Eines avançades per a la gestió energètica eficient i la planificació estratègica en edificis públics i ciutats

BeeMind

Un consorci de:

En col·laboració amb:

BEEMind

Tecnologia per a edificis i ciutats resilients 4.0

  • Mind City és una solució orientada a la digitalització i gestió integrada de dades a escala territorial per a ajuntaments, entitats supramunicipals i consorcis. Permet visualitzar, analitzar i planificar actuacions d’eficiència energètica a partir d’informació harmonitzada de múltiples fonts públiques i pròpies.

Espai de dades per a la creació de models d'energia pel disseny intel·ligent en entorns urbans

BEEMind Tools

MindCity

MindOpera

MindCity

BEEMind:MindCity

 Ciutats 4.0 : Mediambientalment intel·ligents

Descripció

És una solució orientada a la digitalització i gestió integrada de dades a escala territorial per a ajuntaments, entitats supramunicipals i consorcis. Permet visualitzar, analitzar i planificar actuacions d’eficiència energètica a partir d’informació harmonitzada de múltiples fonts públiques i pròpies.

 

Una eina essencial per a ciutats intel·ligents, plan ficació energètica, adaptació d'infraestructures públiques proveïdors de serveis digitals.

BEEMind : MindCity

  • Integració, processament i visualització de grans quantitats dades a nivell d'edificis de la ciutat

  • Models d'IA per a la generació d'escenaris per a la rehabilitació i resiliència urbana davant events extrems

  • Càlcul d'indicadors geoespacials detallats relacionats amb l' acció climàtica i transició energètica

  • Avaluació d’escenaris de vegetació i climatologia urbana.

  • Màxima interoperatibilitat amb estandards coneguts i capactitats d'exportació en formats goreferenciats.

Funcionalitats  

 Ciutats 4.0 : Mediambientalment intel·ligents

  • Facilita la presa de decisions estratègiques en l’àmbit energètic,  climàtic i urbanístic

  • Optimitza els recursos i procesos per a un anàlisi massiu de dades de la ciutat

  • Millora la coordinació entre departaments tècnics i d'interacció amb la ciutadania

  • Permet obtenir visió detallada i la identificació de patrons de comportament urbà

  • Alta escalabilitat a qualsevol ciutat de l'estat espanyol.

Beneficis

Una eina per a l'anàlisi massiva del potencial d'instal·lacions solars fotovoltaiques en entorns urbans. Es diferencia d'altres eines (Solar API de Google) per proporcionar perfils horaris de generació tenint en compte els efectes d'ombres en entorns urbans

Prospecció massiva d'autoconsum fotovoltaic

 

  • Detecció de teulades potencials a partir de dades de cadastre i de LiDAR
  • Càlcul detallat d'ombres d'edificacions veïnes
  • Dimensionament d'instal·lacions FV amb la llibreria oberta PySAM

 

 Tecnologia

MindOpera

BEEMind : MindOpera

Edificis 4.0 : Eficiència energètica i protecció climàtica

Descripció

Solució modular per a la integració de dades operatives d’edificis públics o privats, amb l’objectiu de millorar-ne l’eficiència energètica, facilitar el manteniment i centralitzar el coneixement sobre el seu funcionament.

 

Una eina essencial per a ciutats climàtica i energèticament intel·ligents: Planificació energètica, adaptació d'infraestructures públiques i proveïdors de serveis digitals.

BEEMind : MindOpera

  • Integració de dades operatives heterogenies (des dels medidors de conusm i temperatura, ordres de manteniment i mesures d'eficiència energètica, generació renvables).

  • Harmonització automàtica de registres de múltiples fonts (Modbus, Bacnet, DEXMA, etc.).

  • Generació d'idicadors (autoconsum, PR, CO₂ evitat, etc.).

  • Visualitzacions adaptables a cada infraestructura.

  • Mòduls d'IA per a mateniment i control predictiu  i optimització energètica

Funcionalitats

Edificis 4.0 : Eficiència energètica i protecció climàtica

  • Orquestració i harmonització de grans quantitats de dades operatives d'edificis

  • Millora la gestió global d'equipaments i edificis comercials

  • Disminueix el temps de supervisió i genera alertes intel·ligents.

  • Alta interoperabilitat i comunicació amb sistemes de gestió i manteniment.

  • Apte per a gestors de portfolios d'edificis públics i comercials.

Beneficis

Tecnologia BEEGroup

Arquitectura de BEEMind

ENMA és una arquitectura big data open source desenvolupada per CIMNE que ofereix serveis a la ciutat de Barcelona i a 10.000 edificis de la Generalitat de Catalunya. Permet la recol·lecció, harmonització i anàlisi intel·ligent de grans volums de dades heterogènies

ENMA: Plataforma d'harmonització i anàlisi massiu

  • Ingesta de dades en temps real des de sensors, comptadors i plataformes externes (API-REST, MQTT, Kafka)
  • Estandardització i harmonització semàntica mitjançant ontologies W3C (BIGG)
  • Anàlisi avançada amb models IA i machine learning
  • Visualització i exportació mitjançant APIs públiques i privades

ENMA: Plataforma d'harmonització i anàlisi massiu

Arquitectura BEEMind

Imatge: arquitectura

ENMA: Plataforma d'harmonització i anàlisi massiu

Arquitectura de BEE_DIGIHUB

Arquitectura BEEMind

BEEGeoUna eina web d'anàlisi espacial que permet visualitzar i comparar el consum energètic per codi postal. Facilita la identificació de patrons territorials i zones prioritàries per a actuacions energètiques

BEEGeo: Plataforma de benchmarking energético geográfico

 

  • Mapa interactiu per àrees geogràfiques (municipi, districte, CP)
  • Anàlisi comparativa d'indicadors energètics
    Representació visual clara de consums, emissions o pobresa energètica
  • Compatible amb dades pròpies i fonts obertes (INE, cadastre, etc.)

 

Tecnologia BEEGroup

IVC

  • Anàlisi de conjunts de dades altament heterogènies
    • Harmonització de dades a un format comú i interoperable.
    •  Estimació a través d¡indicadors útils en termes de detecció de vulnerabilitat climàtica i energètica
  • Escalació de  dades meteorològiques a un nivell geogràfic micro-local.
  • Estimació de la demanda i el consum energètic del parc edificat.
  •  Visualització de la informació a través d'una interfície web amb mapes interactius.
  •  Alertes focalitzades a la ciutadania més vulnerable
  • Recomanacions d'ús energètic i d'aigua

Índex Vulnerabilitat Climàtica

Outputs

Tecnologia BEEGroup

Data i sistema de coneixement

1. Data at building level

2. Data and census tract level

3. Data and postal code level

Característiques de l'edificació:

  • Context d'edificis propers
  • Nombre d'habitatges
  • Edifici construït per a ús
  • Any efectiu de la construcció
  • Categoria / Valor econòmic

Energia

  • Context d'edificis propers
  • Nombre d'habitatges

  • Edifici construït per a ús

  • Any efectiu de la construcció

  • Categoria / Valor econòmic

 

 

Dades i indicadors

Tecnologia BEEGroup

Tipologia

  • Sistemes d'energia a partir de EPCs
  • Consum d'energia a partir de DSOs
  • Dades agregades de DATADIS

Indicadors de manteniment

Dades i indicadors

Condicions meteorològiques:

  • Fitxer meteorològic microlocal

Demogràfica i socioeconòmica

  • Persones per llar
  • Ingressos (fonts i import anual)
  • Interval d'edat
  • Índex de preus de lloguer d'habitatge

Construir demanda tèrmica

  • A nivell d'edifici
  • Basat en simulacions a gran escala i xarxes neuronals artificials (ANN)

Indicadors

Tecnologia BEEGroup

Ordres de treball

Processos tècnics i d'integració

Monitorització

Edificis

Control i seguiment

  • Supervisió multi-edifici
  • Supervisió energètica
  • Tauler control manteniment
  • Supervisió Autoconsum
  • Supervisió integral d'equipaments
  • Mapa Vulnerabilitat Climàtica

Integració massiva de dades

Ingestors

Ontologies i modelatge

Harmonització i analítica

Integració massiva de dades

Ingestió de dades

Procés de dades

Ingestors

Integració massiva de dades

Ingestió de dades

  • Cadastre (INSPIRI + Fitxers CAT)
  • Certificat d'Eficiència Energètica
  • Consum d'electricitat i gas (Anuals per edifici, horaris per codi postal)
  • Dades d'enquestes dels Punts d'Atenció Ciutadana (+40k per any)
  • Dades meteorològiques (Històrics, prediccions)
  • Indicadors socioeconòmics (Cens, atles de rendes...)
  • Refugis climàtics
  • Capes administratives
  • Índexs de Vegetació
  • Establiments relacionats amb el turisme
  • Mortalitat i morbiditat per esdeveniments de calor extrema

Dades Públiques

Captació dispositius

  • Equips xarxa elèctrica
  • Inversors
  • Sensors IoT
  • Temperatura
  • Routers
  • FV
  • Emmagatzematge

Ingestió de dades

ENMA en acció

 

Processos d'ingestió

Integració massiva de dades

  • Executats manual o periòdicament
  • Lectura des de llocs web, arxius, bases de dades externes o APIs.
  • Implementats mitjançant scripts en Python.

Ontologies i modelatge

Ontologies i models de dades

Model demanda tèrmica

Tres models: diferents objectius

Red Neuronal de Grafos (GNN)

Model general per a predir indicadors a nivell d'edifici, basat en mesuraments reals, la ubicació dels edificis i les seves relacions entre diferents capes d'agregació.

Model de Demanda d'Energia tèrmica d'Edificis

Simulació de la demanda energètica dels edificis en àrees urbanes, basada en: arquetips, tipologies de construcció, dades meteorològiques micro-locals, patrons de comportament dels usuaris

Model d'Escalat de Resolució Meteorològica

Model de predicció per a augmentar la resolució de les dades meteorològiques, passant de la *mesoescala a la microescala.

 

Integració i harmonització

Red Neuronal de Grafos

HTG (Heterogeneus Temporal Graph)

Arquitectura i models analítics

Entitats i relacions principals del model de dades

Els nodes del model de dades es poden agrupar en tres dominis principals per simplificar la seva
estructura i funcionalitat:

1. Nodes Georeferenciats: Inclou entitats com Patrimonis, Espais i Municipis, que defineixen ubicacions físiques o jerarquies espacials dins del sistema. Aquests nodes representen la base geogràfica del model, connectant propietats amb la seva localització en el territori.
2. Nodes Descriptius Estàtics: Proporcionen informació addicional sobre els nodes georeferenciats, com ara característiques físiques, usos, parcel·les cadastrals, adreces i informació  contractual. Aquest domini encapsula propietats estàtiques que no canvien sovint però són crucials per descriure completament l'entitat.
3. Nodes de Sistemes Connectats: Representen la infraestructura tècnica associada al patrimoni i espais, incloent sistemes de monitorització i control, dispositiuus IoT i sistemes

 

Integració i harmonització

Data Model - Infraestructura

Modelització edificis

  • S'implementa una combinació de caixes blanques i caixes negres
  • S'inclouran les següents característiques:
    • Tecnològic (Tipologia dels sistemes HVAC, els electrodomèstics i el seu ús)
    • Social (Característiques de la població i de les llars, condicions sanitàries)
    • Econòmic (preus de la llar, índexs salarials, costos energètics, IPC)
    • Físic (Característiques de l'embolcall de construcció, condicions meteorològiques, condicions de l'aire)
       

 

Harmonització i analítica

Processos

????????

Microclima

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

Processos d'harmonització

  • 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.

Integració i harmonització

Identificació i atmonització de dades

Processos d'harmonització

  • Procés d'alineació a l'ontologia de dades.
  • Les dades s'emmagatzemen en les bases de dades.
  • Implementats en Python utilitzant les funcionalitats de Rml.io.

Elements bàsics-GEO referencials

Integració massiva de dades

Model de dades ICAT

Alcover

SES Fonts del Glorieta

--geosp_sfContains

--geosp_sfContains

Edifici 2

Arquitectura i models analítics

Ontologia BIGG per a estructurar les dades

Web semàntica

A través de l'ús massiu de dades i   de processos de machine learning i intel·ligència artificial permet fer una analítica amb uns resultats d'un gran valor mediambiental i d'eficiència dels recursos públics.

 MindCity

Interfície d'entrada

Dashboard Administració

 MindCity

Mòdul: Control i manteniment

KPI's de seguiment
 

 

 MindCity

 MindCity

Mòduls i APP

APP ciutadana

  • WebApp externa i opcional pel sistema

Ingestió de dades

ENMA en acció

 

Millora continua i qualitat dels datasets

Integració massiva de dades

Integració massiva de dades

Text

MATCH (n:bigg__Patrimony)-[:bigg__isManagedBy]-(o) MATCH (n:bigg__Patrimony)-[:bigg__hasLegalStatus]-(Ls) MATCH (n:bigg__Patrimony)-[:gn__featureCode]-(fc) MATCH (n:bigg__Patrimony)-[:gn__featureClass]-(fcl) MATCH (n:bigg__Patrimony)-[:vcard__hasAddress]-(ass) MATCH (n:bigg__Patrimony)-[:bigg__hasContract]-(cont) RETURN n,o,Ls,fc, fcl, ass, cont  Limit 1

Dades descriptives

Arquitectura i models analítics

Data Model Infraestructures Cat

Infraestructures.cat

infrastructures-data/sources at main · BeeGroup-cimne/infrastructures-data (github.com)

Casos d'ús

Infraestructures.cat

ICAEN
Mapa Vulnerabilitat BCN

 

Infraestructures.cat

Casos d'ús

Objectius

Desplegar una infraestructura d’orquestració de dades per a edificis públics amb sistemes de monitoratge (DEXMA, Modbus, etc.) i generació fotovoltaica, integrant dades estructurals, operatives i energètiques

Infraestructures.cat

El projecte

Control anàlisi de les dades dels equipaments sota la seva gestió directa.

Actors principals

Ajuntaments i Oficines de Transformació Comunitària

Entitats socials i energètiques

Desenvolupadors de polítiques públiques

Casos d'ús

Algunes dades

Infraestructures.cat

Actualment, MindCity dona suport a un ecosistema de més de 10.000 equipaments, dels quals:

  • 1.000 disposen de dades de manteniment estructurades,

  • amb més de 40.000 zones, 100.000 actius digitals,

  • i més d’1 milió d’ordres de treball processades.

  • integra dades de més de 250.000 dispositius IoT mitjançant protocols com Modbus i BACnet, recopilant en temps real informació dels sistemes de control dels edificis.

 

Casos d'ús

Infraestructures.cat

Tecnologia emprada

En aquest projecta s’utilitza una infraestructura basada en Kubernetes i Apache Kafka.

  • Kubernetes permet la gestió i escalabilitat dels serveis desplegats, garantint alta disponibilitat i eficiència en l'execució de les aplicacions.
  • Apache Kafka actua com a plataforma de missatgeria distribuïda, facilitant la transmissió fiable i en temps real de grans volums de dades entre els diferents components del sistema.

Control i análisi de dades

Gestió directa

  • Els processos principals s'organitzen en quatre etapes diferenciades:
    • A. Recollida de dades
    • B. Guardat de dades
    • C. Harmonització estàtica
    • D. Processament de sèries temporals

ICAEN

Casos d'ús

Objectius
Integrar i visualitzar dades d’actius municipals i territorials a escala de ciutat/regió, com ara fotovoltaica, BMS, climatització, EV charging o subministraments d’aigua, per facilitar la presa de decisions energètica i estratègica.

Institut Català d'Energia

El projecte

  • Seguiment i avaluació del Pla d’Estalvi Energètic dels edificis de la Generalitat de Catalunya.

Casos d'ús

ICAEN

Benchmarking
 

 

Mapa Vulnerabilitat BCN

Casos d'ús

Objectius

  • El seu objectiu és proporcionar informació precisa i actualitzada per a la presa de decisions en planificació urbana, polítiques públiques, gestió climàtica i protecció dels habitants més vulnerables.
  • Objectiu: Donar suport a la ciutadania i autoritats públiques per a adaptar-se als events climàtics extrems i a la reducció de la pobresa energètica

Mapa vulnerabilitat

El projecte

  • El Mapa de Vulnerabilitat Climàtica de Barcelona és una eina d'anàlisi geoespacial dissenyada per a identificar els edificis de la ciutat més vulnerables en cas d’events extrems relacionats amb calor.

  • Un model de dades interoperable i escalable i una metodologia d'optimització que es pugui aplicar a altres ciutats europees.

Valor afegit

  • Facilita el seguiment i la millora contínua del rendiment energètic
  • Permet auditories i informes automatitzats
  • Escalabilitat per afegir més edificis (fins a 4000 previstos en 5 anys)

Casos d'ús

Mapa i app de vulnerabilitat climàtica

APP La Meva Energia

  • Un nou canal d'accés digital als Punts d'Assessorament Energètic (PAEs) de l'Ajuntament de Barcelona:
    • Universal i accessible per a tots els ciutadans.
    • Complementa els canals d'accés existents.
    • Augmenta l'abast de les accions de prevenció de la pobresa energètica
    • Sensibilitza i garanteix el dret a l'informació energètica per a tota la ciutadania.
  • Proporciona al personal tècnic dels PAES una eina de gestió avançada

 

Avaluació de la vulnerabilitat a nivell d'edificis a les onades de calor:

  • Indicadors de rendiment clau detallats (KPIs) més de 60.000 edificis residencials
  • Estimació de la vulnerabilitat climàtica mitjançant un enfocament híbrid d'IA que combina dades reals i simulades.
  • Generació de capes georeferenciades descarregables de KPIs
  • Projeccions curtes i llargues per a actuacions de rehabilitació d'edificis, verd urbà i mitigació de vulnerabilitat
     

Casos d'ús

KPI's

Mapa i app de vulnerabilitat climàtica

Casos d'ús

El valor estratègic i comunitari de ciutat

  • Accés a recuros energètics
    • Facilitar l'accés a les renovables
    • Nous serveis per eificiència Pymes
    • Facilitar i implicar el teixit industria
    • Més energia renovable disponible

Administració Pública

  • Descarbonització
    • Per eficiència recursos renovables
    • Per noves dades disponible
    • Més disposició energia

Casos d'ús aplicats

Què pot fer una administració pública?

  • Operar de forma integral l'energia
    • Dels inputs de tots edificis municipals
    • Teulades solars municipals
    • Carregadors
    • Bateries
    • Altres recursos

Administració Pública

  • Millorar de la gestió energètica
    • Integració de noves dades per a la  gestió de la ciutat
    • Destinar de forma estratègica els recursos
    • Aprofitar millor

Què aconsegueix?

  • CR-BCN Mapa vulnerabilitat
  • Sistema d'integral de monitorització energètica ICAEN
  • Orquestrador de dades dels edificis de infraestructures.cat

Valor afegit energètic i estratègic

MindOpera

Taula comparativa City & Opera

MindCity

 

La Plataforma BEE_DigiHub

Filtres

A través dels filtres triem la funcionalitat que ens interessa
 

 

La Plataforma BEE_DigiHub

Panell Administració

Configuració
 

 

La Plataforma BEE_DigiHub

Supervisió Energètica

Vista Global
 

 

La Plataforma BEE_DigiHub

Supervisió Energètica

Vista Específica
 

 

La Plataforma BEE_DigiHub

Tauler de controli manteniment

KPI's de seguiment
 

 

La Plataforma BEE_DigiHub

Supervisió FV Autoconsum

Dades globals de tota la xarxa

 

Gobernança i llicències

Gobernança i llicències

Protecció

  • Resiliència climàtica
    • Sistemes de protecció ciutadana vers els canvis climàtic

Planificació

  • Dades estratègiques
    • Detecció d'arees vulnerables d'edificis per a la planificació urbana
  • Aprofitament recursos
    • Ús eficient dels recuros energètics i hídrics de tots els sectors que habiten la ciutat

Alt valor estratègic

Gobernança i llicències

Aposta per la innovació

  • Inversió pública en innovació
    • Catalana
    • Espanyola
    • Europea

Economia d'escala

  • Retorn de la inversió  
    • Alt cost implementació d'inici
    • Baix cost manteniment
    • Retorn a mig i llarg plaç
    • Sense llicències mensuals
    • Millora col·laborativa del programari
  • Autosuficiència
    • Independència de les grans tech
    • Aposta per ecosistema local tecnològic
    • Transparència

Codi lliure i obert

Una administració lliure

Gobernança i llicències

Llicència EUPL-1.1

  • Llicència de codi obert promoguda per la Comissió Europea, dissenyada específicament per a programari desenvolupat per administracions públiques a Europa
    • Compatibilitat legal amb el marc europeu
    • Obligació de compartir millores (copyleft)
    • Promou la interoperabilitat i reutilització

Tipus de llicència

Un marc legal sòlid que promou la col·laboració i la millora contínua del programari en l'àmbit públic

Borrador

By CIMNE BEE Group

Borrador

Explora el mapa de vulnerabilitat climàtica de Barcelona, que presenta perspectives d'experts i una plataforma de dades sòlida. Descobreix com s'avalua la vulnerabilitat i els conjunts de dades innovadors que informen aquesta anàlisi ambiental crucial.

  • 50