Barcelona frente al desafío climático: Caminando hacia la resiliencia de sus ciudadanos

Barcelona frente al desafío climático: Caminando hacia la resiliencia de sus ciudadanos

Gerard Mor Martínez

Científico de datos en CIMNE - BEE Group

LA UPV Y LAS CIUDADES MISSION ESPAÑOLAS

5 de diciembre de 2024

CATENERG 2024

La vulnerabilidad energética es una combinación subjetiva de factores de riesgo en los hogares que puede conducir a la pobreza energética:

Tecnológicos: Tipología de los sistemas de climatización (HVAC), electrodomésticos y su uso.
Sociales: Características de la población y los hogares, condiciones de salud.
Económicos: Precios del hogar, índices salariales, costos de energía, IPC.
Físicos: Características de la envolvente del edificio, condiciones meteorológicas, calidad del aire.

Vulnerabilidad energética

/ Introducción

Estimar vulnerabilidad energética mediante IA

Análisis de conjuntos de datos altamente heterogéneos
- Armonizando estos datos a un formato común y interoperable.
- Estimando KPIs útiles en términos de detección de vulnerabilidad climática y energética
Escalando datos meteorológicos a un nivel geográfico micro-local.
Estimando la demanda y el consumo energético del parque edificado.
Visualización de la información a través de una interfaz web con mapas interactivos.
Proporcionando alertas focalizadas a la ciudadanía más vulnerable

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/ Introducción

Proyecto CLIMATE READY BARCELONA

Proyecto financiado por la ICLEI Action Fund 2.0
- Presupuesto: 1,000,000 €
- Periodo: julio 2023 - junio 2025
- Partners: Ecoserveis, Ajuntament de Barcelona, ABD, BitGenoma, CIMNE

Objetivo:
- Apoyar a la ciudadanía y a las autoridades públicas para anticiparse y adaptarse a los efectos del cambio climático y la crisis energética, en especial al sector residencial y a efectos de olas de calor.

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Arquitectura de datos

/ Arquitectura y web semántica

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La ontología BIGG para estructurar los datos

/ Arquitectura y web semántica

https://github.com/BeeGroup-cimne/biggontology

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El proceso identifica y gestiona más de 100 fuentes de datos y miles de conjuntos de datos.

Procesos de ingestión

Ejecutados manual o periódicamente
Lectura desde sitios web, archivos, bases de datos externas o APIs.
Implementados mediante scripts en Python.

Procesos de armonización

Proceso de alineación a la ontología de datos.
Los datos se almacenan en las bases de datos.
Implementados en Python utilizando las funcionalidades de RML.io.

Identificación y armonización de datos

/ Datos

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Catastro (INSPIRE + Ficheros CAT)
Certificado de Eficiencia Energética
Consumo de electricidad y gas (Anuales por edificio, horarios por código postal)
Datos de encuestas de los Puntos de Atención Ciudadana (+40k por año)
Datos meteorológicos (Históricos, predicciones)
Indicadores socioeconómicos (Censo, atlas de rentas...)
Refugios climáticos
Capas administrativas
Índices de Vegetación
Establecimientos relacionados con el turismo
Mortalidad y morbilidad por eventos de calor extremo

Ejemplos de datos de entrada

/ Datos

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Comunicación con la APP LaMevaEnergia

/ Datos

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Red Neuronal de Grafos (GNN)

Modelo general para predecir indicadores a nivel de edificio, basado en mediciones reales, la ubicación de los edificios y sus relaciones entre diferentes capas de agregación.

Modelo de Demanda de Energía Térmica de Edificios

Simulación de la demanda energética de los edificios en áreas urbanas, basada en: arquetipos, tipologías de construcción, datos meteorológicos micro-locales, patrones de comportamiento de los usuarios.