se instalaron y la ocupación actual del edificio. Se eligió un archivo de datos climáticos entre los disponibles en la localización del edificio que tuviera un total de grados-día de calefacción y refrigeración similar a los grados-día del año uno que había sido medido. Este archivo similar fue ajustado a los grados-día de calefacción y refrigeración mensuales reales del año uno. Se volvió a hacer la simulación con los datos de partida revisados. Se compararon los datos de consumo de la empresa de suministro a partir del año uno con este modelo de simulación. Tras algunas revisiones de los datos de partida de la simulación, se consideró que ésta modelizaba el edificio actual dentro de unos límites razonables. Esta simulación calibrada se denominó como el modelo conforme a obra. El error de calibración en el modelo calibrado conforme a obra con respecto a los datos reales de la empresa de suministro se muestra en la Tabla A-9-1. 31 Este método es el mismo que el del IPMVP Volumen III (2003), Opción D, Método 2.

Referencias 95

Consumo eléctrico (kWh) Gas

natural Punta Fuera de

Punta

Potencia Eléctrica Demanda

(kW) Enero +1% - 2% +1% +6% Febrero - 3% +1% 0% - 2% Marzo 0% - 2% - 1% - 5% Abril +2% +3% +1% - 3% Mayo - 2% +5% +2% +6% Junio +7% - 6% - 2% - 9% Julio - 6% +2% 0% +8% Agosto +1% - 8% - 1% +5% Septiembre - 3% +7% +1% - 6% Octubre - 1% - 2% - 1% +5% Noviembre +3% - 2% - 1% - 9% Diciembre +1% +4% +1% +4%

A continuación, se cambiaron los datos de partida para el modelo calibrado conforme a obra para describir un edificio con la misma ocupación y ubicación, pero construido de acuerdo a los estándares del código de edificación. Esto se denominó el modelo estándar. El consumo de energía mensual simulado por el modelo estándar fue ajustado por los errores de calibración mensuales de la Tabla A-9-1 para obtener el modelo estándar corregido. Los datos reales medidos para el año uno se restaron entonces del modelo estándar corregido para obtener el ahorro mensual. Se calculó el porcentaje de ahorro para demostrar el cumplimiento de los requisitos para obtener la subvención del gobierno. Se determinó el ahorro económico para el propietario aplicando el esquema tarifario vigente de la empresa de suministro a las cantidades mensuales simuladas con el modelo estándar corregido. Este valor total se comparó con el total de los pagos a la empresa de suministro durante el primer año. Los datos de energía del primer año se convirtieron en la base para determinar el ahorro con la Opción C para los años siguientes.

Tabla A-9-1 Errores de calibración mensuales

Apéndice B. Incertidumbre 96

APÉNDICE B INCERTIDUMBRE

B-1 Introducción El objetivo de la Medida y Verificación consiste en determinar el ahorro de energía de forma fiable. Para que los informes de ahorro resulten fiables se debe tener un nivel de incertidumbre razonable. La incertidumbre en un informe demostrativo de ahorro se puede tratar controlando los errores aleatorios y el sesgo de los datos. En los errores aleatorios influyen la calidad de equipos de medida, técnicas de medida y diseño del procedimiento de muestreo. En el sesgo de los datos influyen la calidad de datos, supuestos y análisis de la medida. La reducción del error suele incrementar el coste de la M&V, así que el valor que tiene una mejor información tiene que demostrar la necesidad de una mejora de la incertidumbre (ver Capítulo 8.5). El cálculo del ahorro de energía implica una comparación de los datos de energía medidos y la realización de unos ajustes para comparar ambas mediciones bajo el mismo grupo de condiciones operativas (ver Capítulo 4.1, ecuación 1). Tanto las mediciones como los ajustes introducen errores. Estos errores pueden aparecer, por ejemplo, debido a una imprecisión de los equipos de medida, a los procedimientos de muestreo o a los procedimientos de ajuste. Estos procesos generan estimaciones estadísticas con valores reportados o esperados y un cierto nivel de variación. En otras palabras, no se conocen valores verdaderos, sólo estimaciones con un cierto nivel de incertidumbre. Todas las mediciones físicas y los análisis estadísticos se basan en estimaciones de tendencias centrales, tales como los valores medios, y en la cuantificación de variaciones, tales como el intervalo, la desviación estándar, el error estándar y la varianza. La estadística es el elemento principal de los métodos matemáticos que se pueden aplicar a los datos para ayudar a tomar decisiones ante la incertidumbre. Por ejemplo, con la estadística se pueden comprobar resultados para ver si el ahorro obtenido es significativo, es decir, si es probable que sea un efecto real de la MMEE. y no un fenómeno aleatorio. Los errores se pueden producir debido a: modelización, muestreo y medida: • Modelización. Los errores de modelización matemática pueden ser debidos a una forma

funcional inadecuada, a la inclusión de variables irrelevantes, a la exclusión de variables relevantes, etc. Ver Apéndice B-2.

• Muestreo. Los errores de muestreo ocurren cuando sólo se mide una parte del conjunto de valores reales o cuando se utiliza un enfoque con muestras sesgadas. La representación de sólo una parte del conjunto puede ocurrir tanto en el sentido físico (i.e., sólo se miden 20 de los 1.000 dispositivos de iluminación) o en el sentido temporal (cuando se mide sólo durante diez minutos cada hora). Ver Apéndice B-3.

• Medida. Los errores de medida proceden de la precisión de los sensores, de los errores de rastreo de los datos, de la pérdida de precisión desde que se realizó la calibración, de mediciones imprecisas, etc. La magnitud de tales errores suele aparecer en las especificaciones del fabricante y es gestionada por calibraciones periódicas. Ver Apéndice B-4 y los Capítulos 4.8.3 y 8.11.

Este Apéndice ofrece guías para cuantificar las incertidumbres generadas por estas tres fuentes de error. En el Apéndice B-5 se tratan métodos para combinar elementos de incertidumbre cuantificados. Algunas fuentes de error son desconocidas y no son cuantificables. Algunos ejemplos de estas fuentes de error son seleccionar o colocar los equipos de medida de forma inadecuada, hacer estimaciones imprecisas en la Opción A o no hacer suficientes estimaciones de los efectos cruzados en las Opciones A o B. Las incertidumbres desconocidas o no cuantificables sólo pueden ser gestionadas siguiendo las mejores prácticas de la industria.


Un ejemplo del uso del análisis de la incertidumbre se ofrece en el Apéndice B-6. Asimismo, algunos ejemplos del Apéndice A presentan cálculos de incertidumbre: A-3, A-3-2, A-4 y A-7. El página web de EVO (www.evo-world.org) y para los suscriptores se ofrecen los detalles de los cálculos de la incertidumbre para los ejemplos A-4 y A-7.

B-1.1 Expresión de la Incertidumbre Para transmitir el ahorro de forma estadísticamente válida, el ahorro se tiene que expresar junto con el nivel de confianza y precisión que lleva asociado. La confianza se refiere a la probabilidad que existe de que el ahorro estimado caiga dentro del intervalo de precisión32. Por ejemplo, el proceso de estimación del ahorro puede conducir a declaraciones del tipo: la mejor estimación del ahorro es de 1.000 kWh/año (estimación puntual) con un 90% de probabilidad (confianza) de que el valor medio verdadero de ahorro caiga dentro del ±20% de 1.000. En la Figura B-1 se ofrece una presentación gráfica de esta relación.

No tiene sentido plantear una precisión estadística (la parte de ±20%) sin un nivel de confianza (la parte del 90%). El proceso de Medida y Verificación puede obtener una precisión muy elevada con una confianza baja. Por ejemplo, puede declararse un ahorro con una precisión de ±1%, pero el nivel de confianza asociado caerá del 95% al 35%.

B-1.2 Incertidumbre aceptable El ahorro se considera estadísticamente válido si se trata de una cantidad grande en relación con las variaciones estadísticas. Más concretamente, el ahorro debe ser superior al doble del error estándar (ver la definición en el Apéndice B-1.3) del valor de referencia. Si la varianza de los datos de referencia es excesiva, el comportamiento aleatorio no explicado en el consumo de energía de la instalación o sistema será elevado y cualquier determinación del ahorro será poco fiable. 32 En el Apéndice B-1.3 se ofrece una definición de los términos estadísticos que aparecen marcados en cursiva.

Figura B-Población con

distribución normal


Cuando no se pueda cumplir este criterio, considere el uso de: • equipos de medida más precisos, • más variables independientes en cualquier modelo matemático, • tamaños de muestras más grandes o • una opción del IPMVP en la que influyan menos las variables desconocidas.

B-1.3 Definiciones de los Términos Estadísticos

Media (Y ):La medida más utilizada de la tendencia central de una serie de observaciones. La media se determina añadiendo puntos de datos individuales (Yi) y dividiendo por el número total de estos puntos de datos (n):

nY

Y i∑=−

B-1

Varianza (S2): Las varianza mide cuánto difieren uno de otro los valores observados, i.e., la variabilidad o dispersión. Cuanto mayor sea la variabilidad, mayor será la incertidumbre de la media. La varianza, la medida más importante de la variabilidad, se obtiene haciendo una media de los cuadrados de cada desviación que se produce con respecto de la media. La razón por la que se elevan al cuadrado estas desviaciones con respecto a la media es sólo para eliminar los valores negativos (cuando un valor es inferior a la media), de manera que no cancelen los valores positivos (cuando un valor es superior a la media). La varianza se calcula de la manera siguiente:

1

)( 22

−−

=∑−

nYY

S i B-2

Desviación estándar (s): Se trata simplemente de la raíz cuadrada de la varianza. Esto devuelve la medida de la variabilidad a las unidades de los datos (p. ej. las unidades de varianza están en kWh2, mientras que las unidades de desviación estándar están en kWh).

2Ss = B-3

Error estándar (SE): Se trata de la desviación estándar dividida entre n . Esta medida sirve para estimar la precisión.

nsSE = B-4


Precision: La precisión es la medida del intervalo absoluto o relativo dentro del cual se espera que estén los valores verdaderos, con un nivel determinado de confianza. El nivel de confianza se refiere a la probabilidad de que el intervalo planteado contenga el parámetro que se ha estimado. Precisión absoluta La precisión absoluta se calcula respecto al error estándar usando un valor t de la distribución de t Tabla B-1: t x SE B-5

En general, se espera que el valor verdadero de cualquier estimación estadística, con un nivel de confianza concreto, caiga en el intervalo definido por

Intervalo = estimación ± precisión absoluta B-6 Donde estimación es cualquier valor derivado empíricamente de un parámetro de interés (p.e., consumo total, media de unidades producidas). La precisión relativa es la precisión absoluta dividida entre la estimada:

Estimate

SEt * B-7

Vea un ejemplo de uso de la precisión relativa en el Apéndice A-3. A modo de ejemplo de uso de estos términos, observe los datos de la Tabla B-2 respecto a las 12 lecturas mensuales de un equipo de medida y el análisis relacionado de la diferencia entre cada lectura y la media de las lecturas (1.000):

95% 90% 80% 50% 95% 90% 80% 50%2 12.71 6.31 3.08 1.00 17 2.12 1.75 1.34 0.693 4.30 2.92 1.89 0.82 18 2.11 1.74 1.33 0.694 3.18 2.35 1.64 0.76 19 2.10 1.73 1.33 0.695 2.78 2.13 1.53 0.74 20 2.09 1.73 1.33 0.696 2.57 2.02 1.48 0.73 21 2.09 1.72 1.33 0.697 2.45 1.94 1.44 0.72 22 2.08 1.72 1.32 0.698 2.36 1.89 1.41 0.71 23 2.07 1.72 1.32 0.699 2.31 1.86 1.40 0.71 24 2.07 1.71 1.32 0.69

10 2.26 1.83 1.38 0.70 25 2.06 1.71 1.32 0.6811 2.23 1.81 1.37 0.70 26 2.06 1.71 1.32 0.6812 2.20 1.80 1.36 0.70 27 2.06 1.71 1.31 0.6813 2.18 1.78 1.36 0.70 28 2.05 1.70 1.31 0.6814 2.16 1.77 1.35 0.69 29 2.05 1.70 1.31 0.6815 2.14 1.76 1.35 0.69 30 2.05 1.70 1.31 0.6816 2.13 1.75 1.34 0.69 ? 1.96 1.64 1.28 0.67

Nº de Lecturas (Tamaño muestra)

Nivel de confianza Nº de lecturas (Tamaño muestra)

Nivel de confianza Tabla B.1 Tabla de t


El valor medio es: 000,112000,12

===∑−

nY

Y i

La Varianza (S2) es: 418,22112

600,2461

)( 22 =

−=

−

−=∑

−

nYY

S i

La Desviación estándar (s) es: 150418,222 === Ss

El Error estándar: 4312

150===

nsSE

La Tabla B-1 muestra que t es 1,80 para 12 toma de datos y tiene un nivel de confianza del 90%. Por lo tanto: La precisión absoluta es: 774380.1 =×=× SEt and

La precisión relativa es: %7.7000,177

==×

estimateSEt

Real Diferencias calculadas

Respecto a la mediaLectura Simple Al cuadrado

1 950 -50 2,500 2 1,090 90 8,100 3 850 -150 22,500 4 920 -80 6,400 5 1,120 120 14,400 6 820 -180 32,400 7 760 -240 57,600 8 1,210 210 44,100 9 1,040 40 1,600

10 930 -70 4,900 11 1,110 110 12,100 12 1,200 200 40,000

Total 12,000 246,600

Tabla B-2 Datos de ejemplo y análisis


Así pues, hay un 90% de confianza de que la media mensual verdadera de consumo caiga dentro de un intervalo de 923 kWh y 1.077 kWh. Se puede decir con el 90% de confianza que el valor medio de las 12 observaciones es de 1.000 ± 7,7%. De igual manera, podemos decir que: • con el 95% de confianza que el valor medio de las 12 observaciones es de 1.000 ± 9,5% o • con el 80% de confianza que el valor medio de las 12 observaciones es de 1,000 ± 5.8% o • con el 50% de confianza que el valor medio de las 12 observaciones es de 1.000 ± 3,0%.

B-2 Modeling Los modelos matemáticos se utilizan la Medida y Verificación para preparar los ajustes rutinarios en las distintas versiones de la ecuación 1 en el Capítulo 4. La modelización implica encontrar una relación matemática entre las variables independientes y las dependientes. La variable dependiente, normalmente la energía, es modelizada como dependiente por una o más variables independientes Xi, (denominadas también variables explicativas). Este tipo de modelización se denomina análisis de regresión. En el análisis de regresión, el modelo intenta explicar la variación en la energía que resulta de las variaciones de las distintas variables independientes (Xi). Por ejemplo, si una de las X’s es el nivel de producción, el modelo evaluará si la variación de la energía respecto a su media es causada por los cambios en el nivel de producción. El modelo cuantifica la causalidad. Por ejemplo, cuando la producción aumenta en una unidad, el consumo energético aumenta en b unidades, donde b es denominado el coeficiente de regresión. Los modelos más habituales son regresiones lineales del tipo: Y = bo + b1X1 + b2X2 + ….. + bpXp + e en la que: • Y es la variable dependiente, normalmente el consumo de energía durante un periodo de tiempo concreto (p.e., 30 días, 1 semana, 1 día, 1 hora, etc.) • Xit (i = 1, 2, 3, … p) representa las variables independientes p como puedan ser el clima, la producción, la ocupación, la duración del periodo de medida, etc. • bi (i = 0, 1, 2, … p representa los coeficientes derivados de para cada variable independiente y un coeficiente fijo (b0) no relacionado con las variables independientes • e representa los errores residuales que siguen sin explicación después de contar el impacto de las distintas variables independientes. El análisis de regresión encuentra el conjunto de valores bi que consiguen que la suma de los elementos de error residual al cuadrado sea lo más cercano posible a cero (así, los modelos de regresión también se denominan modelos de mínimos cuadrados33 Un ejemplo del modelo anterior para el consumo de energía de un edificio es: Consumo de energía mensual = 342,000 + (63 x HDD) + (103 x CDD) + (222 x Ocupación)

33 La ASHRAE (2002) sugiere que el análisis de regresión deberá ser capaz de producir valores de e inferiores al 0,005%.


HDD y CDD son grados-día de calefacción y de refrigeración, respectivamente. La ocupación es una medida del porcentaje de ocupación del edificio. En este modelo, 342.000 es una estimación de la consumo base en kWh, 63 mide el cambio en el consumo que provoca un grado-día de calefacción adicional, 103 mide el cambio en el consumo que provoca un grado-día de refrigeración adicional y 222 mide el cambio en el consumo por cada cambio del 1% en la ocupación. En el Apéndice B-6 se presenta un ejemplo de un informe de un análisis de regresión para una sola variable independiente, elaborado con un programa de cálculo normal.

B-2.1 Errores de Modelización Cuando se utilizan modelos de regresión, pueden aparecer diversos tipos de error como los que se relacionan a continuación. 1. El modelo ha sido construido sobre valores que quedan fuera del intervalo probable de las

variables que se van a usar. El modelo matemático se construirá utilizando valores razonables de las variables dependientes e independientes.

2. El modelo matemático deja fuera variables independientes relevantes, lo cual introduce la posibilidad de que haya relaciones parciales (sesgo de variable omitida).

3. El modelo incluye algunas variables irrelevantes. 4. El modelo utiliza una forma funcional inadecuada. 5. El modelo se basa en datos poco representativos o insuficientes. Cada uno de estos tipos de errores de modelización son tratados a continuación.

B-2.1.1 Uso de Datos fuera del Intervalo Si se construye el modelo sobre datos que no son representativos del comportamiento habitual de la energía en la instalación, no se podrá confiar en la simulación. Existe la posibilidad de que aparezcan datos atípicos o datos que se encuentran fuera del rango de valores normales por lo que habrá que cribar los datos antes de utilizarlos para construir el modelo.

B-2.1.2 Omisión de Variables Relevantes En Medida y Verificación el análisis de regresión sirve para reflejar los cambios en el consumo de energía. Los sistemas más complejos que consumen energía se ven afectados por muchas variables independientes. Los modelos de regresión no pueden incluir todas las variables independientes. Y aunque esto fuera posible, el modelo sería demasiado complejo como para ser de utilidad y la tarea de recogida de datos sería enorme. El enfoque práctico consiste en incluir sólo las variables independientes que se consideren que tienen un impacto significativo sobre la energía. Omitir una variable independiente relevante podría provocar un grave error. El modelo ejemplo incluido en el Apéndice B-2 intenta explicar las variaciones en el consumo energético mensual empleando diversas variablesX. Si falta una variable independiente relevante (p.e., grados-día de calefacción), el modelo no tendrá en cuenta una parte significativa de la variación de los consumos de energía. Este modelo deficiente también atribuirá una parte de la variación provocada por la variable omitida a otras variables que sí han sido incluidas. Por lo tanto, este modelo no proporcionará unas estimaciones exactas del impacto que tienen sobreX las variables Y. No existen indicaciones obvias de este problema en las pruebas estadísticas estándar (excepto, quizás, un valor de R2 bajo, ver B-2.2.1 más abajo). En este caso, nos será más útil la experiencia y el conocimiento de la ingeniería del sistema cuyo rendimiento estamos midiendo.


Puede haber casos en los que se sabe que existe una relación con una variable registrada durante el periodo de referencia. Sin embargo, esa variable no ha sido incluida en el modelo porque falta presupuesto para recopilar información durante el periodo demostrativo de ahorro. Esta omisión de una variable relevante deberá hacerse constar y ser justificada en el Plan de Medida y Verificación.

B-2.1.3 Inclusión de Variables Irrelevantes Algunas veces los modelos incluyen variables independientes irrelevantes. Si la variable irrelevante no tiene relación (correlación) con las variables relevantes incluidas, el impacto sobre el modelo será mínimo. Sin embargo, si la variable irrelevante está relacionada con otras variables relevantes del modelo, hará que el impacto de las variables relevantes esté sesgado. Hay que tener precaución en lo que respecta a añadir más variables independientes a un análisis de regresión por el simple hecho de que estén disponibles. Para juzgar la relevancia de las variables independientes se requiere tanto experiencia como intuición. No obstante, el estadístico t (ver B-2.2.3 a continuación) es una manera de confirmar la relevancia de las distintas variables independientes incluidas en un modelo. Es necesario tener cierta experiencia en el análisis de energía del tipo de instalación implicada en cualquier programa de Medida y Verificación para determinar la relevancia de las variables independientes.

B-2.1.4 Forma Funcional Es posible modelizar una relación utilizando una forma funcional incorrecta. Por ejemplo, una relación lineal podría utilizarse de forma incorrecta al modelizar una relación física subyacente que no es lineal. Como el consumo de electricidad y la temperatura ambiente tienen tendencia hacia una relación no lineal (a menudo con forma de U) con la temperatura exterior durante un periodo de un año en edificios con calefacción y refrigeración eléctrica. (El uso de electricidad es elevado tanto para temperaturas ambiente bajas como altas, y relativamente bajo a mitad de temporada.) Modelizar esta relación no lineal con un único modelo lineal introduciría errores innecesarios. Por el contrario, habrá que derivar modelos lineales distintos para cada estación. También puede resultar adecuado probar con relaciones de orden más elevado, p.e., Y = f(X, X2, X3). El diseñador del modelo necesita evaluar distintas formas funcionales y seleccionar la más adecuada a ellas utilizando las medidas de evaluación presentadas en el Apéndice B-2.2 de más adelante.

B-2.1.5 Carencia de Datos Los errores también pueden ser debidos a la falta de suficientes datos tanto en términos de cantidad (es decir, pocos puntos de datos) como de tiempo (p. ej., utilizar los meses de verano del modelo e intentar extrapolarlos a los meses de invierno). Los datos utilizados en la modelización deberán ser representativos de la variedad de operaciones que se realizan en la instalación. El periodo temporal cubierto por el modelo tiene que incluir varias estaciones del año, tipos de utilización, etc. Esto podría implicar la ampliación de los periodos temporales utilizados o el aumento de los tamaños de muestras.


B-2.2 Evaluación de los Modelos de Regresión Con el fin de evaluar qué precisión define un modelo de regresión concreto la relación entre consumo de energía y variables independientes, se puede realizar cualquiera de las tres pruebas que se explican a continuación. En el Apéndice B-6 se muestra una evaluación de un ejemplo de modelo de regresión.

B-2.2.1 Coeficiente de Correlación (R2) El primer paso para evaluar la precisión de un modelo consiste en examinar el coeficiente de correlacion, R2, que refleja la medida en que un modelo de regresión explica las variaciones observadas en la variable dependiente Y respecto a su valor medio. Expresado matemáticamente, R2 es:

YinVariationTotal

YinVariationExplainedR =2

O de forma más explícita:

∑∑

−

−

−

−=

2

2^

2

)(

)(

YY

YYR

i

i

En la que:

• ^

iY = el valor de la energía proyectado por el modelo para un punto de datos en particular utilizando el valor medido de la variable independiente (es decir, obtenido al introducir los valores de X en el modelo de regresión)

• Y = media de los n valores de energía medidos, encontrados con la ecuación B-1 • Yi = valor real observado (p. ej., medido con un equipo de medida) de energía Todos los paquetes estadísticos y herramientas de análisis de regresión calculan el valor de R2. El intervalo de valores posibles para R2 es de 0,0 a 1,0. Un R2 de 0,0 significa que el modelo no explica ninguna de las variaciones, por lo tanto, el modelo no ofrece ninguna pista para comprender las variaciones en Y (es decir, las variables independientes seleccionadas no ofrecen ninguna explicación sobre cuál es el origen de las variaciones observadas en Y). Por otro lado, un R2 de 1,0 significa que el modelo explica el 100% de las variaciones observadas en Y, (es decir, el modelo predice Y con una certidumbre total para cualquier conjunto de valores de las variables independientes). Estos valores límites de R2 no son posibles con datos reales. En general, cuanto mayor sea el coeficiente de determinación, más posibilidades tendrá el modelo de describir la relación de las variables independientes y la variable dependiente. Aunque no existe ningún estándar universal para un valor mínimo aceptable de R2, 0,75 se


suele considerar como un indicador razonable de una buena relación causal entre la energía y las variables independientes. La prueba de R2 sólo se utilizará a modo de comprobación inicial. Los modelos no tienen que ser aceptados o rechazados basándose únicamente en R2. Finalmente, un R2 bajo indica que una o más variables relevantes no han sido incluidas en el modelo o que su forma funcional (p. ej., lineal) no es la adecuada. En este caso, sería lógico considerar otras variables independientes adicionales o una forma funcional distinta.

B-2.2.2 Error Estándar de la Estimación Cuando se utiliza un modelo para predecir un valor de la energía (Y) para unas variables independientes dadas, la precisión es medida por el error estándar de la estimación (SEY

) ). Esta medida de precisión está incluida en todos los programas de estadística y en las hojas de cálculo estándar. Una vez que los valores de las variables independientes han sido introducidos en el modelo de regresión para estimar un valor de energía (Y

)),se puede calcular una aproximación del

intervalo de valores posibles para r Y)

con la ecuación B-6 como:

^

^

YSEtY ×±

En la que:

• ^Y es el valor proyectado de energía (Y) a partir del modelo de regresión

• t es el valor obtenido de las tablas t (ver la Tabla B-1 más arriba)

• ^Y

SE es el error estándar de la estimación (predicción). Se calcula como:

1)ˆ( 2

^−−

−= ∑

pnYY

SE ii

Y B-8

donde p es el número de variables independientes de la ecuación de regresión Esta estadística suele denominarse raíz cuadrada del error cuadrático medio (RMSE). Al dividir el RMSE por el consumo medio de energía se obtiene el coeficiente de variación de RMSE o el CV (RMSE).

__

^

)(Y

SERMSECV Y= B-9


Una medida parecida es el error medio de sesgo (MBE) que se define como:

n

YYMBE ii∑ −

=)(

^

B-10

El MBE es un buen indicador del sesgo global en la estimación de regresión. Un MBE positivo indica que las estimaciones de la regresión tienden a sobrevalorar los valores reales. Un sesgo global positivo tiende a cancelar el sesgo negativo. El RMSE no presenta este problema de cancelación. Las tres medidas son susceptibles de ser utilizadas al evaluar la calibración de los modelos de simulación utilizados con la Opción D.

B-2.2.3 Estadístico - t Dado que los coeficientes de los modelos de regresión(bk) son estimaciones estadísticas de la verdadera relación que existe entre una variableX e Y, están sujetos a la variación. La precisión de la estimación es medida por el error estándar del coeficiente y el valor asociado del estadístico t. Un estadístico t es una prueba estadística que sirve para determinar si una estimación es estadísticamente significativa. Cuando ya se ha estimado un valor con la prueba, puede compararse con los valores críticos respecto a una tabla t (Tabla B-1 más arriba). El error estándar de cada coeficiente es calculado con un programa informático de regresión. La siguiente ecuación se aplica en el caso de una variable independiente.

∑

∑−

−

−−=

2

2^

)(

)2/()(

XX

nYYSE

i

i

b

Cuando hay más de una variable independiente, la ecuación ofrece una aproximación razonable cuando las variables independientes son realmente independientes (es decir, no están correlacionadas). De lo contrario, la ecuación será demasiado compleja y el analista de Medida y Verificación tendrá que utilizar un programa para calcular los errores estándar de los coeficientes. El intervalo dentro del cual cae el valor verdadero del coeficiente b se encuentra con la ecuación B-6: b ± t x SEb


El error estándar del coeficiente, b, también lleva al cálculo del estadístico t. Esta prueba determina, en último término, si el coeficiente calculado es estadísticamente significativo o si se trata simplemente de un cálculo aleatorio. El estadístico t se calcula con programas estadísticos con la siguiente ecuación:

t-statistic bSE

b=

Cuando ya está estimado el estadístico t, se puede comparar con los valores críticos de t de la Tabla B-1. Si el valor absoluto del estadístico t supera el número adecuado de la Tabla B-1, entonces deberá concluirse que la estimación es estadísticamente válida. Por regla general, el valor absoluto de un resultado del estadístico t igual a 2 o más implica que el coeficiente estimado es significativo respecto a su error estándar y que, por lo tanto, existe una relación entre Y una X concreta relacionada con el coeficiente. Puede concluirse entonces que el valor de b estimado no es igual a cero. Sin embargo, con un estadístico t de casi 2, la precisión en el valor del coeficiente es de alrededor de ±100%: demasiado impreciso como para confiar en el valor de b. Para obtener una mejor precisión de, por ejemplo, el ±10%, los valores del estadístico t deberán rondar el 10 o el error estándar de b no puede ser superior al 0,1 de b. Para mejorar el resultado del estadístico t: • Seleccione las variables independientes que tengan una relación más estrecha con la

energía; • Seleccione las variables independientes cuyos valores abarcan el intervalo más amplio

posible (si X no varía en absoluto en el modelo de regresión, b no podrá ser estimado y el estadístico t será malo);

• Reúna y utilice más puntos de datos para desarrollar el modelo; o • Seleccione una forma funcional distinta para el modelo; por ejemplo, escoja una que

determine por separado los coeficientes para cada estación del año si se trata de un edificio al que los cambios climáticos de cada estación le afectan de forma importante.

B-3 Muestreo El muestreo genera errores porque no se miden todas las unidades en estudio. La situación de muestreo más sencilla es aquella en la que se seleccionan aleatoriamente n unidadesde un conjunto total de N unidades. En una muestra aleatoria, cada unidad tiene la misma probabilidad ( )N

n de ser incluida en la muestra.

En general, el error estándar es inversamente proporcional a n . Esto es, un incremento del tamaño de muestra equivalente a un factor “f” reducirá el error estándar (mejora de la precisión de la estimación) en un factor de f .

B-3.1 Determinación del Tamaño de la Muestra Se puede minimizar el error de muestreo incrementando la fracción de la población de la que se toma la muestra ( )N

n , aunque aumentar el tamaño de muestra supone, por supuesto, un

incrementode los costes. Hay varias cuestiones clave a la hora de optimizar los tamaños de muestra. Para configurar el tamaño de muestra, hay que seguir los pasos siguientes.


1. Seleccione una población homogénea. Para que el muestreo resulte coste-efectivo, las unidades medidas deberían ser las mismas que la población al completo. Si existen dos tipos distintos de unidades en la población, deberán agruparse por separado y distinguir entre ellos al tomar la muestra. Por ejemplo, cuando se diseña un programa de muestreo para medir los periodos operativos de la iluminación de salas controladas por sensores de presencia, la muestra de las salas que estén ocupadas más o menos continuamente (p. ej., oficinas con muchas personas) deberá tomarse aparte de la muestra de las salas que sólo están ocupadas de vez en cuando (p. ej., salas de reuniones).

2. Determinar la precisión deseada y los niveles de confianza de la estimación (p. ej.,

horas de uso) que se incluirán en el informe. La precisión se refiere al error que va ligado a la estimación verdadera (es decir, ±x% de intervalo respecto a la estimación). Una mayor precisión requiere una muestra más grande. La confianza se refiere a la probabilidad de que la estimación caiga dentro del intervalo de precisión (es decir, la probabilidad de que la estimación caiga realmente en el intervalo ±x% definido por la declaración de precisión). Una probabilidad más elevada requiere también muestras más grandes. Por ejemplo, si quiere tener un 90% de confianza y un ±10% de precisión, quiere decir que el intervalo definido para la estimación (±10%) contendrá el verdadero valor para todo el grupo (que no es observado) con una probabilidad del 90%. A modo de ejemplo, al estimar las horas de iluminación de una instalación, se decidió utilizar un muestreo porque resultaba demasiado caro medir las horas de funcionamiento de todos los circuitos de iluminación. La medida de una muestra de los circuitos proporcionó una estimación de las horas reales de funcionamiento. Para satisfacer un criterio de incertidumbre de 90/10 (confianza y precisión) el tamaño de muestra se determina de tal manera que, una vez que se han estimado las horas de funcionamiento mediante el muestreo, el intervalo de la estimación de muestra (±10%) debe tener un 90% de posibilidades de capturar las horas de uso verdaderas. El enfoque convencional es diseñar una muestra que logre un nivel de confianza del 90% y una precisión de ±10%. Sin embargo, el Plan de Medida y Verificación tiene que considerar los límites que establece el presupuesto (ver Capítulo 8.5). Mejorar la precisión de, digamos, un ±20% a un ±10% incrementará 4 veces el tamaño de muestra, y mejorarla hasta un ±2%, lo incrementará 100 veces. (Esto es una consecuencia de que el error de la muestra es inversamente proporcional a n .) La selección de unos criterios de muestreo adecuados requiere mantener un equilibrio entre los requisitos de precisión y los costes de Medida y Verificación.

3. Decidir el nivel de desagregación. Establecer si hay que aplicar a la medida de todos

los componentes o a diversos subgrupos de componentes los criterios de nivel de confianza y precisión. Véase Apéndice B-5,2. Revisar los criterios de precisión y confianza elegidos en 2.

4. Calcular el tamaño de muestra inicial. Basándonos en la información anterior, con la

siguiente ecuación se puede determinar una estimación inicial del tamaño de la muestra respecto al total:

2

22

0*e

cvzn = B-11


En la que: • no es la estimación inicial del tamaño de muestra necesario, antes de comenzar el

muestreo • cv es el coeficiente de varianza, que se define como la desviación estándar de las

lecturas dividida por la media. Hasta que pueda estimarse la media real y la desviación estándar de la población a partir de las muestras reales, se utilizará 0,5 como estimación inicial para el cv.

• e es el nivel deseado de precisión. • z es el valor de distribución normal estándar respecto a la Tabla B-1 anterior, con

un número infinito de lecturas y para el nivel de confianza deseado. Por ejemplo, z es 1,96 para un nivel de confianza del 95% (1,64 para el 90%, 1,28 para el 80% y 0,67 para el 50% de confianza).

Por ejemplo, para un 90% de confianza con el 10% de precisión y un cv de 0,5, la estimación inicial del tamaño de muestra necesario (no) es:

671.0

5.064.12

22

=×

=on

En algunos casos (p. ej., la medida de las horas de iluminación o consumo), sería aconsejable tomar primero una pequeña muestra con el único propósito de estimar un valor de cv para ayudar a planificar el programa de muestreo. Asimismo, pueden utilizarse valores de un trabajo de Medida y Verificación anterior como estimaciones iniciales del cv. 5. Ajustar la estimación inicial del tamaño de muestra para grupos de datos pequeños.

El tamaño de muestra necesario puede reducirse si el grupo de datos completo del que se va a tomar la muestra no es 20 veces superior al tamaño de muestra. En el ejemplo del tamaño de muestra inicial, más arriba, (no = 67), si el grupo de datos (N) del que se extraerá la muestra es sólo de 200, el grupo de datos tiene sólo 3 veces el tamaño de la muestra.

Por lo tanto, puede aplicarse el Ajuste de población finita. Este ajuste reduce el tamaño de muestra (n) como sigue:

Nn

Nnn+

=0

0 B-12

Aplicar este ajuste de población finita al ejemplo de arriba provoca una reducción del tamaño de muestra (n) que es necesario para satisfacer el criterio de 90%/±10% a 50. Véase un ejemplo de uso de este ajuste en el Apéndice A-3-1.

6. Dado que el tamaño de muestra inicial (no) se determina mediante un cv supuesto, es crucial recordar que el cv real de la población de la que se extrae la muestra podría ser distinto. Así pues, se necesitaría un tamaño de muestra real distinto para cumplir el criterio de precisión. Si el cv real acaba siendo inferior al supuesto inicial del paso 4, el tamaño de muestra requerido será innecesariamente grande como para cumplir los objetivos de precisión. Si el cv acaba siendo más grande de lo que se había supuesto, no se logrará el objetivo de precisión si el tamaño de muestra no aumenta por encima del valor calculado en las ecuaciones B-11 y B-12.


A medida que continúa el muestreo, deberá calcularse la media y la desviación estándar de las lecturas. Deberá volverse a calcular el cv real y el tamaño de muestra requerido (ecuaciones B-11 y B-12). Este nuevo cálculo podría permitir un cese temprano del proceso de muestreo. También podría conducir a la necesidad de realizar un muestreo más grande de lo que se había planeado en un principio. Para mantener los costes de Medida y Verificación dentro del presupuesto, sería adecuado establecer un tamaño de muestra máximo. Si este máximo se alcanza después de volver a realizar los cálculos, el (los) informe(s) de ahorro deberá(n) recoger la precisión real lograda por el muestreo.

B-4 Medición del Equipo de Medida Las cantidades de energía y las variables independientes suelen ser medidas por medio de los equipos de medida como parte de un programa de Medida y Verificación. Ningún equipo de medida ofrece una precisión del 100%, aunque los más sofisticados podrían acercarse mucho a este porcentaje. La precisión de los equipos de medida seleccionados la indica el propio fabricante y ha sido establecida mediante pruebas de laboratorio. Elegir una cantidad en el equipo de medida adecuado, para el intervalo de cantidades a medir, garantiza que los datos recogidos entran dentro de unos límites de error conocidos y razonables (o precisión). Los fabricantes ofrecen una clasificación de la precisión que consiste bien en una fracción de la lectura actual o bien en una fracción de la lectura máxima de la escala del equipo de medida. En este último caso, es importante tener en cuenta los casos en que las lecturas típicas caen dentro de la escala del equipo de medida antes de calcular la precisión de las lecturas típicas. Colocar demasiados equipos de medida cuya precisión se indique en relación con la lectura máxima reducirá significativamente la precisión de la medida real. Las lecturas de muchos equipos de medida van perdiendo precisión a medida que pasa el tiempo debido al desgaste de los equipos. Es necesario calibrarlos periódicamente empleando algún estándar conocido. Es importante mantener la precisión de los equipos de medida instalados mediante un proceso rutinario de mantenimiento y calibración que utilice estándares conocidos. Además de la precisión del elemento equipo de medida, existen otros efectos desconocidos que pueden reducir la precisión del sistema: • Una ubicación inadecuada del equipo de medida no permite obtener una visión

representativa de la cantidad a medir (p.ej., la lectura realizada con un caudalímetro se ve influenciada por la proximidad de un codo en la tubería)

• Errores en la telemedida de los datos recortando los datos de medidas de forma aleatoria o sistemática

Como resultado de estos errores no cuantificables, es importante tener en cuenta que, probablemente, la precisión declarada por el fabricante es superior a la precisión de las lecturas reales efectuadas sobre el terreno. En cualquier caso, no existe ninguna forma de cuantificar estos efectos. La precisión declarada por el fabricante debe cumplir con el estandar vigente para ese producto. Habrá que prestar atención a la determinación del grado de confianza empleado para declarar la precisión de un equipo de medida. A menos que se especifique lo contrario, es probable que la confianza sea del 95%. Cuando al calcular el ahorro se utiliza sólo una medida en lugar de la media de varias mediciones, se utilizarán los métodos del Apéndice B-5 para combinar las incertidumbres de varios componentes. El error estándar del valor medido es de:


t

valuemeasuredprecisionrelativemeterSE ×= B-13

Donde t se basa en el gran muestreo realizado por el fabricante del equipo de medida al formular la precisión relativa del mismo. Por lo tanto, el valor de t de la Tabla B-1 deberá ser para infinitos tamaños de muestra. Cuando se realizan varias lecturas con un equipo de medida, los valores observados contienen tanto errores del equipo de medida como variaciones en el fenómeno que va a ser medido. La media de las lecturas asimismo contiene ambos efectos. El error estándar del valor medio estimado de las mediciones se obtiene con la ecuación B-4. Los Capítulos 4.8.3 y 8.11 abordan con más profundidad las cuestiones sobre medida y ofrecen referencias para otras lecturas útiles sobre este tema.

B-5 Combinación de Elementos de Incertidumbre Tanto los componentes de medida como los de ajuste de la ecuación 1 del Capítulo 4 pueden introducir incertidumbre a la hora de informar sobre el ahorro. Pueden combinarse las incertidumbres de los componentes individuales para poder hacer declaraciones generales de la incertidumbre del ahorro. Esta combinación puede realizarse mediante la expresión de la incertidumbre de cada componente en términos de su error estándar. Los componentes deben ser independientes con el fin de utilizar los siguientes métodos para combinar las incertidumbres. La independencia significa que sean cuales sean los errores aleatorios que afectan a uno de los componentes no estarán relacionados con los errores que afectan a otros componentes. Si el ahorro reportado es la suma o diferencia de varios componentes determinados de forma independiente (C) (es decir pCCCAhorro ±±±= ...21 ), entonces el error estándar del ahorro reportado puede estimarse mediante:

SE(Savings) = 222

21 )(.......)()( pCSECSECSE +++ B-14

Por ejemplo, si el ahorro se calcula utilizando la ecuación 1b) del Capítulo 4 como la diferencia entre la energía de referencia ajustada y la energía medida en el periodo cubierto por el informe, el error estándar de la diferencia (ahorro) se calcula como:

SE(Savings) = 22 )()( energyperiodreportingSEbaselineadjustedSE +

SE (referencia ajustada) procede del error estándar de la estimación derivada de la ecuación B-8. SE (energía del periodo cubierto por el informe) procede de la precisión del equipo de medida utilizando la ecuación B-13.


Si la estimación del ahorro reportado es el producto de varios componentes determinados de forma independiente (Ci) (i.e., pCCCAhorro *...** 21= ), entonces el error estándar relativo del ahorro se obtiene aproximadamente de:

22

2

2

2

1

1 )(......)()()(

⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛++⎟⎟

⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛+⎟⎟

⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛≈

p

p

CCSE

CCSE

CCSE

SavingsSavingsSE

B-15

Un buen ejemplo de esta situación es la determinación del ahorro en iluminación como: Savings = Δ Watts x Hours Si el Plan de Medida y Verificación requiere la medida de las horas de uso, entonces horas será un valor con un error estándar. Si el Plan de Medida y Verificación incluye también la medida del cambio de vatios, entonces vatios también será un valor con un error estándar. El error estándar relativo del ahorro será calculado empleando la fórmula anterior de la manera siguiente:

22 )()()(⎟⎠⎞

⎜⎝⎛+⎟

⎠⎞

⎜⎝⎛

ΔΔ

=Hours

HoursSEWatts

WattsSESavings

SavingsSE

Cuando se suma el total de unos resultados de ahorro y todos presentan el mismo error estándar, el ahorro total reportado tendrá un error estándar calculado con la ecuación B-14 de:

Total SE(Savings) = 222

21 )(........)()( NsavingsSEsavingsSEsavingsSE +++

= )(SavingsSEN × B-16

Donde N es el número de resultados de ahorro con el mismo error estándar que se añaden conjuntamente. Una vez que el error estándar del ahorro ha sido determinado mediante los procedimientos anteriores, es posible realizar declaraciones adecuadas y concluyentes sobre la cantidad relativa de incertidumbre inherente en el ahorro, utilizando las fórmulas matemáticas de la curva de distribución normal estándar, Figura B-1, o los datos de la Tabla B-1 con más de 30 lecturas. Por ejemplo, se pueden calcular tres valores: 1. la precisión absoluta o relativa del ahorro total, para un nivel dado de confianza (p. ej.,

90%), calculado con el valor correspondiente de t de la Tabla B-1 y la ecuación B-5 o B-7, respectivamente.

2. Error probable (PE), definido como el intervalo de confianza del 50%. El error probable representa la cantidad de error que es más probable que ocurra. Es decir, es igualmente probable que el error sea más grande o más pequeño que el PE. (ASHRAE, 1997). La Tabla B-1 muestra que un nivel de confianza del 50% se consigue cuando t = 0,67 para tamaños de muestra superiores a 30 o 0,67 errores estándar respecto al valor medio. De


modo que el intervalo de error probable en el ahorro reportado utilizando la ecuación B-6 es de ±0,67 x SE (Ahorro).

3. El límite de confianza del 90% (CL), definido como el intervalo donde tenemos una certeza del 90% de que los efectos aleatorios no produjeron la diferencia observada. Con la Tabla B-1 y utilizando la ecuación B- 6, CL es ±1,64 * SE(Ahorro) para tamaños de muestra superiores a 30.

B-5.1 Evaluación de las Interacciones entre los distintos Componentes de la Incertidumbre Las ecuaciones B-14 y B-15 para combinar componentes de incertidumbre sirven para estimar cómo los errores que registre uno de ellos afectarán al informe demostrativos de ahorro total. Los recursos de Medida y Verificación pueden ser diseñados para reducir de forma coste-efectiva el error de ahorro reportado. Se trataría de tener en cuenta los costes y los efectos que tiene sobre la precisión del ahorro las mejoras introducidas en la precisión de cada componente. Los programas informáticos de hojas de cálculo más habituales permiten evaluar de forma sencilla el error neto que va asociado con la combinación de los diversos componentes de la incertidumbre, empleando para ello las técnicas Monte Carlo. El análisis Monte Carlo permite evaluar diversos escenarios del tipo Qué pasa si y revelar una serie de resultados posibles, la probabilidad de que sucedan y qué componente tiene más efecto sobre el resultado final. Este análisis identifica dónde deben situarse los recursos para controlar el error. El análisis Qué pasa si que se muestra a continuación es un ejemplo sencillo en el que se utiliza una medida de eficiencia energética de iluminación. Un dispositivo de iluminación de 96 vatios nominales es sustituido por otro de 64. Si el dispositivo funciona durante 10 horas al día, el ahorro anual se calcularía de la manera siguiente:

kWhSavingsAnnual 117000,1

36510)6496(=

××−=

El nuevo dispositivo de 64 vatios es coherente y puede medirse con precisión. Sin embargo, hay bastante variación entre los vatios de los dispositivos antiguos y entre las horas de uso en lugares distintos. Los vatios de los dispositivos antiguos y las horas de uso no pueden medirse con total certeza. Por lo tanto, tampoco se podrá estar completamente seguro del ahorro. El reto para el diseño de la Medida y Verificación consiste en determinar el impacto en el ahorro reportado si la medida de cualquiera de estas cantidades inciertas es errónea mediante cantidades plausibles. En la Figura B2 se muestra un análisis de sensibilidad del ahorro para los dos parámetros: vatios de los dispositivos antiguos y horas de uso. Se ha variado cada uno hasta un 30% y se muestra el impacto que esto tiene sobre el ahorro. Se puede ver que el ahorro es significativamente más sensible a la variación en el vatios de los dispositivos antiguos que a la variación de las horas de uso. Un error del 30% en el vatios provoca un error de ahorro del 90%, mientras que un error del 30% en las horas de funcionamiento causa solamente un error de ahorro del 30%.


Si el método propuesto de Medida y Verificación va a obtener lecturas de la potencia de los dispositivos antiguos con un intervalo de incertidumbre de ±5%, el intervalo de la incertidumbre del ahorro de electricidad será del ±15%. En otras palabras, si la potencia del dispositivo antiguo estuviera entre 91 W y 101 W, el ahorro podría estar entre 99 y 135 kWh anuales. El intervalo de incertidumbre sobre el ahorro es de 36 kWh (135 - 99). Si el valor marginal de la electricidad es de 10 cént/kWh, el intervalo de incertidumbre es de alrededor de 3,60 €/año. Si se pudiera estimar con más precisión la potencia del dispositivo antiguo para un valor significativamente inferior a 3,60 €, entonces merecería la pena hacer un esfuerzo por mejorar las mediciones, dependiendo del número de años de ahorro que se considere. La Figura B2 muestra que el elemento de las horas de uso tiene menos impacto sobre el ahorro final en este ejemplo (la línea de horas de uso es más plana, lo que indica una menor sensibilidad). Es plausible que el error en la medida de las horas de funcionamiento sea de ±20%, de modo que el intervalo de incertidumbre del ahorro energético será también de ±20% o ±23 kWh (= 20% de 117 kWh). El intervalo en el ahorro es de aproximadamente 46 kWh (= 2 * 23 kWh), que equivale a 4,60 €/año. De nuevo, podría garantizarse un incremento de la precisión de medida de las horas de uso si puede lograrse con mucho menos de 4,60 €, dependiendo del número de años de ahorro a considerar. El intervalo de posibles errores de ahorro provocados por errores de medida de las horas de funcionamiento (46 kWh) es mayor que el provocado por los errores de medida de la potencia de los dispositivos antiguos (36 kWh). Se trata del efecto contrario que podría esperarse si nos basamos en la mayor sensibilidad del ahorro respecto a la potencia que respecto a las horas de uso, como se muestra en la Figura B2. Esta diferencia surge del hecho de que el error plausible de la medida de las horas de funcionamiento (±20%) es mucho mayor que el error plausible de medir la potencia de los dispositivos antiguos (±5%). Un análisis de sensibilidad como el anterior puede adoptar diversas formas. El sencillo ejemplo anterior nos sirve para enseñar los principios básicos. La simulación Monte Carlo permite hacer una consideración compleja de varios parámetros distintos, lo que permite al diseño de Medida y Verificación concentrarse en los puntos que necesitan una inversión mayor si se quiere mejorar la precisión general de los informes demostrativos de ahorro.

Figura B-2. Ejemplo de análisis de sensibilidad – Ahorro de iluminación


B-5.2 Establecimiento de Objetivos para la Cuantificación de la Incertidumbre del Ahorro Como ya se discutió en el Apéndice B-1, no todas las incertidumbres pueden ser cuantificadas. Sin embargo, las que sí pueden serlo dentro del Plan de Medida y Verificación ofrecen un guía para su cuantificación. Considerando el coste de Medida y Verificación de las distintas opciones de determinación de la incertidumbre, el Plan de Medida y Verificación puede producir una información entendible para cualquier lector de los informes demostrativos de ahorros, incluido para aquellos para los que tienen que pagar por informes de Medida y Verificación. En última instancia, cualquier Plan de Medida y Verificación deberá informar del nivel esperado de incertidumbre cuantificable (ver Capítulo 5). La determinación del ahorro de energía requiere estimar una diferencia en los niveles de energía, en lugar de simplemente medir el nivel de energía en sí mismo. En general, calcular una diferencia para que encaje con un criterio objetivo de precisión relativa requiere una mejor precisión absoluta en las mediciones de los componentes que la precisión absoluta requerida para la diferencia. Por ejemplo, supongamos que la potencia media demandada es de alrededor de 500 kW y que la reducción de la potencia se encuentra en torno a los 100 kW. Se puede aplicar un criterio de error de ±10% con el 90% de confianza (90/10) de dos formas: • Si se aplica, a las mediciones de la potencia, la precisión absoluta debe ser de 50 kW (el

10% de 500 kW) con una confianza del 90%. • Si se aplica al ahorro reportado, la precisión absoluta en el ahorro deberá ser de 10 kW (el

10% de 100 kW) con el mismo nivel de confianza del 90%. Para conseguir estos 10 kW de precisión absoluta en el ahorro reportado se necesitan unas precisiones absolutas de los componentes de medida de 7 kW (con la ecuación B-14, si ambos componentes tienen que tener la misma precisión).

Queda claro, pues, que la aplicación del criterio 90/10 confianza/precisión en el nivel de ahorro requiere mucha más precisión en la medida de la potencia que un requisito de 90/10 al nivel de la potencia. El criterio de precisión podría aplicarse no sólo al ahorro de energía, sino también a los parámetros que determinan el ahorro. Por ejemplo, suponga que la cantidad de ahorro es el producto del número (N) de unidades, de horas (h) de funcionamiento y la reducción de potencia (C) en vatios: Ahorro = N * h * C. El criterio 90/10 podría aplicarse por separado a cada uno de estos parámetros. No obstante, lograr una precisión 90/10 para cada uno de estos parámetros por separado no implica que se consiga el 90/10 para el ahorro, que es el parámetro de más importancia. De hecho, con la ecuación B-15, la precisión con el 90% de confianza sería solamente de ±17%. Por otra parte, si se supone que conocemos el número de unidades y la reducción de potencia en vatios, la precisión 90/10 para horas implica el 90/10 de precisión para el ahorro. El estándar de precisión podría imponerse en varios niveles. La elección del nivel de desagregación afecta mucho al diseño de Medida y Verificación y a los costes asociados. En general, los requisitos de la recogida de datos aumentarán si se imponen requisitos de precisión a cada componente. Si el objetivo principal es controlar la precisión del ahorro para un proyecto en conjunto, no es necesario imponer el mismo requisito de precisión en cada componente.

B-6 Ejemplo de Análisis de Incertidumbre Para ilustrar el uso de varias herramientas estadísticas en el análisis de incertidumbre, la Tabla B-3 muestra un ejemplo del resultado de un modelo de regresión elaborado con una hoja de cálculo. Se trata de una regresión de los valores de consumo eléctrico medidos con el equipo de medida de la empresa de suministro durante 12 meses en un edificio, así como de los


valores de grados-día (CDD) de refrigeración durante un periodo de un año. Se trata de una parte del resultado obtenido con una hoja de cálculo. Los valores de interés aparecen resaltados en cursiva.

RESUMEN DE RENDIMIENTO

Estadísticas de Regresión R.Múltiple 0.97 R.Cuadrado 0.93 R.Cuadrado Ajustado 0.92 Error Estándar 367.50 Observaciones 12.00

Coeficientes Error Estándar

Estadísticot

Inferior al 95%

Superior al 95%

Intercepción

5,634.15

151.96 37.08 5,295.56 5,972.74 CDD 7.94 0.68 11.64 6.42 9.45

Para una referencia de 12 puntos de datos mensuales de kWh y CDD, el modelo de regresión derivado es: Consumo de electricidad mensual = 5,634.15 + (7.94 x CDD) El valor del coeficiente de regresión, R2, (que aparece como R cuadrado en la Tabla B-3) es bastante elevado, 0,93, lo que indica que el 93% de la variación en los 12 puntos de datos de energía es explicado por el modelo que utiliza los datos de CDD. Este hecho implica una relación muy estrecha y que el modelo podría servir para estimar los elementos de ajuste en la forma adecuada de la ecuación 1 en el Capítulo 4. El coeficiente estimado de 7,94 kWh por CDD tiene un error estándar de 0,68. Este SE conduce a un estadístico t (que aparece como Estadístico t en la Tabla B-3) de 11,64. Luego, este estadístico t es comparado con el valor de t crítico adecuado en la Tabla B-1 (t = 2,2 para 12 puntos de datos y un 95% de confianza). Debido a que 11,64 es mayor que 2,2, el CDD es una variable independiente muy significativa. La hoja de cálculo muestra también que el intervalo para el coeficiente en el 95% de nivel de confianza es de entre 6,42 y 9,45, e implica una precisión relativa de ±19% ( = (7,94 – 6,42)/7,94). En otras palabras, tenemos un 95% de confianza en que cada CDD adicional incrementa el consumo de kWh entre 6,42 y 9,45 kWh. El error estándar de la estimación utilizando la fórmula de regresión es de 367,5. La media mensual de CDD es de 162 (no aparece en los resultados). Para predecir el consumo eléctrico que se hubiera producido en unas condiciones medias de refrigeración, por ejemplo, se introduce este valor de CDD en el modelo de regresión: Consumo proyectado = 5,634 + (7.94 x 162) = 6,920 kWh por la media de grados-día de refrigeración al mes

Tabla B-3 Ejemplo del resultado de un análisis de regresión con una hoja de cálculo


Con un valor de t de la Tabla B-1 de 2,2, para 12 puntos de datos y un 95% de confianza, el intervalo de las posibles predicciones es de: Intervalo de predicciones = 6,920 ± (2.2 x 367.5) = 6,112 to 7,729 kWh. La precisión absoluta es de aproximadamente ±809 kWh (= 2,2 * 367,5) y la precisión relativa es de ±12% (= 809 / 6.920). El valor descrito por la hoja de cálculo para el error estándar de la estimación proporcionó la información necesaria para calcular la precisión relativa esperada respecto del consumo del modelo de regresión para cualquier mes, en este caso del 12%. Si el consumo del periodo demostrativo de ahorro fue de 4.300 kWh, el ahorro calculado según el Capítulo 4, ecuación 1b) será de: Ahorro = 6,920 – 4,300 = 2,620 kWh Dado que el equipo de medida de la empresa de suministro se utilizó para obtener el valor de la electricidad del periodo demostrativo de ahorro, sus valores reportados podrían considerarse como precisos al 100% (SE = 0%), ya que el equipo de medida define las cantidades pagadas, independientemente del error del equipo de medida. El SE del ahorro será:

( ) ( )22)( nconsumptioperiodreportingSEbaselineadjustedSEsavingsmonthlySE +=

= 22 05.367 + = 367.5 Empleando una t de 2,2, el intervalo del posible ahorro mensual es de: Intervalo de ahorro = 2,620 ± (2.2 x 367.5) = 2,620 ± 809 = 1,811 to 3,429 Para determinar la precisión del total anual del ahorro mensual, se supone que el error estándar del ahorro de cada mes será el mismo. El ahorro anual reportado tiene un error estándar de:

SE (annual savings) = 25.36712× = 1,273 kWh Dado que t se deriva del modelo de la referencia, sigue teniendo el mismo valor de 2,2 que tiene arriba. Así pues, la precisión absoluta del ahorro anual es de 2,2 * 1.273 = 2.801 kWh/año. Suponiendo un ahorro igual en todos los meses de 2.620 kWh, el ahorro anual será de 31.440 kWh y la precisión relativa del informe de ahorro anual es de 9% (= (2.801/31.440) * 100).

Indice 118

ÍNDICE A adhesión, viii, 1, 3, 7, 43, 57, 68 ahorro normalizado, 18, 19, 40, 44, 58 Ajustes, vii, 6, 8, 9, 12, 13, 16, 17, 19, 22, 23, 26, 28, 30, 31, 39, 40, 44, 45, 46, 56, 57, 70, 72, 76, 79, 85, 90 Ajustes de referencia, 29, 45, 58 Ajustes No-Rutinarios, vii, 15, 16, 21, 24, 27, 29, 31, 32, 33, 41, 45, 46, 50, 56, 58, 74, 75, 77 Ajustes Rutinarios, vii, 18, 22, 31, 45, 46, 48, 50, 56, 59 análisis de regresión, 22, 31, 38, 75, 90, 91 ASHRAE Guideline 14, 25, 29, 30, 31, 33, 34, 35, 46, 52, 81, 90

C Calibración, 6, 9, 29, 33, 34, 35, 36, 40, 41, 46, 47, 48, 52, 54, 76, 81, 83, 85, 94, 97 Ciclo, 15, 24, 31, 56 Confianza, 9, 47, 49, 50, 58, 69, 71, 72, 73, 78, 81, 86, 87, 88, 89, 95, 96, 98, 99, 100, 101, 102, 103 Consumo de energía evitado, 12, 18, 44, 56, 58, 66 Coste, vii, 1, 3, 6, 13, 27, 32, 34, 40, 41, 44, 45, 47, 48, 49, 50, 52, 53, 57, 58, 67, 77, 79, 80, 85, 95, 100, 101 Cv, 56, 71, 96, 97 CV (RMSE), 56, 81, 93

D dígitos significativos, 47, 58, 67, 70, 71, 77, 82 desviación estándar, 69, 71, 85, 87, 96, 97

E efectos cruzado, viii, 5, 14, 22, 23, 32, 36, 39, 68, 69, 71, 73, 74, 76, 85 error estándar, 69, 79, 85, 86, 87, 93, 94, 95, 98, 99, 100, 102, 103 error estándar del coeficiente, 94 error estándar de la estimación, 93, 98, 99, 102, 103 error medio de sesgo, 94 error probable, 100 estadístico t, 59, 78, 91, 94, 95, 102

F Factor estático, vii, 4, 5, 16, 22, 30, 31, 32, 34, 39, 40, 45, 46, 48, 50, 55, 58, 69, 74, 80, 81

G grados-día, 31, 51, 56, 78, 79, 83, 90, 102, 103

I incertidumbre, vii, 1, 3, 8, 25, 27, 31, 40, 46, 47, 48, 49, 50, 74, 85, 87, 96, 98, 99, 100, 101, 102 Informe de Medida y Verificación, vii, 42, 43

L LEED, 2, 3, 4, 7 límite de medida, viii, 5, 14, 16, 20, 22, 23, 24, 26, 27, 28, 29, 32, 38, 39, 40, 45, 46, 47, 49, 56, 57, 58, 59, 69, 73, 76, 78, 80

M media, 11, 13, 28, 31, 51, 56, 69, 71, 74, 76, 77, 85, 87, 88, 89, 90, 92, 93, 94, 96, 97, 98, 100 medida de eficiencia energética, vii, 1, 5, 9, 12, 13, 14, 15, 16, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 32, 33, 36, 38, 39, 40, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 56, 57, 58, 66, 69, 70, 77, 81, 85 modelo, 18, 19, 22, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 40, 45, 48, 67, 75, 79, 81, 83, 84, 86, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 102, 103 muestra, 7, 8, 24, 40, 41, 46, 47, 66, 86, 92, 95, 96, 97, 98, 100 muestreo, 3, 7, 24, 27, 40, 46, 53, 71, 85, 95, 96, 97,

98

O Opción A, vii, 2, 4, 5, 6, 20, 23, 25, 26, 27, 28, 32, 40, 42, 45, 46, 48, 49, 50, 61, 66, 67, 68, 70, 71, 72, 75, 76, 85 Opción B, 4, 5, 6, 23, 26, 27, 28, 46, 48, 50, 67, 68, 72, 73, 74 Opción C, 4, 5, 6, 7, 8, 14, 20, 24, 29, 30, 31, 32, 36, 46, 48, 50, 77, 79, 81, 83, 84 Opción D, vii, 4, 6, 7, 14, 17, 20, 24, 27, 28, 32, 33,

34, 35, 36, 41, 44, 48, 52, 80, 82, 83, 94

P periodo cubierto por el informe, viii, 4, 5, 7, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 35, 36, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 52, 55, 56, 57, 58, 72, 73, 75, 77, 78, 79, 81, 91, 99 periodo de referencia, vii, 1, 13, 15, 18, 19, 21, 22, 25, 31, 33, 39, 40, 42, 45, 49, 52, 56, 58, 66, 71, 72, 74, 75, 77, 78, 81, 91 precisión, 47, 49, 50, 56, 58, 69, 71, 79, 86, 87, 88, 95, 96, 97, 98, 99, 100, 101, 102, 103 precio, 7, 42, 44, 45, 71, 72, 74, 76, 79, 81 precio marginal, 45 Principios de Medida y Verificación, vii, 11, 13, 43

Indice 119

proxy, 20, 58, 68

R R2, 31, 58, 78, 91, 92, 93, 102 Referencia, vii, viii, x, 1, 4, 5, 6, 7, 12, 13, 14, 15, 16, 18, 19, 21, 22, 25, 26, 27, 28, 29, 31, 32, 33, 35, 36, 39, 40, 42, 44, 45, 46, 47, 49, 51, 52, 56, 57, 58, 66, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 83, 86, 91, 98, 99, 103

T Test On/Off, 16

V variable independiente, 5, 6, 16, 18, 19, 22, 24, 31, 32, 34, 39, 40, 42, 45, 47, 48, 52, 56, 58, 74, 86, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 97, 102 varianza, 32, 80, 85, 86, 87, 96 verificación, x, xi, 9, 50

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