Platón, la caverna y los ahorros energéticos

No me lo digas. Tú también estás teniendo un año de subidas y bajadas.

El año comenzó muy bien, con grandes ahorros en gas natural, pero durante los últimos meses el consumo de electricidad se ha disparado. Cuando ya creías que lo tenías todo bajo control…

¿Qué está pasando? ¿Están funcionando las medidas de ahorro implantadas o no? ¿Hay algo que no funciona adecuadamente?

Platón, en el siglo IV a.C., describió en su alegoría de la caverna, como las cosas no son siempre lo que parecen, y cómo lo que consideramos como “verdad” o “realidad” puede estar influenciado por nuestra perspectiva, nuestra posición y nuestra propia experiencia.

Así, relataba en la alegoría como unos prisioneros encadenados desde su nacimiento en una cueva consideraban como “verdad” las sombras de algunos objetos proyectadas sobre la pared de la cueva.

Dado que no pueden percibir los objetos reales, y que llevan allí toda su vida, son estas sombras la única “realidad” que conocen.

Relata también Platón como un prisionero que fuera liberado podría salir al exterior y conocer la verdad, una realidad más profunda que es el origen de las sombras deformadas que se perciben en el interior de la cueva.

Pero para los cautivos, la realidad seguirá siendo ese conjunto de sombras deformadas en la pared de la cueva.

¿Qué tiene que ver esto con la gestión energética y los ahorros? Mucho.

En ocasiones, a la hora de valorar los ahorros o los excesos de consumo se utilizan indicadores simplistas, que no muestran fielmente la realidad de lo que está pasando en nuestras instalaciones.
Se utilizan, por ejemplo, comparaciones directas con los consumos energéticos del año anterior, o ratios kWh/unidad de producción, o kWh/grado-día, o kWh/persona.

Al igual que las sombras de la cueva en la alegoría de Platón, estos indicadores son deformaciones de lo que verdaderamente está pasando. Son los indicadores que siempre se han visto, que siempre se han tenido delante, de los que siempre se ha oído hablar y por ello, son los indicadores en los que siempre se ha creído.

Sin embargo, cada vez son más los cautivos que se liberan, que salen al exterior, y que descubren que, en realidad, hay mucho más ahí fuera.

El uso de análisis de regresión permite generar indicadores que tienen en cuenta adecuadamente el impacto de todas y cada una de las variables que afectan al consumo energético así como el impacto de la carga base. De esta manera, podemos saber realmente lo que ocurre, verificar nuestros ahorros, detectar excesos de consumo debidos a problemas en la operación de las instalaciones, y poder reaccionar frente a ellos.

Los grados-día de calefacción y refrigeración como ejemplo

Los grados-día son una unidad que se utiliza para medir la severidad climática. Así, los grados-día de calefacción miden la demanda de calefacción en una localidad determinada, mientras que los grados-día de refrigeración miden la demanda de refrigeración.

Comparando los grados-día de calefacción mensuales a lo largo del tiempo podemos comprender qué meses o años fueron más fríos y cuáles fueron más suaves. Y por lo tanto podremos saber en que situaciones “era normal consumir más” y en cuales no.

Los análisis de regresión permitirán, como hemos dicho, generar indicadores que ya tienen en cuenta esta variable climática, que ya nos mostrarán los ahorros que realmente son debidos a nuestras mejoras, o los excesos que son estrictamente debidos a nuestros errores, sin que el clima, la producción, o cualquier otra variable tergiversen los resultados.

Pero volvamos al ejemplo de los grados-día para simplificar. En muchas ocasiones, se da por hecho que todos los años son parecidos, y que la variación de temperaturas exteriores un año para otro no tiene un impacto significativo en los resultados. Pero no es así.

Vamos a analizar el año 2019 en comparación con el año 2018 en Madrid.

En el siguiente gráfico vemos la comparación de grados-día de calefacción mensuales durante ambos años.

Es significativo que, aunque durante los meses de verano los resultados son muy similares (obviamente, la demanda es casi nula en ambos casos), durante los meses de invierno hay diferencias significativas. Tanto es así, que, si analizamos el periodo de enero a marzo, la demanda de calefacción fue un 8% menor en 2019. Y si aislamos febrero y marzo, la demanda de calefacción vemos que fue un 20% menor en 2019.

¿Qué quiere decir esto? Sentimos informaros de que esos grandes ahorros que habéis visto en los datos de factura en febrero y marzo son, en buena medida, debido a que el clima ha sido favorable. Esto no quiere decir que parte de esos ahorros no sean debidos a buenas prácticas. Pero sí quiere decir que sólo haciendo análisis de regresión seréis capaces de conocer vuestros verdaderos ahorros.

Veamos que ha ocurrido en verano.

En este segundo gráfico vemos la comparación de grados-día de refrigeración mensuales durante ambos años (2018 y 2019). Si analizamos el periodo de junio a agosto, la demanda de refrigeración fue un 7% mayor en 2019. Y si aislamos junio y julio, vemos que en esos meses la demanda de refrigeración fue un 20% mayor en 2019. Por lo tanto, eso explica en parte los posibles excesos de consumo.

Podéis pensar…¿pero y si usamos una ratio kWh/grado-día? Las ratios, por definición, presuponen que cuando el valor de la variable es cero, el consumo es cero. ¿Es eso cierto? En consumo eléctrico eso no ocurre en un 99,9% de las ocasiones. Y en el consumo de gas, sólo ocurre en aquellos casos en los que el consumo es cero en invierno (algunos edificios terciarios). Por lo que, en la mayoría de los casos, ese indicador no sería suficiente, ya que no estaría valorando adecuadamente el impacto de la carga base.

Sólo haciendo análisis de regresión podréis saber realmente los ahorros o excesos de consumo en este periodo.

¿Y ahora qué?

El invierno se va acercando y con ello el aumento paulatino de consumo de gas. Tal vez os las prometíais muy felices por los buenos resultados del inicio del año, pero tal vez este final de año sea más severo.

Todavía estáis a tiempo de incluir los análisis de regresión en vuestro día a día, monitorizar tus consumos en base a ellos y ser capaces de comprender qué parte de ahorros o excesos son debidos al clima, al incremento de producción (que tampoco podéis controlar) y qué parte sí es debida a la operación de las instalaciones y a las medidas implantadas

¿Y el año que viene? ¿Cómo puedo saber lo que voy a consumir (y cuanto me va a costar) si ya veo que depende mucho del clima? Porque sería muy útil…

La regresión también puede ayudarnos, ya que podremos predecir el consumo futuro en función de las variables existentes (en este caso el clima), estableciendo diferentes escenarios que nos permitan entender cuanto consumiremos en función del clima exterior. Si tenemos variables adicionales (producción, ocupación, etc.) podemos (y debemos) incluir esas variables adicionales en el análisis para tener una visión objetiva.

Y además, con indicadores basados en análisis de regresión estarás siguiendo las mejores prácticas establecidas en la norma ISO50001 y estarás un pasito más cerca de la certificación.