protocolo internacional de medida y verificacion-volumen i

5/12/2018 Protocolo Internacional de Medida y Verificacion-VOLUMEN I - slidepdf.com

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Protocolo Internacional de

Medida y Verificación

Conceptos y Opciones para Determinar elAhorro de Energía y Agua

Volumen 1

Elaborado por Efficiency Valuation Organizationwww.evo-world.org

Septiembre 2010

EVO 10000 – 1:2010 (Es)



Protocolo Internacional de

Medida y Verificación

Conceptos y Opciones para Determinar elAhorro de Energía y Agua

Volumen 1

Elaborado por Efficiency Valuation Organizationwww.evo-world.org

Septiembre 2010

EVO 10000 – 1:2010 (Es)

© Efficiency Valuation Organization 2010



Visión de EVOUn 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 delsuministro energético.

Misión de EVOPromover 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



Setiembre 2010

Estimado lector:

Dado que el mundo está reconociendo la eficiencia energética como fundamento para unabuena gestión medioambiental, la importancia de una adecuada documentación de los ahorrosnunca ha sido tan grande. Ciertamente es interés de todos que los ahorros previstos sealcancen y se muestre su cumplimiento.

En particular: Los compradores de productos de eficiencia energética quieren saber que los productosque pueden comprar se han probado por medio de métodos ampliamente reconocidos;

Los compradores de productos o servicios de eficiencia energética requieren conocer losresultados de la eficiencia de sus compras, para ayudarles a optimizar el rendimiento ydecidir futuras compras.

Los inversores en proyectos de eficiencia energética necesitan saber que el valor de losahorros energéticos se puede distinguir claramente de los complejos perfiles de consumoenergético de industrias o edificios, de forma que los flujos de caja positivos alcanzados sepuedan identificar como garantía frente a cualquier necesidad de capital de inversión.

Los gobiernos y empresas suministradoras de energía necesitan saber que los ahorrosreportados por los programas de eficiencia energética en toda el área se basan en

resultados reales medidos en campo siguiendo un protocolo ampliamente aceptado.

Básicamente, saber que los ahorros energéticos se pueden reportar de manera transparente esvital para la aceptación de las propuestas de eficiencia energética. Este es el papel quedesempeña el IPMVP: definir la transparencia aglutinando al mismo tiempo las mejoresprácticas en todo el mundo de forma que los profesionales puedan reportar resultados quesean ampliamente reconocidos.

EVO es la única organización mundial dedicada a proporcionar herramientas para cuantificar los resultados de los proyectos y programas de eficiencia energética. Con este fin, EVO hapublicado el IPMVP (ahora en su sexta edición desde su aparición en 1996) y el InternationalEnergy Efficiency Financing Protocol.

El marco de trabajo flexible de las Opciones de MyV del IPMVP permite a los profesionaleselaborar el Plan de MyV correcto para sus edificios o instalaciones industriales, inspirandoconfianza en los que desean capturar sus beneficios financieros y/o ambientales. Los preceptoscentrales del IPMVP son las definiciones claras de la terminología así como el fuerte énfasis enmétodos consistentes y transparentes. Los detalles pueden ser diferentes entre proyectos, perolos métodos generales en las siguientes páginas se han aplicado con éxito en miles deproyectos y programas, tanto grandes como pequeños, en docenas de países, utilizando todoel abanico de técnicas para la eficiencia energética.

El IPVMP es el trabajo de numerosos voluntarios y patrocinadores, listados aquí y en lasediciones anteriores. Me gustaría agradecer a todos los que aparecen en el apartado de



Agradecimientos. Usted puede unirse a este grupo verdaderamente único de profesionalesenviando ejemplos, compartiendo experiencias en el blog de EVO, apuntándose a un comité deEVO o subscribiéndose a EVO. Animo a todos los lectores a darnos su opinión de forma quepodamos mejorar continuamente el IPMVP (correo electrónico a: [email protected]).

John CowanPresidente de la Junta DirectivaToronto, Canada



Contenidosi

CONTENIDOS

CONTENIDOS ............................................................................................... I

AGRADECIMIENTOS ................................................................................. IV

CAMBIOS EN ESTA EDICIÓN .................................................................. VII

PROLOGO ................................................................................................. VIII Resumen del Documento .......................................................................................... viii

Efficiency Valuation Organization y el IPMVP ............................................................ ix

Publicaciones recientes de EVO ................................................................................. ix

Historia de las Ediciones Anteriores ........................................................................... x

Formación y Certificación ........................................................................................... xi

Planes de Futuro de EVO ............................................................................................. xi

CAPÍTULO 1 INTRODUCCIÓN AL IPMVP ................................................. 1

1.1 Propósito y Alcance del IPMVP ............................................................................ 1

1.2 Ventajas que ofrece el uso del IPMVP ................................................................. 2

1.3 Relación del IPMVP con otras guías de Medida y Verificación .......................... 2

1.4 ¿Quién utiliza el IPMVP? ........................................................................................ 3

CAPÍTULO 2 DEFINICIÓN Y PROPÓSITO DE LA MEDIDA Y LAVERIFICACIÓN .......................................................................................... 11

2.1 Propósito de la Medida y Verificación ................................................................ 11

CAPÍTULO 3 PRINCIPIOS DE MEDIDA Y VERIFICACIÓN ................... 13

CAPÍTULO 4 ENTORNO DEL IPMVP Y OPCIONES DE VERIFICACIÓN14

4.1 Introducción ......................................................................................................... 14

4.2 Terminología relacionada con la Energía, el Agua y la Demanda ..................... 15

4.3 El Proceso de Diseño y Elaboración de los Informes de Medida y Verificación............................................................................................................................. 15

4.4 Límite de Medida .................................................................................................. 17

4.5 Selección del Periodo de Medida ........................................................................ 17

4.6 Base para los Ajustes .......................................................................................... 19



Contenidos ii

4.7 Visión General de las Opciones del IPMVP........................................................ 23

4.8 Opciones A y B: Verificación Aislada de la Medida de Mejora de EficienciaEnergética .......................................................................................................... 26

4.9 Opción C: Verificación de toda la Instalación ................................................... 34 4.10 Opción D: Simulación Calibrada ...................................................................... 37

4.11 Guía para la Selección de las Opciones .......................................................... 42

CAPÍTULO 5 CONTENIDO DEL PLAN DE MEDIDA Y VERIFICACIÓN45

CAPITULO 6 ELABORACIÓN DE INFORMES DEMOSTRATIVOS DEAHORROS .................................................................................................. 48

CAPÍTULO 7 CUMPLIMIENTO DEL IPMVP ............................................ 49

CAPÍTULO 8 OTROS ASPECTOS DE LA MEDIDA Y LAVERIFICACIÓN ........................................................................................... 50

8.1 Determinación de los Precios de la Energía ...................................................... 50

8.2 Ajustes de referencia No-Rutinarios .................................................................. 51

8.3 El Papel de la Incertidumbre (precisión) ............................................................ 52

8.4 Coste..................................................................................................................... 53

8.5 Equilibrio entre Coste e Incertidumbre .............................................................. 55

8.6 Verificadores Independientes ............................................................................. 57

8.7 Información Necesaria para el Comercio de Derechos de Emisión ................. 57

8.8 Condiciones Mínimas de Funcionamiento ......................................................... 58

8.9 Datos Climatológicos .......................................................................................... 59

8.10 Estándares Mínimos de Energía ....................................................................... 59

8.11 Cuestiones sobre la Medida .............................................................................. 59

8.12 Dígitos significativos .......................................................................................... 63

CAPÍTULO 9 DEFINICIONES .................................................................. 67

CAPÍTULO 10 REFERENCIAS ................................................................ 71

10.1 Fuentes de organizaciones en les Estados Unidos ......................................... 75

10.2 Referencias de Medidas ..................................................................................... 76

10.3 Referencias de Calibración ................................................................................ 78

10.4 Normativa Internacional y Europea que dan soporte a la Eficiencia Energéticaen Edificios. ........................................................................................................ 78



Contenidosiii

APÉNDICE A EJEMPLOS ......................................................................... 80

A-1 Introducción ......................................................................................................... 80

A-2 Mejora de la Eficiencia del Conjunto Bomba / Motor ......................................... 81

A-3 Opción A: Mejora de la Eficiencia en Iluminación .............................................. 83

A-4 Reducción de Fugas de Aire Comprimido. Opción B ........................................ 88

Las variaciones respecto de los patrones del ahorro pasado permiten evaluar lasprácticas de mantenimiento de los sistema de aire comprimido. ................... 90

A-5 Opción B: Mejora del Conjunto Turbina - Generador ........................................ 90

A-6 Opción A: Medida de la Eficiencia de una Caldera ............................................ 92

A-7 Opción C: Varias MM.EE con Datos de Referencia Reales ................................ 93

A-8 Opción D: Varias MMEE en un Edificio sin Equipos de Medida en el Periodode Referencia ...................................................................................................... 97

A-9 Opción D: Edificio de Nueva Construcción con mejoras sobre losRequerimientos establecidos por el Código de Edificación ......................... 100

APÉNDICE B INCERTIDUMBRE ............................................................ 102

B-1 Introducción ...................................................................................................... 102

B-2 Modelización ..................................................................................................... 107

B-3 Muestreo ........................................................................................................... 113

B-4 Medición del Equipo de Medida ....................................................................... 116

B-5 Combinación de Elementos de Incertidumbre ............................................... 117 B-6 Ejemplo de Análisis de Incertidumbre ............................................................ 121

APÉNDICE C MATERIALES ESPECÍFICOS PARA CADA REGIÓN . 124

C-1 Estados Unidos de América - Abril de 2007 .................................................... 124

C-2 Francia - Julio 2009 ........................................................................................... 126

C-3 España - 2009..................................................................................................... 126

C-4 Rumania - Julio 2010 ......................................................................................... 128

C-5 Bulgaria - Julio 2010 .......................................................................................... 129

C-6 República Checa - Setiembre 2010 ................................................................... 130

C-7 Croacia - Setiembre 2010 ................................................................................... 131

C-8 Polonia - Setiembre 2010 .................................................................................. 132

ÍNDICE ...................................................................................................... 133



Agradecimientos iv

AGRADECIMIENTOS

Este documento se mantiene actualizado principalmente por los siguientes voluntarios. EVOagradece su contribución en la gestión de los comentarios de la última edición, la introducciónde cambios, el diseño de la nueva edición y los comentarios externos sobre la misma. EVOagradece la ayuda y el compromiso de todos los empleados de las entidades voluntarias deEVO.

Junta de Directores de EVO (2010)

John Cowan, Presidente (Canada), Environmental Interface Limited

Thomas Dreessen, Vicepresidente (USA), EPS Capital

John Stephen Kromer,Tesorero y anterior Presidente (USA), Consultor Independiente

Anees Iqbal, Secretary (UK), Maicon Associates Ltd.

Hema Hattangady (India), Consultor i Assessor Schneider Electric

Timothy Hui (China), EcoTech International (ETI)

Jin Ruidong (China) Natural Resources Defence Council

Patrick Jullian (France), GIMELEC

Satish Kumar (India), International Resource Group (IRG)

Pierre Langlois (Canada), Econoler

Tienan Li (China), Center for Industrial Energy Efficiency (CIEE)

Steven R. Schiller (USA), Schiller Consulting Inc.

Alain Streicher (USA), International Resources Group (IRG)

Comité del protocolo IPMVP (2010)

David Jump, Chair (USA) Quantum Energy Services & Technologies, Inc (QuEST)

Thomas Adams (USA), AFCESA

Raja Chirumamilla (USA), Sain Engineering Associates, Inc.

Ellen Franconi (USA), Rocky Mountain Institute

LJ Grobler (South Africa), Energy Cybernetics Pty Ltd.

Sami Khawaja (USA), Cadmus Group Inc.

David Korn (USA), Cadmus Group Inc..

Ken Lau (Canada), BC Hydro

Daniel Magnet (Switzerland), IBTECH

Fernando Milanez (Brazil), National Institute for Energy Efficiency (INEE)

Tracy Phillips (USA), Architectural Energy Corporation

Eric Thut (USA), Chevron Energy Services

Phil Voss (USA) National Renewable Energy Laboratory

Kevin Warren (USA), Warren Energy Engineering

Lia Webster (USA), Portland Energy Conservation Inc. (PECI)



Agradecimientosv

Subcomité de Revisión (2010)

Eric Thut, President (USA), Chevron Energy Solutions

Salil Gogte (USA), Nexant Inc.

David Korn (USA), Cadmus Group Inc.Thomas Adams (USA), AFCESA

Colaboradores de l’IPMVP

Jeff Haberl (USA) Texas Agricultural and Mechanical University

John Stephen Kromer (USA) Consultor Independiente

Steven R. Schiller (USA) Schiller Consulting Inc.

EVO agradece también a sus numerosos suscriptores individuales de todo el mundo y a lasactuales empresas suscritas (se pueden encontrar también en www.evo-world.org):

ADENE – Agencia para a Energia (Portuguese Energy Agency)BC HydroBonneville Power AdministrationEDF Electricite de FranceEnergy Decisions Pty Ltd.EU.BAC – European Building Automation and Controls AssociationGas Natural FenosaHEP-ESCO d.o.o.Itron, Inc.Nexant, Inc.North American Energy Standards Board

powerPerfector Plc.Quantum Energy Services & Technologies, Inc.San Diego Gas & Electric CompanySchneider Electric Conzerv India Pvt. Ltd.SGS-CSTC Standards Technical Services Co., Ltd, ChinaSouthern California EdisonSummit Blue Consulting, LLCTaiwan Green Productivity Foundation (TGPF)The Energy FoundationUniversité de Genève

U.S. EPA Office of Atmospheric ProgramsVanguards Power (Hong Kong) Limited

EVO agradece también al programa de la Comisión Europea Intelligent Energy Europe la cualpatrocina la adaptación y formación del IPMVP en Bulgaria, Croacia, República Checa, Poloniay Romanía. Este patrocinio bajo el nombre de proyecto “PERMANENT” (ver www.permanent-project.eu) ha dado soporte específico a algunos de los añadidos Europeos en este documento.

Traductores.

EVO quiere expresar su agradecimiento a Gas Natural Fenosa por su trabajo inicial detraducción del Volumen 1 del Protocolo de Medida y Verificación del Rendimiento EnergéticoIPMVP,versión 2009 y al Institut Català d’Energia (ICAEN), a Eficiència Energètica S.A



Agradecimientos vi

(EFIENSA), y a la Associació Catalana de Tècnics en Energia, Climatització i Refrigeració(Actecir), por su trabajo de traducción de la nueva versión 2010 de dicho Volum 1del ProtocoloIPMVP.



Cambios en esta ediciónvii

CAMBIOS EN ESTA EDICIÓN

Esta edición del 2010 hace los siguientes cambios respecto la anterior edición del 2009:

1. Añade al Anexo C las secciones para Bulgaria, Croacia, República Checa, Rumania yPolonia, con presentaciones de organizaciones clave que participan en el proyectoPERMANENT de la Intelligence Energy Europe en cada país (véase www.permanent-project.eu).

2. Se han cambiado algunas referencias del Guideline 14 de ASHRAE en el capítulo 10 yclarificada su única función de cara al público en los capítulos 1.3, 4.8, 4.9 i 4.10.

3. Se ha añadido la definición de Demanda en el capítulo 9.

4. Se han incluido subcapítulos dentro del capítulo 10 para identificar recursos aplicables aregiones y se han añadido referencias de normativas Internacionales y Europeas.

5. Se incluye una Tabla de conversión de unidades técnicas más comunes en el Apéndice A-1.

6. El ejemplo del Apéndice A-6 se ha puesto en contexto Europeo.

7. Se han hecho pequeñas correcciones de errores tipográficos y de escritura y se hanactualizado las referencias de esta edición del lPMVP.

8. Se ha añadido la sección 8.12 sobre dígitos significativos y se han revisado ejemplos parareflejar cambios



Prologo viii

PROLOGO

Resumen del DocumentoEl Volumen I del Protocolo Internacional de Medida y Verificación del Ahorro Energético (International Performance Measurement and Verification Protocol, IPMVP) es una guía quedescribe las prácticas más comunes relacionadas con la medida, el cálculo y la elaboración delos informes demostrativos de ahorros, derivados de los diferentes proyectos de eficienciaenergética, en las instalaciones del usuario final. El IPMVP presenta un marco de trabajo ycuatro opciones de Medida y Verificación para la elaboración de un informe de ahorros de unproyecto transparente, fiable y coherente. Las actividades de Medida y Verificación incluyen elanálisis de las instalaciones, la medición de la energía o la cantidad de agua, la monitorizaciónde variables independientes, el cálculo y la elaboración de informes. Si se siguen lasrecomendaciones del IPMVP, estas actividades de Medida y Verificación pueden dar lugar ainformes de ahorro fiables.

El IPMVP está pensado para que los profesionales lo utilicen como base para la elaboración deinformes 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. Elcumplimiento del IPMVP exige la elaboración de un Plan Medida y Verificación específico encada proyecto que sea coherente con la terminología empleada en el IPMVP. Se tiene queespecificar el nombre de la opción, u opciones, del IPMVP que se van a utilizar, los métodos deanálisis y de monitorización de la medida que se van a usar, los procedimientos de calidad aseguir 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 deMedida y Verificación.

3. Establece los fundamentos de la Medida y Verificación definiendo los principiossubyacentes de una buena Medida y Verificación. El documento recoge un resumen de losmétodos industriales más utilizados en la implementación de dichos principiosfundamentales.

4. Define el marco de actuación del IPMVP y sus cuatro opciones. Presenta la metodologíabásica 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 yproporcionan una guía para que el usuario pueda escoger una u otra según susnecesidades.

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

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 informesdemostrativos de ahorros.



Prologoix

8. Proporciona una relación de las diversas cuestiones que pueden surgir en el diseño de laMedida 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 deMedida y Verificación y los Informes de Ahorro.

El Apéndice B resume las técnicas básicas de cuantificación de la incertidumbre, paraproporcionar una orientación sobre el nivel de rigor apropiado en cada proceso de Medida yVerificación.

El Apéndice C contiene materialse específicos para cada región, Estados Unidos, Francia,España, Rumania, Bulgaria, República Checa, Croacia y Polonia.

Efficiency Valuation Organization y el IPMVPEl Protocolo Internacional de Medida y Verificación (International Performance Measurementand Verification Protocol, IPMVP) está patrocinado por la Efficiency Valuation Organization(EVO) una organización privada sin ánimo de lucro. EVO prevé la creación de un mercadomundial que valore de forma adecuada el uso eficiente de los recursos naturales y haga un usoeficiente de la energía, como una nueva fuente energética. La misión de EVO es promover ydesarrollar el uso de estándars para cuantificar y gestionar el beneficio y riesgos asociado conlas transacciones comerciales relacionadas con la eficiencia energética, las energíasrenovables y el uso eficiente del agua. EVO es una organización formada por suscriptores conapoyo en todo el mundo.

EVO agradece la labor de todos los voluntarios que mantienen actualizados los documentoselaborados por EVO. Los miembros de nuestro Consejo y de los comités que han participadoactivamente en la elaboración de este documento aparecen mencionados en la sección deAgradecimientos, 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 supublicación, 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 correoelectrónico 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 estáorganizando grupos locales e internacionales para documentar los procedimientosinternacionales de Medida y Verificación. Para participar como voluntario o subscriptor, puedevisitar 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 EVOEn la actualidad EVO dispone de tres publicaciones en su página web:



Prologo x

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 losproyectos 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 adecuadoPlan de Medida y Verificación permite verificar el rendimiento real del proyecto, en base aclaros informes demostrativos de ahorro.

IPMVP Volumen II. Calidad Ambiental Interior (IEQ)

El Volumen II aborda cuestiones relacionadas con la calidad ambiental en el interior deedificios, ya que se pueden ver afectada por un proyecto de eficiencia energética. Se centra encómo 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 unproyecto de eficiencia energética. Aconseja cómo medir los parámetros relacionados con lacalidad ambiental para valorar s i las condiciones interiores han sufrido algún cambio, aldeterminar el ahorro, desde las condiciones de referencia.

IPMVP Volumen III. Aplicaciones

El Volumen III contiene unas guías específicas del Volumen I. Los dos manuales disponiblesabordan las nuevas construcciones (Parte I) y la instalación de sistemas de energíasrenovables en instalaciones ya existentes (Parte II). Se espera que este volumen continúe sudesarrollo a medida que se van definiendo más aplicaciones específicas.

Protocolo Internacional de Financiación de la Eficiencia Energética (IEEFP)

El IEEFP proporciona directrices para las instituciones financieras locales de todo el mundopara evaluar y financiar la eficiencia energética y el ahorro basados en proyectos de energíarenovable.

Historia de las Ediciones AnterioresLa primera edición del IPMVP, titulada North American Energy Measurement and VerificationProtocol, fue publicada en marzo de 1996, modificada en diciembre de 1997 cambiando sutítulo por el de International Performance Measurement and Verification Protocol. Las OpcionesA y B sufrieron varias modificaciones importantes cuando el IPMVP fue reeditado en 2001 y seañadieron 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. Deparmentof Energy (DOE), elaboraron y editaron estos documentos.

En 2002 IPMVP Inc. fue incorporada como una organización sin ánimo de lucro con el fin deincluir 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 ypublicó las nuevas secciones del Volumen III que tratan sobre Nuevas Construcciones yEnergías Renovables. En 2004 el nombre de IPMVP Inc. cambió por el de Eficciency ValuationOrganization ampliando sus horizontes.

En 2007, EVO actualizó el Volumen I del protocolo IPMVP básicamente para aclarar,reescribiendo el Apéndice B de Incertidumbre. No se hicieron cambios substanciales en cuantoa conceptos básicos si bien los títulos de las Opciones A y B se ampliaron con descripción demateriales para asegurar su correcta comprensión. En 2009 el Volumen I se modificó paraseparar referencias específica de los EEUU y para establecer una estructura de materialespecífico para diferentes regiones en un nuevo Apéndice C para Estados Unidos y Francia.



Prologoxi

Formación y CertificaciónEVO es consciente de que las publicaciones por sí solas no mejorarán la eficiencia energéticaen todo el mundo. Por eso, EVO y todos sus socios introdujeron una serie de programas deformación 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 Mediday Verificación.

EVO también ofrece el título Certified Measurement and Verification Professional (CMVP) paraque los profesionales puedan demostrar, una vez aprueben un examen, sus conocimientos delIPMVP, así como una experiencia y una formación adecuada. Aquellas personas que obtenganla certificación CMVP deberán tener aptitudes para desarrollar Planes de Medida y Verificación y gestionar los programas de Medida y Verificación en aplicaciones reales. Para másinformación sobre el certificado CMVP, y de los profesionales que cuentan con el CMVP, puedevisitar la web de EVO. www.evo-world.org .

Planes de Futuro de EVO

Los subscriptores y voluntarios de EVO elaboran planes para el desarrollo de nuevosprogramas de formación y, publicaciones sobre la valoración de la eficiencia. EVO invita allector del IPMVP a convertirse en subscriptor de EVO, realizar sugerencias nuevas y participar en las nuevas actividades de EVO, o en las ya existentes.

Con motivo de su proyección internacional EVO está en proceso de:

Búsqueda de colaboradores que contribuyan desde su ámbito al mantenimiento y desarrollode las publicaciones de EVO;

Realización de la capacitación adicional y programas de certificación en todo el mundo;

Tradución de sus últimas publicaciones a diversos idiomas;

Organización de más programas de formación y certificación en todo el mundo, y

Anima a los suscriptores a compartir por internet sus ideas sobre la valoración de laeficiencia..

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 eninglés y las traducciones certificadas de las publicaciones de EVO siempre están disponiblespara su descarga en la dirección www.evo-world.org. La intención de EVO es revisar todos losdocumentos cada cinco años. Les agradeceríamos que nos hicieran saber cómo podemosmejorar o ampliar nuestros servicios.



Introducción al IPMVP1

CAPÍTULO 1 INTRODUCCIÓN AL IPMVP

1.1 Propósito y Alcance del IPMVPEfficiency Valuation Organization (EVO) publica el International Performance Measurement andVerification Protocol (IPMVP) para incrementar la inversión en proyectos de eficienciaenergética 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 delos proyectos de eficiencia en compradores, vendedores y financieros. Algunos de estosmétodos y términos se pueden ser utilizar en la redacción de los contratos de rendimientoenergético, 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 laeficiencia 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 queproporcionar 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 yaexistentes, o en construcción, y también en procesos industriales. El Capítulo 1.4, guía deusuarios, 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 principiosfundamentales 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 delIPMVP, se exponen en el Capítulo 7. En el Capítulo 8 del Volumen I se resumen las cuestionestípicas del diseño de Medida y Verificación, y enumera otros recursos. El Apéndice A recoge untotal de doce ejemplos, y el Apéndice B resume los métodos básicos de análisis de laincertidumbre.

El Volumen II del IPMVP proporciona un enfoque para evaluar las cuestiones relacionadas conla calidad ambiental en el interior de edificios por el diseño, la implementación y elmantenimiento de las MMEE . Y recomienda realizar la medición de las condiciones interiorespara 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 renovablesinstalados en las instalaciones ya existentes.

1Las palabras escritas en cursiva están definidas en el capítulo 8.

2 Pese a la controversia los términos medida de c onservación 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.orgcontiene 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.



Introducción al IPMVP 2

Los tres volúmenes del IPMVP son un conjunto de documentos en constante actualización; lasúltimas ediciones están disponibles en la web de EVO.

1.2 Ventajas que ofrece el uso del IPMVP

Desde 1995 la historia del IPMVP, y su uso internacional, proporciona las siguientes ventajas atodos 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 unprocedimiento correcto. Un informe de ahorro elaborado conforme al IPMVP permite alcliente, ya sea un consumidor de energía o de otro servicio, aceptar el rendimientoespecificado en el informe. La empresa de servicios energéticos (ESE), cuya facturación sebasa 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. Laespecificación 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 EfficientDesign (LEED™) que utiliza el United States Green Buildings Council y otrasorganizaciones. Estos estándares fomentan el diseño sostenible de nuevos edificios y elfuncionamiento 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 objetivosen materia de eficiencia energética y ambiental. El IPMVP ha sido adoptado por muchasadministraciones 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 VerificaciónEn el capítulo 9 aparecen otras fuentes de interés para el lector del IPMVP. Hay cuatropublicaciones que merece la pena destacar:

ASHRAE, Guideline 14-2002 Measurement of Energy and Demand Savings (ver laReferencia 3 en el Capítulo 10). La publicación de la American Society of Heating,Refrigerating and Air-Conditioning Engineers, Inc. proporciona detalles complementarios alIPMVP. Muchos de los autores de la Guideline 14-2002 han participado en la elaboracióndel IPMVP. Aunque la Guideline 14-2002 aporta detalles técnicos sobre muchos de losmismos 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 yVerificación y se puede adquirir en la librería de la ASHRAE enhttp://resourcecenter.ashrae.org/store/ashrae/ .

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




1.4 ¿Quién utiliza el IPMVP?El IPMVP presenta una serie de principios y términos comunes que están aceptados comobase en un correcto proceso de Medida y Verificación. En él no se establecen todas lasactividades 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 decualquier persona que vaya a leer los informes demostrativos de ahorro de energía. Estediseño concreto está recogido en el Plan de Medida y Verificación, y el ahorro debe ser calculado como se define en dicho documento.

Este documento está elaborado para proporcionar un mayor nivel de detalle en las prácticas deMedida 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 aplicacionesdiferentes para las técnicas de Medida y Verificación.

El Capítulo 3 presenta los seis principios fundamentales para un uso correcto de la Mediday 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 ahorrosnecesarias para expresar el ahorro de forma adecuada. La Tabla 1 resume las cuatroopciones 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 unasdirectrices 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 doceproyectos diferentes.

El Capítulo 5 propone las cuestiones y la información que se debe incluir en el Plan deMedida y Verificación y ofrece algunas recomendaciones sobre los temas claves que sepodrían discutir a la hora de abordar cada punto. El lector puede utilizar esta relación paradescribir 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 informedemostrativos de ahorros.

El Capítulo 7 presenta los requisitos para cumplir estrictamente el IPMVP y se sugierenalgunos términos para especificar el uso del IPMVP en los contratos de rendimientoenergético.

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 deMedida 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. Lasección 8.5 se centra en los factores relacionados con este tema. El Apéndice Bproporciona 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 informaciónsobre estadística para la normalización de los datos obtenidos durante la campaña demedición realizada en el período demostrativo de ahorro. Las técnicas de muestreo, o deevaluación de la incertidumbre, pueden ser de gran ayuda. El Capítulo 8 presenta tambiéncuestiones 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 lamedida.

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




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 disponende métodos parecidos en sus Planes de Medida y Verificación y en su implementación. Desde

la sección 1.4.1 hasta la 1.4.10 se indican algunas formas de utilizar el presente documento por los usuarios siguientes:

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 elahorro conseguido.

Gerentes de instalaciones que desean cuantificar las variaciones de su presupuestoenergético.

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 emisiones.

Las entidades financieras y los compradores de derechos de emisiones, para cualquiera de lasaplicaciones anteriormente mencionadas, encontrarán el modo de utilizar este documento bajolas 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 rendimientoenergético en edificios, es presentar el rendimiento económico real de un proyecto deimplantación de MMEE . El Plan de Medida y Verificación formará parte del contrato derendimiento energético y establecerá las medidas y cálculos que se tienen que realizar paradeterminar la cantidad a pagar, o demostrar la consecución del nivel de eficiencia energéticagarantizado.

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 (Sección4.8.1) será la opción más económica. Por ejemplo, una ESE a la que se encarga mejorar laeficiencia de una planta de producción de frío sólo tendrá que demostrar el antes y el despuésde la eficiencia energética de la planta de producción de frío, sin tener que considerar elconsumo normal de energía, el cual depende del volumen que tenga que refrigerar, y esto noes 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 deenergía 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 rendimientoenergético de todo el edificio.




En el caso que el contrato de rendimiento energético se centre en el rendimiento de toda lainstalación, 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 devariables estáticas de referencia y se le asigna la tarea de su monitorización a las

correspondientes personas, que serán las encargadas de realizarlo durante el periododemostrativo de ahorro. No obstante, en el caso de nuevas construcciones, se utilizará laOpción D (Sección 4.10 o el IPMVP Volumen III Parte I). En los casos en los que existe unequipo de medida principal para todos los edificios de un mismo complejo, y todavía no se haninstalado los equipos de medida individuales en cada uno de los edificios, se puede utilizar laOpción 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 unaño, antes de planificar la implementación de la MMEE .

Las mediciones se pueden realizar durante el plazo de vigencia del contrato de rendimientoenergético, o durante un periodo más corto definido en el contrato poco después de laimplantación de las medidas de mejora de la eficiencia energética (MMEE ). Cuanto más largosea 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 referenciacambie tras la implantación de las MMEE . Ante esta posibilidad se requiere el registroadecuado y previo de todas las variables estáticas en el Plan de Medida y Verificación y unamonitorización estricta de las condiciones existentes tras la implantación de las MMEE (Sección8.2).

La complejidad del diseño de la Medida y Verificación y su tratamiento informático (Secciones4.8.3 y 8.11) debe considerar además el coste de la Medida y Verificación, la magnitud delahorro 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 energética,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 Plande Medida y Verificación, o un informe demostrativo de ahorro, puede contratar el servicio conun verificador independiente, de forma adicional a la empresa de servicios energéticos (Sección8.6).

El Apéndice A incluye algunos ejemplos sobre las aplicaciones del IPMVP en el sector de laedificación (Secciones A-7, A-8, A-9, mientras que las Secciones A-2, A-3 y A-6 incluyenejemplos 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 esta comprobación, los responsables de la planta industrial asumen la responsabilidad desu funcionamiento y, en general, no desean mantener una relación permanente con la ESE. ElPlan de Medida y Verificación pasa a formar parte de los términos del contrato de rendimientoenergético y define las medidas y cálculos que se tienen que realizar para determinar lacantidad a pagar, o demostrar el alcance de cualquier nivel de eficiencia que se hayagarantizado.

Al contrario que ocurre con los edificios, los procesos industriales suelen implicar relacionesmás complejas entre el consumo de energía y un gran abanico de variables que influyen sobredicha energía. Además de las condiciones climatológicas, también hay que tener en cuentaotros parámetros, como son el tipo de producto fabricado, los cambios que sufren las materiasprimas, 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 análisisresulta muy complicado cuando se intenta identificar el ahorro con el equipo de medidaprincipal 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 relacióncon los términos del contrato de rendimiento energético. El aislamiento de las medidas deeficiencia energética restringe el límite de medida a los sistemas cuyo rendimiento energéticose puede comparar fácilmente con las variables de producción. Con la instalación de equiposde medida parcial para Medida y Verificación también se puede conseguir una información útilsobre el control de los procesos.

El coste de la Medida y Verificación se puede controlar considerando la responsabilidad detodas las partes que participan en el contrato de rendimiento energético. En caso de poder estimar con precisión algún parámetro y que sea aceptado por todas las partes, la Opción A(Sección 4.8.1) será la más económica. Por ejemplo, una ESE que acuerde mejorar laeficiencia de un horno puede demostrar el ahorro del consumo de energía del horno en elmomento 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, sinoque éste dependerá de los parámetros de producción que están fuera de su control. Noobstante, si la ESE acuerda reducir el consumo de energía del horno, se comparará elconsumo de energía del horno modificado con la MMEE implementada con el consumo deenergía 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 consumode combustible del horno. Se elegirá la Opción C (Sección 4.9) si el equipo de medida de laplanta principal, o los equipos secundarios de medida de los distintos procesos, miden elrendimiento 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 deenergía que influyen 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 másprolongado sea el periodo demostrativo de ahorro (Sección 4.5.2), o cuanto más amplio sea ellímite de medida (Sección 4.4), más importancia se tiene que prestar a la posibilidad de que losconsumos de referencia cambien tras implantar la MMEE. Un buen registro previo de lasvariables estáticas en el Plan de Medida y Verificación (Capítulo 5), y una monitorizacionestricta de las condiciones existentes tras implantar la MMEE (Sección 8.2), ayudan aidentificar cuál ha sido el cambio respecto a los consumos de referencia.

En general, los responsables de las instalaciones suelen monitorizar el consumo de energíadurante periodos prolongados para reducir el mal uso de la energía. Por el contrario, la ESE secentra en monitorizar el consumo durante un periodo corto de tiempo para demostrar surendimiento (Sección 4.5.2).

Las MMEE que se pueden desconectar temporalmente con cierta facilidad (dispositivos derecuperación 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 (Secciones4.8.3 y 8.11) debe considerar además, el coste de la Medida y Verificación, la magnitud delahorro 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 rendimientoenergético (Sección 8.1).




Si un consumidor de energía considera que no tiene capacidad suficiente para revisar un Plande 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 enla mayoría de las plantas industriales).

1.4.3 Consumidores Industriales y del Sector Terciario que Implementan sus propiasmedidas de mejora de Eficiencia Energética

En muchas ocasiones son los propios usuarios los que implementan sus MMEE . Si estánconvencidos de conseguir un ahorro, un enfoque sin Medida y Verificación permitirá asignar elresto 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 unincierto 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 yla ESE. El coste de elaboración de los informes puede ser menor debido a que se trataría deunos informes menos formales.

1.4.4 Responsables de Instalaciones que desean Contabilizar las variaciones delPresupuesto Energético

Para gestionar correctamente el coste energético, el responsable de la instalación debecomprender cuál es la relación que hay entre el consumo de energía y los principalesparámetros operativos de la instalación. Los parámetros operativos más relevantes son laocupación, la tasa de producción y las condiciones climatológicas. Si el responsable de lainstalación no tiene en cuenta estas variables independientes le resultará muy complicadoexplicar los cambios producidos respecto al presupuesto energético inicial. También corre el

riesgo de realizar futuros presupuestos de forma errónea. Los ajustes en los consumos dereferencia 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 aexplicar 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 medidaparcial de las secciones más importantes. Si existen equipos de medida parcial en alguna parteconcreta de la instalación (Sección 4.8) éstos pueden ayudar a asignar los costes a cadadepartamento 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 exigentomar lecturas durante un periodo prolongado de tiempo. Se debe prestar también muchaatención al coste de mantenimiento y calibrado de los equipos de medida y a la gestión de lainformación 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 conel que habrían obtenido de no haber incluido en su diseño algunas MMEE . La falta deinformación 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 simulaciónseguirán 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 IPMVPVolumen III Parte I, New Construction, en el que se incluyen métodos para situacionesespeciales.

1.4.6 Arquitectos y Promotores de nuevas edificaciones qeu desean obtener laCalificación LEED

Arquitectos y promotores pueden tener interés en que su edificio sea calificado por el programade Leadership in Energy Efficient Design (LEED) del United States Green Building Council yotros. Para lograr la parte relativa a la Medida y Verificación en el sistema de calificación, el

edificio debe tener un sistema de Medida yVerificación

que se adhiera al IPMVP. La adhesiónal 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 IPMVPVolumen 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 calificadopor el programa de Leadership in Energy Efficient Design (LEED) del United States GreenBuilding Council y otros. Para ser calificado como Energy & Atmosphere, del sistema decalificación LEED, el edificio debe disponer de un sistema de Medida y Verificación que seadhiera 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 elPlan 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 delcertificado LEED, que se basa en el número de equipos de medida parcial instalados en eledificio.

La Opción C (Sección 4.9) monitorizaría cuál es el rendimiento de toda la instalación, opciónadecuada para edificios ya construidos. Sin embargo, si antes de intentar conseguir unacalificación no había un equipo de medida de todo el edificio, se necesita la Opción D (Sección4.10) para el periodo de desarrollo de un consumo de referencia durante el año posterior a lainstalación 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 deempresas energéticas, necesitan evaluar de forma rigurosa la efectividad de sus programas deeficiencia energética. Una forma de evaluar el impacto de un programa de gestión de lademanda consiste en calcular el ahorro conseguido en varias instalaciones de consumidoresfinales, escogidas de forma aleatoria. Estos datos pueden servir para extrapolar el resultado atodo los participantes del programa de gestión de la demanda. Para ello puede utilizar lasopciones del IPMVP presentadas en el Capítulo 4 para evaluar el ahorro en las instalacionesseleccionadas aleatoriamente.




El diseño de cualquier programa de evaluación local especificará qué opciones del IPMVP sepueden 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 delprograma.

Las empresas energéticas ya disponen en sus bases de datos de toda la información sobre susproductos 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 unconocimiento adecuado de los cambios que se producen en cada instalación, lo lógico esencontrar una gran desviación en el porcentaje de ahorro esperado, sobre todo a medida quedisminuye el tiempo transcurrido entre el periodo de referencia y el periodo demostrativo delahorro.

EVO está monitorizando las necesidades de los programas de evaluación de las empresasenergéticas. Asimismo, EVO se está planteando desarrollar una guía especial de Medida yVerificación para evaluar los programas de gestión de la demanda, y para establecer unosconsumos de referencia para la medida de la respuesta a la demanda de los clientes quereciben 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 yVerificación de la eficiencia de la energía, de forma que se emplean técnicas parecidas deMedida y Verificación. La técnica adecuada en cada proyecto depende de la naturaleza delcambio que se desea evaluar y de la situación del usuario, como ya se ha explicado en lasSecciones 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 complicadocontrolar 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 elrendimiento de todos los cambios en conjunto.

En caso de tratar de evaluar el consumo de agua fuera de la instalación, el elemento ajustes dela ecuación 1 del IPMVP (Capítulo 4) puede estar relacionado con los parámetros quecondicionan el uso del agua, tales como la lluvia.

Los medidores de caudal, o caudalímetros, (ver Sección 8.11, Tabla 5) son los más utilizadosen Medida y Verificación de proyectos de eficiencia en consumo de agua.

1.4.10 Comercio de Derechos de EmisiónLos proyectos de eficiencia energética pueden ser esenciales para ayudar a los grandesconsumidores 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 suconsumo 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 deexposición pública, el cumplimiento de un protocolo reconocido por el sector aporta credibilidada 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 oposterior. 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 laincertidumbre en la cuantificación al eliminar las opciones que utilizan valores estimados, osimulados, 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 la verificación11

CAPÍTULO 2 DEFINICIÓN Y PROPÓSITO DE LA MEDIDA Y

LA VERIFICACIÓNLa Medida y Verificación (M&V) es un proceso que consiste en utilizar la medida paraestablecer de forma fiable el ahorro real4 generado en una instalación dentro de un programade gestión de la energía. El ahorro no se puede medir de forma directa, puesto que representala 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 eficienciaenergética, a la vez que se realizan los ajustes oportunos según la variación de las condicionesiniciales.

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 terceraspartes.

En caso de no existir demasiadas dudas sobre el resultado de un proyecto, o que no senecesite demostrar el resultado a otra parte, es posible que no se tenga que realizar un Plan deMedida y Verificación. Sin embargo, es conveniente verificar que los equipos instalados soncapaces de generar el ahorro esperado. Comprobar el potencial de ahorro implica realizar inspecciones regulares e inspecciones durante la puesta en marcha de los equipos. Encualquier 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 elIPMVP, ya que no precisa ningún consumo de energía de la instalación.

2.1 Propósito de la Medida y VerificaciónLos 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 que proporciona a los propietarios, y a losresponsables de las instalaciones, un valioso feedback sobre las MMEE implementadas. Estefeedback 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 elrendimiento y/o la garantía de un contrato de rendimiento energético. Un Plan de Medida yVerificación bien definido e implementado puede ser la base para documentar el rendimiento deforma 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 la verificación 12

c) Mejorar la financiación del proyecto de eficiencia

Un buen Plan de Medida y Verificación incrementa la credibilidad y transparencia de losinformes de ahorros sobre el resultado de las inversiones en eficiencia. Asimismo, aumenta laproyección de los resultados obtenidos por realizar inversiones en eficiciencia energética. Estacredibilidad puede aumentar la confianza de los inversores y promotores de proyectos deeficiencia 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 alincluir todos los costes de Medida y Verificación en los parámetros económicos del mismo. Unabuena estrategia de Medida y Verificación también ayuda a los responsables a detectar yreducir problemas operativos y de mantenimiento, lo que les permite operar la instalación deforma más eficiente. Asimismo, un buen plan de M&V genera conocimiento para el diseño deproyectos 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 yVerificación 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 presupuestosadecuados 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 deeficiencia. La inclusión de un Plan de Medida y Verificación para determinar el ahorro deenergía supone una ventaja para los informes de reducción de emisiones en comparación coninformes 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, paragestionar el uso de un sistema de suministro de energía pueden emplear técnicas de Medida yVerificación para evaluar el ahorro en determinadas instalaciones de consumidores. Laaplicación de técnicas estadísticas y otras hipótesis, al ahorro determinado con las técnicas deMedida y Verificación en las instalaciones seleccionadas puede ayudar a predecir el ahorro deenergía del conjunto de la instalación, donde no se han realizado mediciones, con el fin demostrar los resultados del programa aplicado de eficiencia.

h) Hacer comprender a la sociedad que la gestión de la energía es una herramientapública prioritaria

Gracias a que los proyectos de gestión de la energía ganan credibilidad, la Medida yVerificación hace que la sociedad acepte aún más la reducción de las emisiones que vanasociada a ella. Esta aceptación de la opinión pública fomenta las inversiones en proyectos deeficiencia 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 lasventajas sociales que aporta una buena gestión de la energía, como por ejemplo la mejora dela salud comunitaria, la reducción de la degradación medioambiental y un aumento del empleo.



Principios de Medida y la Verificación13

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 elpresupuesto 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 laMedida 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 variacionesen la exactitud deben ser acompañados de una mayor cautela en el momento de realizar cualquier estimación o valoración.

Amplio: Un informe demostrativo de ahorros de energía debe tener en cuenta todos losaspectos 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 laMedida y Verificación debe infravalorar el ahorro.

Coherente: Un informe de un proyecto de eficiencia energética debe mantener su coherenciacon:

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 implicavaloraciones que no son formuladas de la misma forma. Al identificar los puntos clave, elIPMVP evita las incoherencias que puedan surgir por la falta de consideración de lascuestiones importantes.Relevante: La determinación del ahorro deberá medir los parámetros del rendimiento que sonde interés o, al menos permitir que sean conocidos. Los parámetros menos importantes opredecibles pueden ser estimados.

Transparente: Todas las actividades de Medida y Verificación deben ser documentadas condetalle y de forma clara. El detalle debe incluir todos los elementos definidos en los Capítulos 5y 6 sobre los contenidos de un Plan de Medida y Verificación y un informe demostrativo deahorro, respectivamente.

En resumen, este documento presenta un marco de trabajo que incluye los procedimientosbásicos y cuatro opciones para que la realización de la Medida y Verificación siga estosprincipios fundamentales. Cuando el marco no exista, o no sea coherente, en cualquier aplicación específica, servirán de guía estos principios de Medida y Verificación.




Entorno del IPMVP y Opciones de Verificación 14

CAPÍTULO 4 ENTORNO DEL IPMVP Y OPCIONES DE

VERIFICACIÓN

4.1 IntroducciónEl ahorro de energía6 no se puede medir de forma directa ya que representa la ausencia delconsumo de energía. Por ese motivo, el ahorro se determina comparando el consumo, o lademanda, antes y después de la implementación de un proyecto de eficiencia energética, altiempo 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 delconsumo de energía de una caldera industrial antes y después de la implantación de unamedida de mejora de la eficiencia energética (MMEE ) para recuperar el calor de los gases deescape. Justo en el momento de la implantación de la MMEE la producción de la plantaaumentó.

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 estarelación de referencia se utilizó para estimar la cantidad mensual de energía que habríaconsumido la caldera si no se hubiera implementado la MMEE , denominada energía dereferencia ajustada. El ahorro o el consumo de energía evitado es la diferencia entre la energíade referencia ajustada y la energía que realmente se midió durante el periodo demostrativo deahorro.

Si no se realizan ajustes en función de las variaciones de la producción, la diferencia entre laenergía de referencia y la energía del periodo demostrativo de ahorro sería mucho menor, lo


Periodo dereferencia

Periodooptimizado

InstalaciónMEEs

Energía deReferencia

Incremento deProducción

Energía de ReferenciaAjustada

AHORRO O CONSUMODE ENERGÍA EVITADO

Periodo DemostrativoDe Ahorro

Tiempo

Figura 1: Ejemplo de históricode energía

Uso deenergí a



Entorno del IPMVP y Opciones de Verificación15

que supondría que en el informe no se reflejaría todo el efecto provocado por la recuperaciónde calor.

Es necesario separar el efecto que tienen sobre el consumo de energía un proyecto deeficiencia energética, del efecto que generan otros cambios que se producen de manera

simultánea, y que repercuten en los equipos que consumen energía. La comparación delconsumo de energía antes y después se tiene que realizar de forma adecuada utilizando lasiguiente 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 dereferencia y del periodo demostrativo de ahorro bajo un conjunto de condiciones similares. Elelemento ajustes diferencia los informes demostrativos de ahorros veraces de lo que sería unasimple 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 lograríareflejar el rendimiento real del proyecto. Para mostrar de forma adecuada el ahorro, los ajustesdeben 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 yajustes. Si esta información no resulta suficiente para aclarar todas las cuestiones que puedansurgir 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 DemandaEl 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 documentolas palabras en cursiva se utilizarán en el sentido de consumo de energía, agua o demanda. Deforma parecida, el término medida de mejora de la eficiencia energética (MMEE ) se referirá, engeneral, a las medidas implantadas para mejorar la eficiencia o el ahorro de la energía, agua, oreducción de la demanda.

4.3 El Proceso de Diseño y Elaboración de los Informes de Medida yVerificaciónEl proceso de elaboración y diseño de los Planes de Medida y Verificación es paralelo alproceso 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. Siel usuario quiere controlar el coste total de la instalación, los métodos más adecuados sonlos de Toda la Instalación. Si el usuario se centra en una MMEE concreta, las técnicas másadecuadas 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 ala 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 realizaránajustes de todos los consumos de energía en base a las condiciones del periododemostrativo 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 enel contrato de rendimiento energético).

3. Recopilar toda la información correspondiente a los consumos de energía y a lasoperaciones 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 eldesarrollo del Plan de Medida y Verificación.

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

7. Recopilar toda la información sobre la energía y las operaciones del periodo demostrativode 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 Plande 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 que una MMEE disminuya el consumo de iluminación, el límite demedida debe incluir la potencia de iluminación. Sin embargo, al reducir el consumode energía de iluminación también se puede reducir la demanda de refrigeración,o podría aumentar la de calefacción. En general, la cantidad de energía decalefacción o refrigeración atribuibles a la iluminación no resulta fácil de medir. Losefectos cruzados deberían ser estimados en lugar de incluirse dentro del límite demedida.

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 demostrativos de ahorro cumplentambién con lo dispuesto en el Plan de Medida y Verificación que se ha aprobado (ver Sección8.6).

En el resto del documento se facilitan todos los detalles para determinar e informar sobre elahorro.




4.4 Límite de MedidaEl ahorro se puede determinar en toda la instalación o solamente en una parte de ella, enfunción del propósito del informe.

Si el propósito del informe es gestionar sólo el equipo implicado en el proyecto de eficienciaenergética, el límite de medida se establece alrededor de ese equipo. Entonces se podrádeterminar toda la información relevante relacionada sobre el consumo de energía de losequipos dentro del límite de medida7. Este enfoque se utiliza en las Opciones deVerificación Aislada de la MMEE de la Sección 4.8.

Si la finalidad del informe es gestionar la eficiencia energética de toda la instalación, paraevaluar el ahorro y el rendimiento se puede utilizar el equipo de medida que determine elconsumo 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 pocofiables, o no están disponibles, cualquier dato sobre el consumo de energía obtenido con unprograma de simulación calibrado puede sustituir los datos que faltan, tanto en una parte dela instalación como en toda ella. El límite de medida se puede establecer conforme a cadasituación. 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 quedefuera de un límite de medida práctico. En cualquier caso, se considerarán todos los efectossobre los consumos de la energía de las MMEE . Con las mediciones se determinará quéefectos energéticos son significativos, y el resto serán estimados o ignorados.

Cualquier efecto energético que se produzca fuera del límite de medida se denomina efectocruzado

8. Hay que intentar buscar la forma de estimar la magnitud de tales efectos cruzadospara poder determinar el ahorro. Otra posibilidad consiste en no tenerlos en cuenta, siempreque 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 MedidaHay que prestar especial atención a la selección del periodo de tiempo que se va a tomar comoperiodo de referencia y como periodo demostrativo de ahorro. A continuación se planteandiferentes 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 los modos de operación de la instalación. Este periodo tiene que abarcar un ciclo operativo completo, desde el consumo de energía máximo al mínimo.

Ejemplos de Ciclos Operativos

Normalmente las condiciones climatológicas afectan significativamente alconsumo de energía de los edificios, de forma que se necesitan los datos de todoun año para definir un ciclo operativo completo.

7 La lectura de energía se puede realizar por medida directa de la cantidad de energía, o por la lectura directa de un proxy delconsumo, que ofrecen una relación directa del consumo de energía.

8 Los efectos cruzados también son conocidos como filtraciones.




Puede que el consumo de energía de un sistema de aire comprimido solamenteesté condicionado por el nivel de producción de la planta, el cuál varía según unciclo 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 defuncionamiento. Por ejemplo: aunque se escoja un año como periodo de referencia, sifaltan los datos de un mes, se tiene que incluir los datos de ese mismo mes, pero de unaño diferente, para que el periodo de referencia no contenga una carencia de lascondiciones de funcionamiento por la falta de un mes.

Incluir sólo los periodos de tiempo de los que se conozcan todas las condiciones, fijas yvariables, que afectan a la energía dentro de la instalación. Ampliar hacia el pasado elperiodo de referencia para incluir algún ciclo operativo, requiere tener un conocimientosimilar 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. Unperiodo lejano en el tiempo no reflejaría las condiciones existentes justo antes de laimplementación de la MMEE y, por lo tanto, no proporcionaría una referencia correctapara medir los efectos de la misma.

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

4.5.2 Periodo Demostrativo de AhorroEl usuario de los informes de ahorro puede determinar la duración del periodo demostrativo deahorro. Y dicho periodo tiene que abarcar al menos un ciclo operativo normal de la instalación ode los equipos, para conseguir una completa caracterización de la efectividad del ahorro entodas las condiciones normales de operación.

Es posible que en algún proyecto se deje de elaborar informes de ahorro después de unperiodo de prueba definido, que puede comprender desde una simple lectura instantánea alecturas durante uno o dos años.

La duración de cualquier periodo demostrativo de ahorro se tiene que determinar en función dela 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 operativosal personal de mantenimiento.

Si tras la prueba inicial del rendimiento disminuimos la frecuencia de la medida del ahorro, sepueden intensificar otras actividades de monitorización para comprobar que el ahorro se sigueproduciendo en la instalación.

El ahorro basado en el IPMVP sólo se puede mostrar en el periodo demostrativo de ahorro queutilice 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 periodode referencia y el periodo demostrativo de ahorro sean correlativos en el tiempo. Un cambio dela lógica de control puede ser un ejemplo de una MMEE que puede ser eliminada y reactivada

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 laMMEE (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 elahorro sin ningún ajuste, si se da el caso que todos los factores que influyen en la energía sonlos mismos en los dos periodos.

Esta técnica se puede aplicar tanto en la opción Verificación Aislada de la MMEE como en laopción 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 cuandolos equipos o los sistemas son encendidos y apagados posteriormente.

Los periodos consecutivos en los que es utilizado el Test On/Off tienen que ser losuficientemente largos como para que sean representativos de un funcionamiento estable. Dela misma forma, los periodos tienen que cubrir toda la operación normal de la instalación. Parapoder abarcarla, es posible que sea necesario repetir el Test On/Off bajo modos de operacióndiferentes como por ejemplo, en las distintas estaciones del año o con diferentes niveles deproducción.

Hay que tener en cuenta que las MMEE que pueden ser desactivadas para realizar laspruebas, también son susceptibles de poder ser desactivadas por algún descuido o de formaintencionada.

4.6 Base para los Ajustes

El parámetro Ajustes de la ecuación 1 de la Sección 4.1 se tiene que calcular a partir de loshechos físicos identificados que afectan al consumo de energía de los equipos que estándentro del límite de medida. Existen dos tipos de Ajustes:

Ajustes Rutinarios: debidos a parámetros que influyen en la energía y que experimentanvariaciones durante el periodo demostrativo de ahorro, como puede ser las condicionesclimatológicas 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 sencillascomo aplicar un valor constante (sin ajuste), o tan complejas como utilizar ecuaciones nolineales de múltiples variables, donde cada una de ellas correlaciona la energía con unavariable independiente. Hay que utilizar las técnicas matemáticas adecuadas paraseleccionar el método de ajuste más apropiado en cada Plan de Medida y Verificación. ElApéndice B nos puede orientar sobre cómo se puede evaluar la validez de los métodos

matemáticos. Ajustes No-Rutinarios: debidos a parámetros que influyen en la energía y que no se

prevee que cambien en el tiempo: tamaño de la instalación, diseño y funcionamiento de losequipos existentes, número de turnos de trabajo o tipo de ocupantes. Los posibles cambiosque 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 Periodo 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 lasmismas condiciones. El mecanismo de ajustes depende de si el ahorro se debe reflejar en elinforme 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 aplicar a las Opciones A, B y C que se describen en el resto del Capítulo 4. La Opción Dincluye, 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 que 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 , el ti o de ocu ación o calendario.

Ahorro

( Ahorro deEnergía y

Costes)

Consumo de Energía oCoste Evitado

Planteado bajo lascondiciones del periodo

demostrativo de ahorros. Ver capítulo 4.6.1

Ahorro Normalizado

Planteado bajo condicionesfijas o “normales”. Ver el

Capítulo 4.6.2

Figura 2 Dostipos deAhorro




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 puededenominar también consumo de energía evitado del periodo demostrativo de ahorro. Elconsumo 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 laenergía del periodo de referencia se tiene que ajustar a las condiciones del periododemostrativo de ahorro.

Esta manera de informar sobre el ahorro de la ecuación 1a se puede reformular de la siguienteforma:

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 ecuación 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 PeríodoDemostrativo 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 matemáticoque correlaciona los datos reales de la energía de referencia con las variables independientesadecuadas del periodo de referencia. A continuación, cada variable independiente del periododemostrativo de ahorro se introduce en ese modelo matemático de referencia para obtener laenergía de referencia ajustada.

Variables Independientes

Una variable independiente es un parámetro que sabemos que va a cambiar deforma regular en el tiempo y que va a tener un impacto significativo sobre el consumode un sistema, o de toda la instalación. Por ejemplo, una variable independiente queafecta 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 consideradocomo una variable independiente que afecta significativamente al consumo deenergía. Otra variable independiente habitual es el número de días, horas osegundos de cada periodo de medida. Se puede consultar también en el capítulo4.9.3




4.6.2 Condiciones Fijas o Ahorro Normalizado

Como base para el ajuste se pueden utilizar otras condiciones diferentes a las del periododemostrativo de ahorro. Las condiciones pueden ser las del periodo de referencia, la de otroperiodo 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 puededenominar ahorro normalizado del periodo demostrativo de ahorro. Con este método, laenergía del periodo demostrativo de ahorro y, posiblemente, la del periodo de referencia, seajusta a partir de sus condiciones reales a un conjunto seleccionado de condiciones fijashabituales (o normales).

La ecuación 1c reformula la ecuación general 1a para este tipo de informes de ahorronormalizado:

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 eldesarrollo de un modelo matemático que correlaciona la energía del periodo demostrativo deahorro con las variables independientes del periodo demostrativo de ahorro. Luego, estemodelo sirve para ajustar la energía del periodo demostrativo de ahorro a las condiciones fijaselegidas. Y lo que es más importante, si el conjunto de las condiciones fijas no son del periodode referencia también se utilizará un modelo matemático de la energía de referencia paraajustar 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 ahorronormalizado:

“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 comparar de forma directa con el ahorro proyectado bajo las condicionesde 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 comparar 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 correlaciónmatemática entre la energía del periodo demostrativo de ahorro y las condicioneso erativas.




4.7 Visión General de las Opciones del IPMVPEl consumo de energía, en las diferentes posibilidades de la ecuación 1, se puede medir conuna o varias de las siguientes técnicas:

Facturas de la empresa suministradora, lectura del equipo de medida, realizando losmismos 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 puedenrealizar de forma periódica en intervalos breves, o de forma continua, durante el periodo dereferencia 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 sepueden 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 frecuencia que controla el motor, se puede considerar que estaseñal 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 modelizar. Un ejemplo de simulación por ordenador es el análisis DOE-2 enedificios, sólo con la Opción D.

Si se puede conocer el valor de la energía con precisión, o si medir resulta más caro de lonecesario; medir la energía puede no ser lo más apropiado. En ese caso, se estimarán algunosparámetros 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 unade ellas hay que tener en cuenta diversos aspectos, como por ejemplo, dónde se establece ellímite 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 rendimientode la MMEE lo mejor es utilizar una técnica de verificación aislada de la medida de eficienciaenergética, 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. ElApéndice A contiene algunos ejemplos sobre la utilización de las diferentes opciones. LaSección 4.11 ofrece una guía para elegir la opción más adecuada en cada proyecto particular.




Opciones del IPMVP ¿Cómo se determina elahorro?

Aplicaciones comunes

A. Verificación Aislada de la MMEE:medición del parámetro clave

El ahorro se determina midiendo en lainstalación el parámetro clave quedetermina el consumo de energía delsistema donde se ha implementado laMMEE y/o el éxito del proyecto.La medición se puede realizar de formacontinua o puntual, en función de lavariación que se espere del parámetro amedir y de la duración del periododemostrativo de ahorro.

Se realiza una estimación del parámetroque no ha sido seleccionado para ser

medido en la instalación. La estimación se puede realizar con datos históricos,especificaciones del fabricante osupuestos técnicos. Sería necesariodisponer de la documentación que se hautilizado como fuentes o la justificacióndel parámetro que se está estimando. Elerror admisible obtenido al determinar elahorro de energía por usar estimacionesen lugar de mediciones es estimado.

Calculo, por parte de laingeniería, de la energía dereferencia y de la energía del periodo demostrativo deahorro a partir de:

Lecturas continuas opuntuales delparámetro claveoperativo.

Valores estimados.

Será necesario aplicar Ajustes rutinarios y ajustesno-rutinarios comocorrespondan.

Una MMEE en iluminacióndonde la potencia es elparámetro clave que se midede forma periódica. Seestimarán las horas defuncionamiento de los puntosde luz según los horarios deledificio y el comportamientode sus ocupantes.

B. Verificación aislada de la MMEE:

medición de todos los parámetrosEl ahorro se determina midiendo en lainstalación el consumo de energía delsistema en el que se ha implementado laMMEE .

La medición se realiza de forma continuao puntual, en función de la variaciónesperada del ahorro y la duración del

periodo demostrativo de ahorro.

Mediciones continuas opuntuales de la energía del

periodo de referencia y dela energía del periododemostrativo de ahorro; y/ocálculos que utilicenpatrones de consumo.

Será necesario aplicar ajustes rutinarios y ajustesno-rutinarios comocorrespondan.

Instalación de un variador defrecuencia en un motor pararegular el caudal de labomba. Medir la potencia(kW) con un equipo demedida instalado en el propiomotor que toma la lectura dela potencia cada minuto. Enel periodo de referencia seinstala el equipo de medidadurante una semana paraverificar la carga de trabajodel motor. El equipo demedida sigue instaladodurante el periododemostrativo de ahorro parahacer un seguimiento de lavariación de la potencia de labomba.

Tabla 1DescripciónGeneral de

lasOpcionesdel IPMVP




Opciones del IPMVP ¿Cómo se determina elahorro?

Aplicaciones comunes

C. Verificación de toda laInstalación

El ahorro se determina midiendo elconsumo de energía de toda lainstalación, o de una parte de ella.

La medición de todo el consumo deenergía de la instalación se realiza deforma continua durante el periododemostrativo de ahorro.

Análisis de toda lainformación de los equiposde medida de la empresade suministro durante todoel periodo de referencia ytodo el periododemostrativo de ahorro.

Ajustes rutinarios segúnsean necesarios utilizandocomparaciones simples yanálisis de regresión.

Serán necesarios aplicar Ajustes no-rutinarios segúnsean convenientes.

Proyectos de eficiencia en losque las MMEE implementadas afecten avarios equipos de lainstalación. Medición delconsumo con equipos demedida de energía eléctrica,de combustibles y aguadurante un periodo dereferencia de doce meses y

durante el periododemostrativo de ahorro.

D. Simulación Calibrada

El ahorro se determina simulando elconsumo de energía de toda la

instalación, o de una parte de ella.

La simulación tiene que ser capaz demodelar el rendimiento energético actualde la instalación.

Esta opción suele requerir habilidadesespeciales para realizar simulacionescalibradas.

La simulación del consumode energía calibrado con la

información de las facturasde suministro, horarias omensuales. (La lectura delconsumo en un equipopuede servir para mejorar los datos de entrada.)

Proyectos de eficienciadonde las MMEE implementadas afecten avarios equipos de lainstalación y no existenequipos de medida en el

periodo de referencia.

Después de la instalación delos equipos de medida deenergía eléctrica y decombustibles se utilizan suslecturas para calibrar lasimulación.

El consumo de energía de

referencia, que se hadeterminado con lasimulación calibrada, escomparado con la simulacióndel consumo de la energía durante el periododemostrativo de ahorro.

Tabla 1DescripciónGeneral delasOpcionesdel IPMVP




4.8 Opciones A y B: Verificación Aislada de la Medida de Mejora deEficiencia EnergéticaEl Capítulo 4.4 define el concepto de límite de medida que comprende a los equiposafectados/renovados. El aislamiento de la verificación de la medida de eficiencia energéticapermite estrechar el límite de medida para reducir el esfuerzo necesario para monitorizar lasvariables independientes y las variables estáticas, cuando las mejoras afectan solo a una partede la instalación. Sin embargo, cuando el límite de medida no abarca toda la instalación sueleser necesario instalar equipos de medida adicionales en el propio límite de medida. En un límitede medida reducido existe también la posibilidad de que se produzcan filtraciones de efectoscruzados que no han sido medidos.

Dado que no se mide toda la instalación, el resultado de las técnicas de verificación aislada dela medida de eficiencia energética no se puede correlacionar con el consumo de toda lainstalación 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 sonrecogidos por las técnicas de verificación aislada de la MMEE, pero si son incluidos en elconsumo de la instalación.

Hay dos opciones para diferenciar el consumo de energía de los equipos afectados por unaMMEE del consumo de energía del resto de la instalación:

Opción A: Verificación aislada de la MMEE : Medición del parámetro clave (Ver Capítulo4.8.1)

Opción B: Verificación aislada de la MMEE: medición de todos los parámetros (ver Capítulo4.8.2)

El equipo de medida se instalará en el límite de medida entre el equipo renovado por laMMEE y los equipos que no lo están.

Al establecer el límite de medida se tiene queprestar especial atención a los flujos de energía que se ven afectados por la MMEE pero quequedan fuera del límite de medida. Se tiene queutilizar un método para estimar estos efectoscruzados (ver Capítulo 4.4). Por ejemplo: reducir lacarga de iluminación implica aumentar el consumodel sistema de calefacción y reducir el de aireacondicionado, pero un límite de medida másrazonable abarcaría sólo el consumo de energía eléctrica de iluminación, y no el impacto energéticosobre la calefacción y el aire acondicionado. En ese

caso, el efecto de la MMEE sobre el sistema decalefacción y de aire acondicionado es un efectocruzado que tiene que ser evaluado. Si se esperaun efecto importante se puede estimar el mismocomo parte del ahorro de energía medido eniluminación. Determinar la demanda de calefaccióny refrigeración serviría para determinar laproporción adecuada de cada estación. Sinembargo, si se puede ampliar el límite de medida yabarcar los efectos cruzados no serán necesariosestimarlos.

Ejemplo de verificación aisladade la medida de mejora de

eficiencia energética

Se cambia una caldera por otra máseficiente. Se establece el límite demedida justo alrededor de la nuevacaldera de tal forma que no se veafectada por la variación de la cargacalorífica de toda instalación.

Sólo se necesitarán equipos demedida para medir el consumo delcombustible y el calor generado por la caldera para determinar laeficiencia de las dos calderas entodos sus rangos de operación. Seelaborará el informe de ahorroaplicando la medida de eficienciaobtenida tras la mejora para unacarga anual estimada de la caldera.La prueba de la eficiencia energéticade la caldera se repetirá anualmente.




Además de los pequeños efectos cruzados estimados, el límite de medida define los puntosdonde se debe medir con 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 límitede medida, para preparar los ajustes de la ecuación 1.

El Capítulo 4.5, de forma generalista, trata sobre los periodos de medida. Los parámetros sepueden medir de forma continua, o de forma puntual durante breves periodos de tiempo. Segúnla variación que se espera del parámetro clave se decidirá si la medición se realiza de formacontinua o puntual. Cuando no se espera que un parámetro vaya a cambiar de formasignificativa se puede medir justo después de implantar la MMEE , y comprobarse de formaocasional durante el periodo demostrativo de ahorro . Esta comprobación se puede determinar empezando por mediciones frecuentes para verificar que el parámetro es constante. Una vezque 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 lasmediciones se llevarán a cabo inspecciones u otro tipo de comprobaciones de forma periodica

para verificar que el funcionamiento es el adecuado.La medición continua ofrece una gran precisión del ahorro obtenido y mucha información delfuncionamiento de los equipos. Estos datos pueden servir para optimizar o mejorar elfuncionamiento de los equipos en tiempo real, lo que supone una ventaja adicional sobre elahorro 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 entre un 5% y un15% (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 losequipos de medida, junto con su procedimiento de calibración del equipo utilizado. Si se esperaun 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 deelectricidad, suponiendo que trabajan a carga constante. Sin embargo, el periodo defuncionamiento de un motor puede variar de un día a otro en función del tipo de producto quese fabrica. En caso de que los parámetros puedan cambiar con cierta periodicidad, la mediciónocasional de estos parámetros, e.g., las horas de funcionamiento del motor, se tiene querealizar 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 delos sistemas de calefacción y refrigeración de edificios, lo más sencillo es medir de formacontinua. Cuando el consumo depende de las condiciones climatológicos se tiene que medir durante un periodo que sea lo suficientemente largo para caracterizar adecuadamente el patrónde consumo en todas las estaciones de un ciclo anual, i.e., en cada estación y por díalaborable, fin de semana y festivo, y repetirlas cuantas veces sea necesario a lo largo del

periodo demostrativo de ahorro. Ejemplos de este perfil, según el tipo de día, se puedenencontrar en Katipamula y Haberl (1991), Akbari et al. (1988), Hadley y Tomich (1986), BouSaada 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 puedeutilizar una muestra estadística válida como media del conjunto. Este caso se puede dar, e.g.,cuando el consumo total de iluminación no se pueda leer en un sólo cuadro eléctrico, ya que enel mismo hay más cargas que no son de iluminación. En ese caso, se mide una muestraestadísticamente significativa de las luminarias, antes y después, para evaluar la variación de lapotencia eléctrica. Esta muestra se puede utilizar como la media de la potencia eléctrica totalde 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 medidaportátiles. El coste de los equipos portátiles se puede compartir con otros propósitos. Sinembargo, los equipos de medida instalados de forma permanente también puedenproporcionan 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 MMEE son apropiados en los siguientes casoscuando:

Sólo hay que determinar el rendimiento del sistema que está afectados por la MMEE , yasea 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 puedadetectar usando la Opción C.

Se pueden estimar, dentro de un límite razonable, los efectos cruzados de las MMEE sobreel 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 energía 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 losarrendatarios.

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 alos suministradores energéticos.

En la Sección III del FEMP (2000) muestra las aplicaciones específicas más habituales de lastécnicas 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 lastécnicas de verificación aislada de las medidas de mejora de eficiencia energética. En elCapítulo 4.8.3 se abordan los aspectos sobre la medida que aparecen cuando se utilizantécnicas 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 laecuación 1 se puede dividir en un cómputo de mediciones de algunos parámetros yestimaciones de otros. Las estimaciones se tienen que utilizar sólo cuando se pueda demostrar que el error de todas las estimaciones no afecta de forma significativa al ahorro total delinforme. 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 valoresestimados, y el análisis de su importancia, se tienen que incluir en el Plan de Medida yVerificación (Capítulo 5). Las estimaciones se pueden realizar a partir de datos históricos, talescomo las horas de funcionamiento obtenidas a partir del consumo de la curva de referencia, las




¿Qué es lo que hay que medir?

Consideremos el ejemplo de un proyecto deiluminación donde se mide la potencia eléctricadel periodo demostrativo del ahorro pero queno se mide el consume en el periodo dereferencia. En ese caso, el consume deelectricidad se tiene que tratar como unaestimación al diseñar el proceso con la OpciónA.

En consecuencia, se tienen que medir lashoras de operación para que el procedimientose adhiera a la Opción A del IPMVP.

prestaciones del fabricante del equipo, pruebas de laboratorio o datos climatológicosconocidos.

Si se conoce que un parámetro, como las horas de funcionamiento, se mantiene constante yque 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 puedeconsiderar 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 deahorro, el parámetro debe ser tratado como una estimación.

Los cálculos de ingeniería, o los modelos matemáticos, pueden servir para evaluar laimportancia 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 puedenestar entre 2.100h/año y 2.300h/año, se tiene que calcular el ahorro con 2.100h/a y 2.300h/ay la diferencia será evaluada según su importancia respecto al ahorro esperado. El efectocombinado 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 la ESEque asuma el riesgo en obtener los resultados de alguna MMEE . Cuando un parámetro esimportante para determinar el rendimiento éste tiene que ser medido. También se puedenestimar otros parámetros que puedan estar fuera del control del contratista. En el Capítulo 2.2.1del FEMP (2000) se resumen las tareas comunes que asumen las partes en un Contrato deRendimiento Energético. El United Guidelines For FEMP M&V Option A ha publicado laDetailed Guidelines For FEMP M&V Option A (2002) que ofrece una guía sobre lasestimaciones que deben afrontar las agencias federales de los Estados Unidos. (Nota: lasdirectrices del FEMP denominan estipulaciones a los valores estimados).

Si se calcula el ahorro restando un parámetro medido de uno estimado el resultado es unparámetro estimado. Por ejemplo, si se mide

un parámetro en el periodo demostrativo deahorro y se resta de un valor del mismoparámetro que no se ha medido en el periodode referencia la diferencia resultantesolamente será una estimación.

Un ejemplo de aplicación de la Opción A esuna MMEE que implique instalar dispositivosde iluminación de bajo consumo sin cambiar las horas de iluminación. El ahorro se puededeterminar con la Opción A midiendo en elcircuito de iluminación la potencia eléctricaantes y después de implantar la MMEE , almismo tiempo que se estima el tiempo deoperación. Otras variaciones de este tipo de

MMEE , mostradas en la Tabla 2, muestran los casos las que las estimaciones se adhieren a laOpción A.




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

La MMEE disminuye la carga constante, sin cambiar las horas de funcionamiento. Ejemplo: sereemplazan los dispositivos de iluminación en una planta por otros más eficientes pero no sealteran las horas de funcionamiento. Para medir el impacto del proyecto hay que medir lapotencia de los dispositivos durante el periodo de referencia y durante el periodo demostrativode ahorro, mientras que las horas de funcionamiento son estimadas a la hora de calcular elconsumo 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 deinactividad. Para medir el impacto del proyecto hay que medir el tiempo de funcionamiento delos 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 consumode 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 aguasobrecalentada provocando que los ocupantes tengan que cerrar las ventanas, con lo que seconsigue disminuir la carga de la caldera y su tiempo de funcionamiento. Si tanto la carga comolos 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 ycalcular 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 laduración del periodo demostrativo de ahorro o del tiempo que transcurre entre la toma de laslecturas del periodo de referencia y las mediciones del periodo demostrativo de ahorro.

Situación

Estrategia de Medidafrente a la Estimación

¿Seadhiere ala OpciónA?

Horasoperativas

Potenciaeléctrica

La MMEE disminuye las horas de operación Medidas Estimada SiEstimadas Medida NoLa MMEE disminuye la potencia eléctricainstalada

Estimadas Medida SiMedidas Estimada No

La MMEE disminuye la potencia eléctrica instalada y las horas de operación: No se conoce el consumo de referenciay se conoce sólo las horas deoperación

Estimada Medida SiMedida Estimada No

Se conoce el consumo pero no lashoras de operación

Medidas Estimadas SiEstimadas Medida No

Se conoce muy poco la potenciainstalada y las horas de operación

Medida Estimadas No – Usar Opción BEstimadas Medidas

Tabla 2:Ejemplo deIluminación




Del mismo modo, en la Opción A, la medición de la energía durante el periodo de referencia , oel periodo demostrativo de ahorro , implica medir un único parámetro y estimar el resto. Laecuación 1 se puede simplificar de la siguiente forma:

Ahorro Opción A = (Parámetro Medido Periodo de Referencia – Parámetro Medido PeriodoDemostrativo 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 lainstalación para garantizar que las estimaciones realizadas son realistas, se pueden lograr yestán basadas en medidas que pueden conseguir el ahorro esperado.

Durante el periodo demostrativo de ahorro se volverá a inspeccionar la instalación cada ciertotiempo para comprobar que los equipos siguen instalados, y que su funcionamiento ymantenimiento son los adecuados. Estas inspecciones garantizarán que el potencial paragenerar 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 deque se produzcan variaciones en el rendimiento. Tal probabilidad se puede establecer mediante inspecciones frecuentes al comienzo del periodo para determinar la estabilidad y elrendimiento del equipo existente.

Un ejemplo que necesita inspecciones rutinarias son las MMEE en iluminación. Se puededeterminar el ahorro mediante un muestreo del rendimiento de los dispositivos de iluminación ycon un recuento de la cantidad de ellos que están funcionando. En ese caso, el funcionamientode las lámparas es crucial para determinar el ahorro. De igual forma, cuando se asume unaconfiguración 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 sobrelos valores estimados.

4.8.1.3 Opción A: CosteDeterminar 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. Sinembargo, en algunos casos en los que la única solución posible es estimar, una buenaestimación puede ser más costosa que tomar las medidas de forma directa. En el momento depresupuestar 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: Mejores Aplicaciones

Junto con las mejores aplicaciones de verificación aislada de la MMEE del Capítulo 4.8 laOpción 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 rutinariade 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 parámetrosclave 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 parámetrosnecesarios para su cálculo.

El ahorro generado con la mayoría de las MMEE se puede determinar con la Opción B. Sinembargo, la dificultad y el coste aumentan a medida que crece la complejidad de la medida. Laverificación de ahorros con la Opción B es, en general, más complicada y costosa que laOpción A. No obstante, con la Opción B se consiguen resultados más precisos cuando lademanda o el ahorro son variables. Este coste adicional se justifica si la ESE es responsablede 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 enfunción 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 formasiguiente:

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 resultaapropiada 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 formapermanente 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 laMMEE . O bien se pueden instalar para medir el rendimiento obtenido durante el periodo dereferencia 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 sepueda aplicar en el tiempo. De forma permanente la medida está evolucionando debido a lamejora de los equipos utilizados. Así pues, hay que utilizar los equipos más actualizados paradeterminar el ahorro (ver también el Capítulo 8.11).

Los puntos siguientes describen algunas consideraciones que se utiliza sobre la medidacuando 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, solocon medir tensión y amperaje se puede determinar adecuadamente la potencia de las cargaspuramente 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 queasegurarse 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 lafacturación. Para lo cuál, puede ser necesario registrar en continuo la demanda con un equipode medida parcial. Con este registro, se puede comparar los datos del equipo con el período enel que se ha producido la punta de demanda según la empresa eléctrica. La compañía eléctricapuede facilitar la información de los periodos en los que se produjo la punta de demanda en lasfacturas o en la curva de carga.

La forma de medir el consumo de electricidad varía según la empresa eléctrica. El método demedida del consumo en un equipo de medida parcial tiene que reproducir el método que utilizael equipo de medida de la empresa eléctrica para facturar al cliente. Por ejemplo: si lacompañía eléctrica calcula el consumo cada 15 min, entonces, el equipo de medida se tieneque configurar para registrar los datos cada 15 min. Si, por el contrario, la compañía eléctricacambia el intervalo del registro del consumo, el registro de los datos del dispositivo instaladotiene que tener la misma capacidad de registro. La capacidad de cambiar el intervalo de lecturase puede simular registrando los datos a intervalos fijos de un minuto y luego reproducir elintervalo de la compañía eléctrica con un programa. Sin embargo, hay que asegurarse de queen las instalaciones no se producen con frecuencia combinaciones de equipos que puedanprovocan picos de demanda puntuales (de un minuto), los cuales aparecerían de formadiferente en un intervalo cambiante que en uno fijo. Después de procesar los datos y simular elintervalo de la compañía eléctrica, hay que convertir la información a datos horarios paraarchivarlos y poder analizarlos en el futuro.

4.8.3.2 Calibración

Los equipos de medida tienen que ser calibrados según las recomendaciones del fabricante ysegún los procedimientos fijados por la legislación vigente sobre medida. Siempre que seaposible, hay que utilizar estándar de primer orden y equipos de calibración con precisión noinferior a un estándar de tercer grado.

Los equipos de medida y los sensores se tienen que seleccionadar por su facilidad decalibración y capacidad para mantener estable dicha calibración. Una buena opción esseleccionar equipos que se pueden autocalibrar.

El Capítulo 10 se facilita una selección de referencias sobre calibración: ASTM (1992), Baker yHurley (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 potencianeta cuando se producen distorsiones de onda en los circuitos de corriente alterna.




4.9 Opción C: Verificación de toda la InstalaciónLa 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, paradeterminar 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 deenergía conseguido por un conjunto de MMEE implementadas en parte de la instalación queestá monitorizada por el equipo de medida. Del mismo modo, dado que se emplean los equiposde 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 nosean atribuibles a las MMEE implementadas.

La Opción C está pensada para proyectos donde el ahorro que se esperan es superior a lasvariaciones aleatorias de la energía o que no tengan explicación y que ocurran dentro de lainstalación. Si el ahorro es grande, en comparación con las variaciones no justificadas de losconsumos de referencia, será sencillo identificar el ahorro. Además, cuanto más largo es elperiodo de análisis del ahorro tras la implementación de las MMEE menos significativo será elimpacto 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 unadistinción precisa del ahorro a partir de los datos de referencia cuando el periodo demostrativode 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 duranteperiodos prolongados de tiempo. (Ver también el Capítulo 8.2 sobre ajustes de los consumosde referencia no-rutinarios). Así pues, se deben realizar inspecciones periódicas de los equiposy de la operación de la instalación durante el periodo demostrativo de ahorro. Estasinspecciones mostrarán las variaciones de las variables estáticas respecto a las condiciones de

referencia. Tales inspecciones pueden formar parte del proceso de monitorización quegarantizará 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 variosequipos 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 consumode cada uno de los consumos. Si un equipo de medida suministra energía a un sistema queinteracciona 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 lainstalación.

Se pueden ignorar aquellos equipos de medida que no interaccionan con otros sistemas, ycuyo 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 formaque se pueda evaluar separadamente la variación del rendimiento en cada parte de lainstalación. Sin embargo, si un equipo mide sólo una pequeña parte del consumo total, sepuede 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 losdatos 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 llevanasociados los datos de demanda, de forma que los datos totales de consumo no ofrecenninguna información significativa sobre el factor de carga.

Si se leen varios equipos en días diferentes, los equipos que tengan un único periodo defacturación tienen que ser analizados por separado. Después de analizar cada equipo demedida de forma individual se podrá sumar el ahorro resultante si se han recogido las fechasen el informe.

Si faltan datos sobre el consumo de energía en el periodo demostrativo de ahorro se puedecrear un modelo matemático del periodo demostrativo de ahorro para obtener los datos quefaltan. 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 lasfacturas hay que tener en cuenta que las prestaciones del equipos de medida de la empresa desuministro no suelen ser tan altos como los de la Medida y Verificación. En ocasiones lasfacturas 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 lecturasestimadas que no están registradas generan errores en los meses estimados y en el messiguiente en el que se registre una la lectura real. No obstante, la primera factura con datosreales, después de una o varias estimaciones, corregirá los errores anteriores en cuanto alconsumo de energía. Los informes de ahorro tienen que reflejar si hay estimaciones en losdatos provenientes de las empresas de suministro.

Cuando una compañía eléctrica hace una estimación de la lectura del equipo de medida, noexistirán 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 elperiodo que transcurre entre una factura y otra. De forma ideal, equipo de medida aguas abajodel sistema de almacenamiento permitirá medir el consumo. Si no se dispone de ese equipo demedida habrá que incluir en las facturas un ajuste por el nivel de existencias en cada periodode facturación.

4.9.3 Opción C: Variables Independientes

Los parámetros que cambian con regularidad y que afectan al consumo de la instalación sedenominan variables independientes (ver también el cuadro del Capítulo 4.6.1). Las variablesindependientes habituales son las condiciones climatológicas, el nivel de producción y deocupación de un edificio. Las condiciones climatológicas tienen varios aspectos pero paraanalizar 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 lapropia naturaleza del proceso industrial. La producción se puede expresar normalmente enunidades de producción o volumen de cada producto. La ocupación del edificio se puedeexpresar de muchas formas: habitaciones ocupadas en el hotel, horas de ocupación de unedificio de oficinas, número de días ocupados (relación entre días entre semana y fines desemana) o comidas de un restaurante.

Un modelo matemático puede ser capaz de evaluar las variables independientes siempre queéstas tengan un comportamiento cíclico. Los análisis de regresión, así como el uso de otrosmodelos 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 tienenun 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 climatológicospara que los datos correspondan con el periodo exacto de la medida mensual de la energía, elcual puede ser diferente del mes natural. Utilizar la temperatura media mensual como únicodato, 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 deun modelo matemático que se corresponde con el patrón de consumo de cada uno de losequipos de medida. Un modelo puede ser algo tan sencillo como una lista ordenada de docecantidades de energía medidas mes a mes, sin realizar ningún tipo de ajuste. No obstante, amenudo el modelo incluyen factores obtenidos de un análisis de regresión, que correlaciona laenergía con una o más variables independientes, tales como temperatura exterior, grados-día,duración del periodo de medida, producción, ocupación o modo de operación. El modelotambién puede incluir un conjunto de parámetros de regresión diferentes para condicionesdiferentes, como el verano o el invierno, o para edificios cuyo consumo cambia en función de laestación del año. Por ejemplo, en las escuelas el consumo es diferente en el curso escolar y enel periodo de vacaciones, pueden ser necesarios varios modelos de regresión para los distintosperiodos de consumo (Landman y Haberl 1996ª; 1996 b).

La Opción C utiliza años completos con información continua de 12, 24 ó 36 meses, tantodurante el periodo de referencia como en el periodo demostrativo de ahorro (Fels 1986). Losmodelos que utilizan un número diferente de meses, por ejemplo, 9, 10, 13 ó 18 meses, puedenprovocar un sesgo estadístico debido a un exceso, o un defecto, respecto al promedio deoperación anual.

La lectura de datos de toda la instalación puede ser horaria, diaria o mensual. Los datoshorarios se tienen que pasar a datos diarios para limitar el número de variables independientesnecesarias para crear un modelo razonable de referencia, sin aumentar de forma significativa laincertidumbre en el ahorro calculado (Katipamula 1996, Kissock et al. 1992). Con frecuencia, lavariación de datos diarios tiene su origen en el ciclo semanal de la mayoría de lasinstalaciones.

Muchos modelos matemáticos son adecuados para la Opción C. Para seleccionar en cadaaplicación el más adecuado hay que considerar índices estadísticos, como R2 y t (ver ApéndiceB-2.2)13. El Apéndice B-2.2, o la bibliografía estadística, puede ayudar a demostrar la validezestadística del modelo que se ha seleccionado.

4.9.5 Opción C: MedidaPara medir la energía de toda la instalación se pueden utilizar el equipo de medida de laempresa de suministro. Los datos de los equipos de medida de la empresa de suministro seconsideran 100% fiables para el cálculo del ahorro ya que se trata de datos que se utilizan pararealizar 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 yregistrar 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 paravalidar la utilidad de los modelos de regresión derivados.




suministro están sujetos a una regulación, relacionada con su precisión para la facturación deenergía.

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, comopueden 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 setiene que valorar en el Plan de Medida y Verificación, junto con la forma de comparar suslecturas 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 dificultadpara 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, funcionanbien si los datos del equipo de medida se guardan correctamente. Esto no supone un costeadicional 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 procedimientosde 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 lasMMEE 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, sonexcesivamente complejas. Por ejemplo, cuando los efectos cruzados o las interaccionesentre las MMEE son importantes.

No se espera que se produzcan cambios significativos durante el periodo demostrativo deahorro.

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 variablesindependientes.

4.10 Opción D: Simulación CalibradaLa 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 ecuación1) El modelo de simulación debe ser calibrado para que pueda predecir un patrón de consumoque coincida de forma aproximada con los datos registrados realmente por el equipo demedida.




La Opción D puede servir para evaluar el rendimiento de todas las MMEE de una instalación deforma parecida a la Opción C. En cualquier caso, la herramienta de simulación de la Opción Dpermite 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 independientesdentro de una instalación, de forma parecida a la Opciones A y B. En ese caso, el consumo deenergía del sistema se tiene que separar del consumo del resto de la instalación por medio delos 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 sepueda dar en:

o Nuevas instalaciones que tengan MMEE que tengan que ser evaluadas de formaseparada al resto de la instalación.

o

Un complejo de instalaciones donde no hay un equipo de medida individual para cadaparte de la instalación durante el periodo de referencia, pero donde sí hay equipos demedida individual después de la implementación de las MMEE .

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

Lo que se necesita es determinar el ahorro asociado a cada MMEE , pero las medicionesque 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. Eninspecciones periódicas se identificarán los cambios respecto a las condiciones de referencia yel 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 lainclusión de medidas de eficiencia energética en el diseño de nuevas instalaciones. La seccióndel IPMVP Volumen III Parte I titulada Conceptos y Opciones para Determinar el Ahorro enNuevas 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 referenciaen 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 deque se mantiene una precisión razonable, se tienen que tener en cuenta los siguientesaspectos 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 losdatos 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 coincidancon los datos del consumo obtenidos de las facturas de suministro, con una toleranciaaceptable, 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, utilizadospara definir los valores de partida y de calibración del modelo de simulación. Se tiene queindicar la versión del programa disponible públicamente, con el fin de que otra personapueda 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 elCapítulo 32 del ASHRAE Handbook (2005) y en el Capítulo 6.3 de la ASHRAE (2002). ElUnites 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 enwww.eren.doe.gov/buildings/ tools directory.

Los programas de simulación de edificios suelen emplear técnicas de cálculo horario. Noobstante, también se puede utilizar el procedimiento simplificado de análisis energético de laASHRAE si las pérdidas y ganancias de calor, cargas internas y sistemas de calefacción,ventilación y aire acondicionado son simples. Las características de los procedimientos deASHRAE 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 deenergía y el funcionamiento de dispositivos o procesos industriales. La ASHRAE ofrecemodelos de componentes de HVAC en su HVAC02 Toolkit (Brandemuehl 1993) y para calderasy 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 delconsumo de energía. La precisión del ahorro depende de una buena simulación que modeliceel rendimiento real de los equipos y de una buena calibración de los equipos de medida delrendimiento energético.




La calibración se realiza verificando que el modelo de simulación predice, dentro de unoslímites razonables, los patrones de energía de la instalación, comparando los resultados delmodelo con un grupo de datos de calibración. Estos datos de calibración incluyen datos deenergía reales ya medidos, variables independientes y variables estáticas.

La calibración de simulaciones de edificios se suele realizar con las facturas de los últimos 12meses de la empresa de suministros. Estas facturas se tienen que corresponder con un periodoestable de funcionamiento. En un edificio nuevo se suele tardar varios meses en llegar a sumáxima 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 deMedida y Verificación junto con una descripción de su fuente.

Los datos detallados de operación de la instalación ayudan al desarrollo de la informaciónnecesaria para la calibración. Esta información puede ser de las características de operación,ocupación, datos climatológicos, cargas y eficiencia de los equipos. Algunas variables sepueden medir en intervalos breves (día, semana, mes) o se pueden obtener de los registros deoperación existentes. Se comprobará la precisión de los equipos de medida cuando haya quehacer 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 delas 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 unfin de semana utilizando un dispositivo de registro de datos o un sistema de control del edificiopara registrar el consumo de energía en toda la instalación, normalmente, a intervalos de unminuto. En la medición con intervalos breves, en algunas ocasiones, también resulta eficazsincronizados 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 lasimulación que aparece a continuación:

1. Hay que considerar todos los parámetros de partida necesarios y recopilar ladocumentación.

2. Siempre que sea posible, hay que recopilar los datos climatológicos reales del periodo decalibración, sobre todo si las condiciones climatológicas han cambiado mucho respecto a lascondiciones climatológicas de un año estándar que se utilizó las simulaciones básicas. Sinembargo, 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 realesresulta demasiado complicado, se puede utilizar un archivo que contenga valores medios yse pueden ajustar con métodos estadísticamente válidos para simular los datos reales. Unmétodo válido sería el programa WeatherMaker, que forma parte del paquete informáticoEnergy-10 del U.S National Renewable Energy Laboratory´s15.

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

4. También hay que comparar los resultados simulados de energía con los datos medidos deenergía 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 losdatos 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 NationalLaboratory y puede encontrarse en http://gundog.lbl.gov dentro de Newsletters. El U.S. D.O.E. ofrece gratis datosclimatológicos 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 elCentro 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 lospatrones 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 Mediday 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 losresultados proyectados dentro de las especificaciones de calibración del paso 5. Si fueranecesario, 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 esfuerzonecesario para hacer la calibración se pueden utilizar los datos mensuales de energía en lugar de los datos horarios.

4.10.3 Opción D: Cálculos

Después de calibrar el modelo de simulación, se puede aplicar la ecuación 1 empleando dosversiones del modelo calibrado: uno con las MMEE y otro sin ellas. Ambas versiones se

basarán en el mismo conjunto de condiciones operativas. La ecuación1

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 iguala ambos modelos.

Si existen datos reales disponibles sobre la energía, tanto en el periodo de referencia como enel periodo demostrativo de ahorro , el modelo calibrado asociado a la ecuación 1f será sustituidopor la energía medida real. En cualquier caso, hay que ajustar los cálculos con el error decalibración en cada mes del periodo de calibración. La ecuación 1f queda como sigue, en casode utilizar datos reales del periodo de calibración correspondiente al periodo demostrativo deahorro:

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 añode implementación de las MMEE . En posteriores años, la Opción C es más económica que laOpción D si se utiliza como referencia los datos del equipo de medida del primer año defuncionamiento estable tras la implementación. Luego, con la Opción C se determinará si elconsumo de energía varía respecto al primer año de funcionamiento tras la implementación delas MMEE . En este caso, se utilizará el consumo de energía del primer año de funcionamientoestable para: a) calibrar el modelo de la simulación de la Opción D y b) establecer unareferencia 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 periododemostrativo 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 oB.

Las MMEE implican actividades difusas que no resultan sencillas de separar del resto de lainstalación, 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 convarias 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, loque 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 dichoscambios, 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 necesaria 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 calibraciónmedidos con una precisión aceptable.

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

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




Rendimiento de lainstalación o de la EEMM

Rendimiento

EEMM

Ahorros previstos

>10%?

Necesidad de

evaluar cada EEMM por separado

Si

Análisis delcontador

principal

Opción CMedida de toda la

instalación

Simulación de unequipo o de la

instalación

Si

No

Obtención de datos para la calibración

Simulacióncalibrada

Simulación con o sinEEMM

Opción DSimulaciónCalibrada

¿Demostracióncompleta delrendimiento?

Si

No

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

cruzados, y la estimación de parámetros

Instalación de equiposde medida para la

medida de todos los parámetros y de los

efectos cruzados

Ausencia de informacióndel periodo de referencia oen el periodo demostrativo

de ahorros?

Ausencia de informaciónen el periodo de referencia

o en el periododemostrativo de ahorros?

Opción AVerificación Aislada:

Medida del parámetro clave

Si

No

Inicio

No

Opción BVerificación Aislada:Medidas de todos los

parámetros

No

Rendimiento

instalación

¿Aislamiento deMMEE con

equipos de medida No

Si

Si

Figura 3 Procesode selección de las

opciones(simplificado)




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

Características del Proyecto de Implantación de lasMMEE

Opciones Recomendadas

Hay que evaluar cada una de las MMEE de formaindependiente

X

Sólo se necesita evaluar el rendimiento de toda lainstalación X

El ahorro estimado está por debajo del 10% respectodel consumo del equipo de medida de la empresa desuministro

X X

Hay varias MMEE implementadas X X

No está claro cuál es el significado de algunasvariables que influyen sobre la energía

X X X

Los efectos cruzados de las MMEE son significativos yno se pueden medir

X X

Se esperan muchos cambios dentro del límite demedida

X

Hay que evaluar el rendimiento en un periodo detiempo largo

X

No se disponen de datos de referencia X

Hay que preparar los informes para que seanentendidos por personas que no tienen formacióntécnica

X X X

Habilidades sobre medida X X

Habilidades sobre simulación por ordenador X

Se posee experiencia en la lectura de las facturas de laempresa de suministro y en realizar análisis deregresión

X

Tabla 3 Sugerencias deOpciones – Marcadas

con X



Contenido del Plan de Medida y Verificación45

CAPÍTULO 5 CONTENIDO DEL PLAN DE MEDIDA YVERIFICACIÓN

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 datosnecesarios para poder determinar el ahorro tras implementar las MMEE , y dentro de unpresupuesto 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 lascondiciones 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 quepueden 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 laimplementación de cada una de las medidas. Identificar los cambios planificados respectoa las condiciones de referencia, tal como el ajuste de la temperatura cuando el edificio noesta ocupado.

2. Opción del IPMVP seleccionadas y límite de medida. Especificar la opción del IPMVPdefinidas en los Capítulos 4.8 - 4.10 que se utilizarán para determinar el ahorro. Hay queincluir la fecha de publicación, o la versión y el volumen de la edición del IPMVP que setoma como referencia (por ejemplo, IPMVP Volumen I EVO 10000-1:2007). Identificar ellímite de medida para determinar el ahorro. Este límite de medida puede ser tan pequeñocomo la cantidad de energía que fluye por un tubo, o por un cable, o tan grande como elconsumo 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 derendimiento 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 depoder verificarlas. La auditoría energética que se utilice para establecer el objetivo deahorro, o los términos de un contrato de rendimiento energético, suele proporcionar granparte 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 laenergía (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 turno 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 deoperación de referencia de un edificio se incluirán el nivel de iluminación, losniveles de ventilación, humedad y temperatura. Una evaluación del conforttérmico, o de la calidad interior del aire, también puede ser útil cuando el




rendimiento del nuevo sistema es diferente del sistema antiguo, menoseficiente. Ver IPMVP Volumen II.

- Describir cualquier condición de referencia que no cumpla las condicionesrequeridas. Por ejemplo, la temperatura de la instalación es inferior a la

deseada durante el periodo de referencia, pero con la MMEE se conseguirárestaurar la temperatura deseada. Detallar todos los ajustes que sonnecesarios para que los datos de la energía de referencia reflejen la mejoraesperada con el proyecto de eficiencia energética respecto a las condicionesde 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 unarchivo fotográfico, o vídeo, es una buena forma de dejar constancia delestado 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 deinformación viene determinada por el límite de medida elegido o por el alcance paradeterminar el ahorro.

Si se utilizan los métodos de Medida y Verificación para toda la instalación (Capítulo 4.9 o4.10) se documentarán todos los equipos y las condiciones de la instalación.

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

5. Base para el ajuste. Establecer las condiciones con las que se ajustarán todas lasmediciones de energía. Estas condiciones pueden ser establecidas con respecto al periododemostrativo de ahorro, o con respecto a algún otro conjunto de condiciones fijas. Como setrató en el Capítulo 4.6, esta elección determina si el ahorro se tiene que considerar en elinforme 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 losdatos, 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 modelomatemático, así como el rango de las variables independientes para las que el modelo esválido.

7. Precios de la energía. Especificar todos los precios de la energía que se utilizarán paravalorar 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 tomade lecturas si la medida no es continua. En el caso de que los equipos de medida no seande 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 delos 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 medidascuantitativas factibles con el nivel de incertidumbre de las mediciones y ajustes que seutilizarán 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 deahorro.

12. Formato del informe. Definir el formato y contenido de los informes demostrativos deahorros (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 tambiéntratará otros aspectos:

En la Opción A:

Justificar las estimaciones. Documentar los valores utilizados en todos los parámetrosque se estimen. Explicar el origen de los parámetros estimados. Mostrar el impacto globalque 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 funcionandocomo 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 elinforme.

Datos de entrada/salida. Facilitar copia electrónica y en papel de todos los archivos deentrada, 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 datosde energía calibrada.

Si se pueden anticipar los cambios futuros hay que definir el método que se va a utilizar pararealizar 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 ycostosa que determinarlo de forma incompleta o defectuosa, ya que de esta forma, en teoría, esmás 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 enlos ejemplos mostrados en el Apéndice A. La web de EVO contiene una selección de Planes deMedida y Verificación.



Elaboración de Informes Demostrativos de Ahorros48

CAPITULO 6 ELABORACIÓN DE INFORMES

DEMOSTRATIVOS DE AHORROS

Todos los informes de Medida y Verificación tienen que ser preparados y presentados como sedefinen en el Plan de Medida y Verificación (Capítulo 5). Un informe completo de Medida yVerificación al menos debe incluir:

Los datos observados durante el periodo demostrativo de ahorro: el momento inicial y finaldel 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 datosobservados.

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 periodode 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 loslectores a los que van dirigidos.

Los gestores energéticos revisarán el informe de Medida y Verificación con el personal técnicode la instalación. Estas revisiones pueden revelar información útil sobre cómo es utilizada laenergía en la instalación, o dónde el personal técnico se puede beneficiar sobre un mayor conocimiento de las características de consumo en su instalación.



Cumplimiento del IPMVP49

CAPÍTULO 7 CUMPLIMIENTO DEL IPMVP

El IPMVP establece un marco de trabajo con definiciones y métodos adecuados para evaluar elahorro 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 parapermitir 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 encada proyecto, y que se encargará de asegurar su cumplimiento durante el periododemostrativo de ahorro.

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

Figura de forma clara su fecha de publicación, o la versión de la edición, y el volumendel 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).

Cuente 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 elCapítulo 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 enel Capítulo sobre los informes demostrativos de ahorros (Capítulo 6).

El usuario que quiera especificar el uso del IPMVP en un contrato de rendimiento energético, ode comercio de derechos de emisión, puede utilizar frases como: la determinación del ahorroenergético 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 defirmar el contrato, se puede añadir de acuerdo a la Opción X del IPMVP .



Otros Aspectos de la Medida y Verificación50

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 todasestas cuestiones.

8.1 Determinación de los Precios de la EnergíaEl ahorro monetario16 se determina aplicando el esquema adecuado de precios a la siguienteecuación:

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 elinforme de ahorros, es decir, el consumo de energía evitado Capítulo 4.6.1, el esquema deprecios del periodo demostrativo de ahorro es el utilizado normalmente para calcular el costeevitado.

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 debenincluir todos los parámetros relacionados con las MMEE implementadas, tal como el consumo,la potencia, la financiación de transformadores de potencia, reactiva, demanda ratchet (cargopor potencia contratada), ajustes del precio del combustible, descuentos por pronto pago eimpuestos.

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 losprecios de la energía. Este caso requiere asignar una cantidad estimada a los periodos antes ydespués de la fecha de modificación del precio. El método de asignación será el mismo que elutilizado por el proveedor de energía.

El esquema de precios puede ser fijado en la fecha de implementación de la MMEE , omodificado en función del cambio de los precios (si el precio sube se acorta el periodo derecuperación de la MMEE . Si el precio baja se prolonga el periodo de recuperación, aunque elcoste total de la energía baje cuando bajen los precios). Cuando terceras partes invierten eninstalaciones ajenas, en general, no se permite que el esquema de precios utilizado paracuantificar 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 ahorronormalizado de costes.

17 Los ajustes son los ajustes adecuados que aparecen descritos en el capítulo 4.




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 preciomarginal es valido, en relación con el nivel del consumo, tanto del periodo de referencia comodel periodo demostrativo de ahorro.

Un precio medio, o el precio que se obtiene al dividir el coste de la facturación entre el consumofacturado, suele ser diferentes al coste marginal. En este contexto, utilizar un precio mediogenera 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 enel periodo de referencia y en el periodo demostrativo de ahorro requiere alguna consideraciónespecial cuando la MMEE conlleva cambiar el combustible utilizado, o cambiar el esquema deprecios entre el periodo de referencia y el periodo demostrativo de ahorro. Este caso ocurrecuando, por ejemplo, una MMEE incluye el cambio a un combustible con un coste inferior, ocuando se modifica el patrón del consumo, como pueda ser el caso de que una instalación quereúna las condiciones para utilizar un esquema de precios diferente.

En esta situación hay que utilizar el esquema de precios del suministro en el período dereferencia para determinar el Cb en la ecuación 2. Para determinar el Cr se utilizará el esquemade precios del producto del periodo demostrativo de ahorro. Sin embargo, los dos esquemas deprecios de los productos deberían ser del mismo periodo de tiempo, normalmente del periododemostrativo de ahorro.

Por ejemplo, un sistema de calefacción ha pasado de consumir electricidad a consumir gasnatural 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 periododemostrativo de ahorro para el nuevo consumo de gas natural y el esquema de precios de laelectricidad 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 noformaba parte de la MMEE que se iba a evaluar. Por ejemplo, si la empresa de suministrocambia su estructura de precios por una causa que no está relacionada con la MMEE que seva a evaluar, es de aplicación el principio general del Capítulo 8.1 sobre la utilización del mismoesquema de precios.

8.2 Ajustes de referencia No-Rutinarios

En el modelo matemático utilizado para los ajustes rutinarios (descritos en el Capítulo 4.6) sesuelen incluir las condiciones que varían de forma predecible y que son importantes en elconsumo de energía dentro del límite de medida. Si se producen cambios inesperados, ocambios que sólo pueden suceder una vez en las condiciones dentro del límite de medida queen 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, ode la operación, dentro del límite de medida después del periodo de referencia. Este tipo decambio sucede en una variable estática, no en las variables independientes. Por ejemplo, unaMMEE mejora la eficiencia de un gran número de dispositivos de iluminación. Cuando seinstalan más dispositivos de iluminación, después de la implantación de la MMEE , se realizaráun 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 obtenidopor la MMEE .

Los valores estimados que se usan en la Opción A del IPMVP se suelen elegir para eliminar lanecesidad 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, enlugar de medir la carga de frío de una enfriadora, se hace una estimación para determinar elahorro 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 incrementandola carga de refrigeración real dentro del límite de medida. Sin embargo, dado que se elige laOpción A con una carga de refrigeración fija, el ahorro recogido en el informe no cambia. LaOpción 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 sepuede 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 variableestática.

Cuando se pueda predecir el tipo de cambio que se van a producir se incluirá en el Plan deMedida 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, quese producen en los equipos o en las operaciones (variables estáticas). En ocasiones, puederesultar complicado cuantificar el impacto de tales cambios, como por ejemplo, cuando son muynumerosos o cuando no están bien documentados. Si se utiliza el consumo de energía de lainstalación para cuantificar el impacto de estos cambios, se debe eliminar primero el impacto dela 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 seutiliza 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 ningúninstrumento de medición es preciso al 100%. El error de medición es la diferencia entre elconsumo de energía registrado y el consumo real. En el proceso para determinar el ahorro elerror 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 ajustescalculados. Para garantizar que el error resultante (incertidumbre) sea aceptable para todos losusuarios de un informe de ahorros, hay que asegurar que se esta gestionando los erroresinherentes 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 elproceso de determinación de el ahorro son:

Instrumentación: el error de los equipos de medida se debe a su mala calibración, a unamedición inexacta o a una inadecuada instalación y operación del equipo de medida.

Modelización: la imposibilidad de encontrar modelos matemáticos que recojancompletamente todas las variaciones relacionadas con el consumo de energía. Los erroresde modelización pueden ser debidos a fórmulas inapropiadas, a la inclusión de variablesirrelevantes, o a la exclusión de variables relevantes.




Muestreo: una muestra de elementos o acontecimientos para representar a toda lapoblación introduce un error como resultado de: la variación de los valores de la seleccióno por la selección de una muestra sesgada. El muestreo18 puede ser realizado tanto

físicamente (sólo el 2% de las lámparas son medidas) como temporalmente (realizandouna medida puntual por hora).

Los efectos cruzados (más allá del límite de medida) que no están consideradoscompletamente 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 realmediante la revisión del diseño de la MMEE , una estimación adecuada del parámetro yuna inspección de la MMEE tras su implementación.

En el Apéndice B de este documento y en la ASHRAE (2002), sección 5.2.11, se discutenalgunos 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 unade las opciones incluidas en el Plan de Medida y Verificación.

Establece cuál es la precisión aceptable de ahorro por los usuarios durante la planificacióndel Plan de Medida y Verificación. El Capítulo 8.5 trata sobre el nivel correcto deincertidumbre en cualquier MMEE o proyecto. El Apéndice B-1.2 define la relación entre elahorro y las variaciones estadísticas en los datos de referencia para que resulte adecuada ylos informes demostrativos de ahorros sean válidos.

La precisión de cualquier medida se expresa como el intervalo dentro del cuál esperamos quecaiga 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 engeneral no se suelen cuantificar todos. Por tanto, cuando se planifica un proceso de Medida yVerificación, se debe informar sobre los factores de incertidumbre cuantificables y tambiénsobre 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 deahorro 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.

Véase Capítulo 8.12.

8.4 CosteEl coste para determinar el ahorro depende de muchos factores, tales como:

Opción del IPMVP seleccionada.

Número de MMEE y la complejidad y cantidad de interacciones que existan entre ellas.

18 En este Protocolo, el muestreo no se refiere a procedimientos estadísticos rigurosos, sino a aplicar las mejores prácticas, comolas 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 informesdemostrativos de ahorros.




Número del tipos de energía en el límite de medida con las Opciones A, B o D, cuando seaplican solo a un sistema.

Nivel de detalle y esfuerzo asociado con el establecimiento de las condiciones dereferencia 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 OpcionesA o D.

Número y complejidad de las variables independientes que se han incluido en los modelosmatemáticos.

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 delahorro.

El coste de la Medida y Verificación tiene que ser coherente con el nivel de ahorro esperado, laduración 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 puedecompartir estos costes con otros objetivos, como el control en tiempo real, el feedbackoperativo o la re-facturación a arrendatarios u otros departamentos de la empresa. Losproyectos piloto, o de investigación, pueden tener un coste de Medida y Verificación superior alo 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 ladocumentación 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 cadaproyecto cuenta con su propio presupuesto. No obstante, la Medida y Verificación no debeincurrir en costes innecesarios para ofrecer la certeza y capacidad de verificación adecuada delahorro, coherente con el presupuesto total de todas las MMEE .

Opción ANúmero de puntos de medida, complejidad de lasestimaciones, frecuencia de las inspecciones en el

periodo demostrativo de ahorro

Opción B Nº de puntos de medida, duración del periododemostrativo de ahorro

Opción C

Nº de variables estáticas a seguir durante el periododemostrativo de ahorro, número de variablesindependientes que se usan para realizar los ajustesrutinarios

Opción D Nº y complejidad de los sistemas simulados, número demediciones sobre el terreno que se necesitan para

Tabla 4 Elementos

exclusivos del coste deMedida y Verificación




ofrecer datos de partida a la simulación calibrada,habilidades del profesional encargado de la simulaciónpara lograr la calibración

La Tabla 4 destaca los principales factores que repercuten en el coste de cada opción, o bienaquellos factores que no han sido mencionados más arriba.

En general, dado que en la Opción A sólo se hacen estimaciones, implica menos puntos demedida 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 delmantenimiento de dichos equipos hace que la Opción C sea menos costosa cuando el periododemostrativo de ahorro es largo. No obstante, el coste de los equipos de medida adicionales enlas Opciones A o B se pueden compartir con otros objetivos como la monitorización oasignación de costes.

Si en un lugar hay implementadas varias MMEE resulta más económico utilizar las Opciones Co 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 deuna nueva instalación.

El presupuesto de la Medida y Verificación es más elevado al inicio del periodo demostrativo deahorro. En esta fase del proyecto los procesos de medida deben ser ajustados mientras queuna monitorización precisa del rendimiento ayuda a optimizar el funcionamiento de la MMEE . Elcoste para determinar el ahorro debe ser proporcional al ahorro que se espera y a la variacióndel mismo (ver Capítulo 8.5).

La ESE se suele encargar sólo de algunos indicadores de rendimiento. Por motivos

contractuales puede que no tenga que medir otros indicadores, aunque el propietario de lainstalación quiera medir todos ellos. En este caso, el propietario y la ESE tendran que compartir el coste de medida.

8.5 Equilibrio entre Coste e IncertidumbreEl nivel aceptable de incertidumbre en un informe de ahorro está relacionado directamente conla reducción de la incertidumbre hasta un nivel adecuado a la cantidad de ahorro que seespera. Lo normal es que el coste anual medio de Medida y Verificación suponga menos del10% del ahorro anual medio que se está evaluando. Por ese motivo, el ahorro comprometidositúa un límite en el presupuesto de Medida y Verificación , que a su vez determina laincertidumbre que se puede aceptar.

Por ejemplo, supongamos que tenemos un proyecto con un ahorro estimado de 100.000 € alaño y con un coste anual de 5.000 €, con un enfoque básico de Medida y Verificación, y una

precisión anual menor o igual que ± 25.000 € con un 90% de confianza. Para mejorar la precisión hasta ± 7.000 €, sería razonable incrementar el gasto de Medida y Verificación hastalos 10.000 € al año (10% del ahorro), pero no hasta los 20.000 € al año (20%).

El nivel de incertidumbre que se puede aceptar en un informe de ahorro suele ser algosubjetivo que depende de la rigurosidad de los lectores. Sin embargo, reducir la incertidumbrerequiere 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 parasustituir los equipos antiguos.

La mejora del feedback que se consigue con la Medida y Verificación permite tambiénincrementar 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 debensuperar el incremento esperado del valor. Esta cuestión es tratada con mayor detalle enGoldberg (1996b).

Por supuesto, no es posible cuantificar todas las incertidumbres (ver Capítulo 8.3). Por eso hayque considerar las incertidumbres cuantitativas y cualitativas al valorar el coste de las opcionesde 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 dela incertidumbre del ahorro y del coste de Medida y Verificación para cada parámetro de diseñode 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 varioscomponentes 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 queésta es proporcional a la complejidad de la MMEE y a la variación de las operaciones duranteel periodo de referencia y el periodo demostrativo de ahorro. Por ejemplo, la Opción A permitedeterminar el ahorro de una medida de eficiencia energética de iluminación en una fábrica conmenos incertidumbre que el ahorro de una medida de eficiencia energética de refrigeración,puesto que los parámetros de iluminación estimados tienen menos incertidumbre que losparámetros 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 yrefrigeración cambia con las estaciones del año por lo que hacen que sas más difícil identificar el ahorro. Hay que tener en cuenta las siguientes directrices para equilibrar coste eincertidumbre en un proceso de Medida y Verificación20.

1. Consumos de energía constante y MMEE que proporcionan poco ahorro. No se puederealizar una campaña de Medida y Verificación importante si las MMEE proporcionan pocoahorro, según la directriz del 10% de ahorro, sobre todo si hay una variación pequeña delos datos de la energía medida. Esta situación tiende a favorecer el uso de la Opción A conun breve periodo demostrativo de ahorro , por ejemplo, este es el caso de un extractor avelocidad 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 pocoahorro, al igual que en el caso anterior. Sin embargo, con una gran variabilidad delconsumo de energía, se necesitan los valores de todos los parámetros bajo la Opción Bpara lograr la precisión requerida. La realización de un muestreo pueden reducir el coste dela Opción B. La Opción C no será adecuada según las directrices generales del Capítulo4.9 que indican que el ahorro tiene que superar el 10% del consumo medido de lainstalación.

3. Consumos de energía constante y MMEE que proporcionan ahorros elevados. Conuna baja variación del consumo de energía, el grado de incertidumbre suele ser también

20 Ver también el FEMP (2002).




bajo, de forma que resulta más adecuada la Opción A. No obstante, dado que los nivelesde ahorro son más elevados, introducir pequeñas mejoras para mejorar la precisión permitirá obtener una mejora económica como para merecer un análisis de los datos yrealizar 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 conseguidopor una MMEE es de 1.000.000 euros anuales, hay que decidir si se aumenta el coste de laMedida 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 deMedida 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. Estasituación permite reducir la incertidumbre mediante la recogida y el análisis de una grancantidad 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 lastécnicas de la Opción C serán utilizadas poniendo especial cuidado en monitorizar las

variables estáticas para detectar la necesidad de realizar ajustes no-rutinarios. El periododemostrativo de ahorro tiene que abarcar varios ciclos normales de funcionamiento de lainstalación.

8.6 Verificadores IndependientesCuando el propietario de la instalación contrata con una ESE para conseguir un ahorro deenergía, es posible que el propietario necesite un verificador independiente para revisar losinformes demostrativos de ahorros. Este verificador independiente comenzará revisando elPlan de Medida y Verificación durante su preparación, para garantizar que los informes deahorro 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, susoperaciones y los cálculos de la ingeniería energética. El dueño de la instalación proporcionarácon 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 partes conozcan que el pago delrendimiento está basado en información válida. Un verificador independiente puede asegurar lavalidez de la medida y evitar así conflictos. Si surge algún conflicto durante el periododemostrativo de ahorro este verificador independiente puede ayudar a resolverlo.

Los verificadores independientes suelen ser ingenieros consultores con experiencia yconocimientos en MMEE , Medida y Verificación y contratos de rendimiento energético. Muchosde ellos son miembros de asociaciones profesionales sectoriales o profesionales de Medida yVerificación certificados (CMVP)21.

8.7 Información Necesaria para el Comercio de Derechos de EmisiónLa adhesión al IPMVP puede mejorar la confianza en los informes demostrativos de ahorros, loque 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 consistenciade los informes y hace posible la validación y verificación de los proyectos de ahorro deenergía. 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

21 El curso del CMVP es una actividad conjunta de EVO y la Asociación de Ingenieros de Energía (AEE). Se puede acceder por laweb de EVO: www.evo-world.org.




de emisiones, dónde se incluirá la metodología a seguir para convertir el ahorro energético enemisiones equivalentes.

El comercio de derechos de emisión se verá facilitado si se tiene en cuenta los siguientesmétodos para informar sobre el ahorro de energía.

El ahorro de electricidad se tiene que dividir en periodos punta y periodos valle y enestación ozono y estación no ozono, cuando está implicado el comercio de NOx o desustancias químicas orgánicas volátiles. Estos periodos están definidos por elcorrespondiente 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 elahorro de energía con el fin de adecuarla a los requisitos del programa de comercio dederechos de emisión. Respecto a los objetivos del comercio de los derechos de emisión, lasreferencias ajustadas deben considerar si las MMEE eran excedentes o adicionales alcomportamiento 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 laregulación existente. Las normas de referencia se definen en función del programacorrespondiente al comercio de derechos de emisión. Por ejemplo, si existen unosestándares mínimos de eficiencia que rigen el mercado de equipos, serán estos mismosestándares los que establezcan la referencia para determinar la reducción de emisiones aconsiderar.

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

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

En general, cada sistema de comercio de derechos de emisión dispone de sus propias normassobre los factores de emisión a aplicar a los ahorros. En caso de ahorro de combustible, sepueden considerar tasas de emisiones predeterminadas cuando no existen equipos de medidade las emisiones. En caso de ahorro de electricidad también se pueden considerar valorespredeterminados para la tasa de emisión de la red de suministro. También puede ocurrir quelos usuarios establezcan su propia tasa de emisión para el ahorro, siguiendo unos principiosreconocidos, tales como los publicados en las Directrices para Proyectos de ElectricidadConectados en Red (WRI 2007)

8.8 Condiciones Mínimas de FuncionamientoUn 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. Losparámetros 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 deproducción, etc.

En el Plan de Medida y Verificación quedarán registradas las condiciones de operaciónmínimas que se tienen que respetar (ver Capítulo 5).

El IPMVP Volumen II, Conceptos y Prácticas para Mejorar la Calidad Ambiental Interior de losEdificios, sugiere métodos de monitorización de las condiciones internas existentes durante eldesarrollo de proyectos de eficiencia energética.




8.9 Datos ClimatológicosSi se utilizan lecturas mensuales de energía hay que recoger a diario la informaciónclimatológica para que pueda coincidir con las fechas reales de la lectura de los equipos demedida.

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 sucedecuando se monitorizan los datos en el propio lugar. Si se utiliza un equipo para monitorizar losdatos climatológicos del lugar hay que asegúrese de que el equipo esté calibrado de formacorrecta y que se realice regularmente.

Cuando se analiza la respuesta de la demanda en función de las condiciones climatológicas, enel modelo matemático, se tiene que utilizar las temperaturas medias diarias o los grados-día.

8.10 Estándares Mínimos de EnergíaCuando se necesita alcanzar un determinado valor de eficiencia, por requerimiento de ley o deestándares 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 MedidaLa colocación adecuada de equipos de medida en aplicaciones concretas es una ciencia en símisma. Existen multitud de referencias con ese fin, en la web de EVO se incluyen referenciasactualizadas sobre las técnicas de medida. El Anexo A de la ASHRAE (2002) también tieneinformación 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.

También tiene información útil sobre errores y costes, si bien la información sobre costes datade 1994, que es cuando se realizó la investigación.

La Tabla 5 resume los principales tipos de medidores y características principales. No se tieneque 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 losdatos del periodo demostrativo de ahorro tiene distinto nivel de dificultad y, por lo tanto, lacantidad 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 formade 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, elPlan de Medida y Verificación establece una metodología para recrear los datos erróneos o quefaltan en el periodo demostrativo de ahorro mediante una interpolación en el análisis final. Enese caso, se necesitará durante el periodo demostrativo de ahorro un modelo que permitainterpolar 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 variablesindependientes en dicho periodo de referencia. Así pues, los problemas que surjan con losdatos de referencia no se sustituirán por datos modelizados, excepto si se utiliza la Opción D.

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 deedificación residencial, comercial y federal.




Si faltan datos de referencia, o los que hay no son adecuados, pueden buscarse otros datosreales que puedan sustituirlos, o también se puede cambiar el periodo de referencia, para quecontenga sólo datos reales. En el Plan de Medida y Verificación se hará constar el origen detodos los datos de referencia.




AplicaciónTipo deMedidor

Clase demedidor

Precisióntípica

CosteRelativo

Tipo deAplicaciones

Tipo deAplicaciones

CorrienteAlterna (A)

Transformador de corriente(CT)

Transformador de núcleosólido toroidalo dividido

<1%

No sirve cuandoel factor depotencia esmenor que 1 ohay distorsiónsinusoidal

Tensión (V)Transformador de tensión (PT)

Transformador de núcleosólido toroidalo dividido

Potenciaeléctrica (W)o Energía(Wh)

Vatímetro ocontador deenergía activa

Mide los vatios

(o amperios,voltios y factor de potencia) ylos vatios hora.Utilizar muestrasdigitales (IEEE519-1992) paramedir correctamentelas formas deondadistorsionadas

Necesario paracargas inductivas(p.ej. motores) ocircuitos conarmónicos decomponentescomo un variador de velocidad

Tiempo defuncionamiento (h)

Medir yregistrar losperiodos y lashoras defuncionamientode los equipos

Funcionamiento con batería

Costeinferior queel contador de energía

Registro delas horasdel periododeiluminación

Para equipos concarga constantede consumoeléctrico

Temperatura(ºC)

Detector deTemperarturade Resistencia(RTD)

Razonable Coste Bajo Aire y Agua

Muy utilizado.Hay quecompensar laslongitudes deconducción

Termopar Elevada Elevada

Rango estrecho.Adecuado para lamedida deenergía térmica.Necesitaamplificadores deseñal

Tabla 5Principales

tipos demedidores –Parte 1




Aplicación Tipo demedidor

Clase de medidor Precisióntípica

Costerelativo

Tipo deaplicaciones

Medidaespecial yaspectos deverificación

Humedad(%)

Requiere

calibraciónregular

Caudallíquido

(unidades/segundo)

Intrusivo

Presión diferencial 1-5% of max

Desplazamiento <1%

Turbina oextracción deturbina con puntocaliente

<1%

Líquidolimpio,tuberíalinial

Desprendimientode vórtices

Elevada

NoIntrusivo

Ultrasonidos <1% Tuberíalinial

Medición delcaudal fijo

Magnético Elevada

Cubo y cronómetro Bajo

Condensación devapor,accesoriosdefontanería

Medida delcaudal

Presión

EnergíaTérmica

Flujoempaquetado yregistro ycálculo delatemperatur a

Utilizar sensoresde caudal ytemperatura. En elcaso de vapor,necesita sensoresde presión ytemperatura

<1% Elevada

Utilizar sensores detemperaturafijos paramedir por diferenciasdetemperatura.Precaucióncon losposibleserrores

Tabla 5.Principales

tipos demedidores –

Parte 2




8.11.2 Utilización del Sistema de Control para la Recogida de Datos

Un sistema informático de control puede realizar gran parte de la monitorización de datosnecesaria. 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, lamedida de la potencia eléctrica. La tendencia hacia pequeñas potencias, iluminación yprincipales 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 tiemporeal.

A menudo el software del sistema de control puede realizar otras funciones para ayudar aseguir los cambios de las variables estáticas durante el periodo demostrativo de ahorro , talcomo 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 elsistema, siempre que el sistema tenga capacidad para realizar análisis adicionales. Sinembargo, cuando una ESE se encargue del control del sistema, habrá que establecer lasnormas de seguridad necesarias para garantizar que cada persona accede a las funciones delas 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. Sinembargo, algunos sistemas registran eventos cambio de valor (COV), que no se utilizandirectamente para calcular el ahorro de energía, sin seguir los intervalos temporales entresucesos de COV distintos (Claridge et al. 1993, Heinemeier y Akbari 1993). Se puedenestablecer unos límites de cambio de valor (COV) más estrictos para forzar las tendenciashacia intervalos más regulares, aunque esto puede saturar los sistemas que no han sidodiseñados 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 seextraen los datos de la energía.

Desarrollar rutinas post-procesamiento para convertir cualquier dato de COV del sistema decontrol 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 unidadesson 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 latendencia de los datos a la vez que soportan las funciones de control del s istema.

8.12 Dígitos significativosCuando realizamos cualquier operación aritmética tenemos que considerar la precisióninherente de los datos para que el resultado no suponga una precisión superior a la que




realmente sea defendible. Por esta razón, los ingenieros han adoptado unas reglas estándar para el redondeo que limitan la resolución de un resultado al que se supone deberia tener según los datos de partida. Por tanto el IPMVP ha adoptado estas reglas para asegurar quetodos los cálculos se realizan según estas normas adhiriéndose así de manera estricta a la

normativa de precisión.

Las reglas para los dígitos significativos provienen del concepto de “diferencial total de unafunción” concepto de cálculo diferencial23.Expresado como a una función de dos variables ladiferencial total se define como,

dy y

f dx

x

f y x f

),( 3.1)

Si los incrementos diferenciales, dx i dy, los cambiamos por el error absoluto, Δx y Δy, laanterior ecuación queda de la siguiente manera,

y y

f

x x

f

y x f

),( 3.2)

A partir de la ecuación 3.2, podemos calcular los límites del error absoluto. Las reglas de losdígitos significativos se rigen según la ecuación 3.2 cuando el error absoluto es más grande oigual a ±1 unidad del dígito significativo más pequeño.

Para calcular los dígitos significativos de un número entero, simplemente se cuenta el númerode dígitos, ignorando todos los ceros a la derecha y a la izquierda (o sea no hay coma decimal).En el cas en que el número sea decimal, cualquier otro cero a la izquierda o derecha de lacoma se considera como dígito significativo (véanse los ejemplos).

OperaciónAritmética24 REGLE

Suma / Resta25

X + Y

Redondear (por encima o por debajo según sea apropiado) el resultado allugar decimal mas a la derecha (unidad más pequeña) donde todos losnúmeros tienen un dígito común. El número de dígitos significativos seráel total de dígitos del resultado.

Multiplicación /División20

X × Y

El número de dígitos significativos del resultado será igual al número máspequeño de dígitos significativos de los dos números que se multiplican.

Potencias

Xa

El número de dígitos significativos será igual al número de dígitossignificativos del número inicial.

8.12.1 EJEMPLOS

Números:

00123 → 3 dígitos significativos.

23 Problemas y Ejercicios de Análisis Matemático. B. Demidovish, pág 199 Ed Paraninfo Madrid 197624 También hay reglas para operaciones con logaritmos y funciones exponenciales que no se han incluido aquí.25 Mark’s Standard Handbook for Mechanical Engineers, 8th Ed., pp. 2.2-2.3




12300 → 3 dígitos significativos (pues se representa como 1,23 × 104).

12300, → 5 dígitos significativos (pues se representa como 1,2300 × 104).

12300,000 → 8 dígitos significativos.

12300,012 → 8 dígitos significativos.

Suma: 0,2056

2,572

144,25

+ 876,1___

1.023,1 El nombre de dígitos significativos es 5.

Multiplicación:

12,345 × 0,0369 = 0,456 56,000 × 0,00785212 = 0,43972

Potencias:

3,00π

= 31,5 (3 dígitos significativos de partida, genera 3 en el resultado)

Para asegurar la consistencia y replicabilidad todos los cálculos se tienen que realizar segúnoperaciones aritméticas estándar antes de aplicar estas reglas. Por ejemplo si un motor funciona durante 4.564 horas al año con una potencia absorbida constante de 32,1 kW i latarifa es de 0,0712 $ por kWh, el coste de la energía eléctrica NO es...

$500.10$466.10$0712,0000.147

000.147504.146564.41,32

kWhkWh

kWhkWhhrskW

La manera correcta de calcularlo es redondeando el resultado al final

$400.10$431.10$0712,0

564.41,32 kWh

hrskW

Obsérvese también que las reglas de los dígitos significativos no se pueden mezclar. Debenrealizarse todas las “operaciones aritméticas” antes de proceder con los siguientes tipos deoperaciones.

8.12.2 CASOS ESPECIALES

Algunos números ¡se representan con dígitos significativos finitos incluso cuando se puedentratar como un valor exacto. Los números exactos tienen dígitos significativos infinitos. Unejemplo de un nombre exacto podría ser la tarifa del precio de energía (gas o electricidad). Si latarifa de una empresa eléctrica local es de 0,06 por kWh y la Compañía X ha consumido725.691,0 kWh en un mes, la factura de energía de compañía seria de 43.541,46 $ y no de40.000$ según la multiplicación anterior. Esto es debido a que la tarifa de compañía esexacta...i se puede representar por 0,06000000 $ por kWh. No hay error de medida asociadopara las tarifes de precios de compañía.

Otro ejemplo incluye las variables temporales. Si una Compañía X garantiza unos ahorrosenergéticos de 1,15 M$ anuales durante 3 años, los ahorros totales serien de 3,45 M$ y no




3M$. Incluso en el caso que el período de 3 años incluyera un año bisiesto, el número “3”tendría aún 3 dígitos significativos de precisión.

Hay que ir con cuidado para reconocer estos números en los cálculos de MyV, de lo contrario laprecisión de los resultados se puede ver comprometida.



Definiciones67

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 distintascondiciones 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 mismaforma y con los mismos equipos que en el periodo de referencia pero con las condiciones defuncionamiento del periodo demostrativo de ahorro (ver Capítulo 4.6.1). El coste evitado es elequivalente 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 dela instalación que inciden sobre la energía dentro del límite de medida, excepto lasdenominadas 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 lainstalación, 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 cantidadconstante, o tan prolongado como para reflejar todo un complejo ciclo operativo completo de unsistema, 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 unintervalo 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. Enel Plan de Medida y Verificación se especificará qué es lo que se considera una variaciónpequeña.

Inspección de puesta en marcha: El proceso para lograr, verificar y documentar que elfuncionamiento de los equipos cumple con las necesidades operativas de la instalación, dentrode la capacidad de diseño y con los criterios funcionales de la documentación del diseño y delpropietario, 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, ode 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 formaanual. Otro ejemplo es el ciclo semanal de un proceso industrial que funciona de forma distintaentre 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 refrigeraciónde una instalación con la temperatura exterior. Cuando la temperatura media exterior diariaestá un grado por debajo de una temperatura establecida de referencia, por ejemplo 18ºC, sedefine que ese día tiene un grado-día de calefacción. Si esa diferencia de temperatura semantiene durante diez días, serían diez grados-día de calefacción durante todo el periodo. Si ladiferencia de temperatura fuera de 12ºC durante 10 días se contarían 120 grados-día decalefacción. Cuando la temperatura ambiente cae por debajo de la diferencia de la temperatura,



Definiciones68

se cuentan los grados-día de calefacción. Cuando la temperatura ambiente está por encima dela de referencia se cuentan los grados-día de refrigeración.

Cualquier temperatura de referencia se puede emplear para registrar grados-día, aunque sesuele utilizar la temperatura en la que un edificio en particular no necesita calefacción o

refrigeración.Demanda: Ratio de consumo energético. Muchas compañías de venta de energía basan unaparte de la facturación en el valor mes alto (o valor pico) de demanda que miden durante cadaperíodo de facturación. El valor de demanda pico se refleja muchas veces simplemente como“demanda”. La demanda eléctrica se expresa normalmente en kilo watts (KW). La sumamensual de los KW facturados se pueden expresar en unidades kW-mes. Véase DemandaRatchet.

Demanda Ratchet: Se trata de un método utilizado por la empresa de suministro paraestablecer el consumo por el que factura a los clientes cuando esta cantidad es distinta delconsumo 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 paraestablecer 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 deactividades, que han sido diseñadas para incrementar la eficiencia energética de unainstalación, de un sistema o de parte de un equipo. Las MMEE también pueden conservar laenergía sin cambiar la eficiencia. En una misma instalación pueden implantarse varias MMEE ala 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 demantenimiento, cambios del software o de nuevos medios de formación y gestión de losusuarios de la instalación o del personal de operación y mantenimiento. Una MMEE puedeconsistir 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 nuevainstalación.

Contrato de Eficiencia Energética: Contrato entre dos o más partes dónde el pago se basaen conseguir unos resultados concretos, tales como reducir el coste de la energía o recuperar la inversión dentro de un tiempo determinado.

Empresa de Servicios Energéticos (ESE, ESCo en nomenclatura anglosajona): Empresaque proporciona servicios de diseño y construcción de MMEE bajo un contrato de eficienciaenergética.

Estimación: Proceso para determinar el parámetro utilizado en un cálculo de ahorro mediantemétodos que no sean realizar mediciones durante el periodo de referencia y el periododemostrativo de ahorro. Estos métodos pueden consistir en suposiciones arbitrarias, o inclusoestimaciones de ingeniería, que se derivan de la clasificación que hace el fabricante sobre elrendimiento de los equipos. Según el IPMVP, las pruebas de rendimiento de los equipos que nose han realizado en el lugar donde éstos son utilizados durante el periodo demostrativo deahorro se consideran estimaciones.

Instalación: Un edificio, o una planta industrial, que tiene varios sistemas o equipos queconsumen 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 independienteque mide toda su energía.

Variable Independiente: Parámetro que se espera que cambie de forma regular en el tiempo yque tenga un impacto medible sobre el consumo de energía de un sistema o de unainstalación.



Definiciones69

Efectos Cruzados: Efectos sobre la energía creados por una MMEE pero que no son medidosdentro del límite de medida.

Precio Marginal: El coste de una unidad adicional de un producto facturado con un complejoesquema de tarifas.

Media: Ver Apéndice B-1.3.Error Medio de Sesgo (MBE): Ver Apéndice B-2.2.2.

Medida y Verificación: Proceso coherente de mediciones para determinar de forma fiable elahorro 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 delconsumo. El ahorro se determina comparando el consumo antes y después de laimplementación de un proyecto, realizando los ajustes necesarios según los cambios de lascondiciones. 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 loson. 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 unperíodo 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 quecompensan los cambios en los factores estáticos, dentro del límite de medida, desde el periodode referencia. Cuando se realizan ajustes no-rutinarios en la energía de referencia, a veces sedenominan 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 hubieraestado equipada y hubiera funcionado como en el periodo de referencia, pero bajo un conjuntode condiciones normales. Estas condiciones normales pueden ser las medias de un periodoprolongado o de cualquier otro periodo que no sea el periodo demostrativo de ahorro. Lascondiciones 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). Silas condiciones son las del periodo demostrativo de ahorro, en lugar del ahorro normalizado, seutiliza 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 debeincluir una justificación sobre la confianza de dicha precisión. Por ejemplo, un fabricante de unequipo 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 laseñal de salida de un variador de velocidad y la potencia del ventilador controlado esa señal desalida 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 dedatos para describir la correlación de las variables independientes medidas y de las variablesdependientes (normalmente datos de energía). Ver Apéndice B-2.



Definiciones70

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 comoel tiempo que se tarda en realizar una medición instantánea de un parámetro constante; o tanlargo 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 recuperaciónfinanciera de una inversión; a la duración de un periodo de medida del rendimiento por uncontrato de eficiencia energética; o puede ser indefinido.

Ajustes Rutinarios: Los cálculos de la ecuación 1 del Capítulo 4 realizados con una fórmulaque se incluye en el Plan de Medida y Verificación para compensar los cambios en lasvariables independientes seleccionadas dentro del límite de medida desde el periodo dereferencia.

Ahorro: La reducción del consumo o del coste de la energía. El ahorro físico se puedeexpresar como el consumo de energía evitado o como el ahorro normalizado (Ver Capítulo4.6.1 y 4.6.2, respectivamente). El ahorro económico se puede expresar de forma análoga alcoste evitado o ahorro de coste normalizado (Ver Capítulo 8.1). El ahorro, como se utiliza en elIPMVP, 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 suizquierda. Observar que un número entero tienen una cantidad ilimitada de dígitossignificativos. Un número entero que termina en cero tienen una cantidad desconocida dedígitos significativos (Ver también el Capítulo 8.12). Observar también que cuando se añadennúmeros, la regla de dígitos significativos se sustituye por una regla sobre la cantidad de dígitosque 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 apartir 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 dentrodel límite de medida, pero que no sirven de base para ningún ajuste rutinario. Entre ellas seincluyen las características fijas, medioambientales, operacionales y de mantenimiento. Puedenser 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 esadecuado con los objetivos pretendidos.



Referencias 71

CAPÍTULO 10 REFERENCIAS

Nota: Las referencias siguientes pretenden proporcionar al lector un número de fuentesadicionales de información. Se tratan de publicaciones, libros e informes de agenciasgubernamentales, universidades, organizaciones profesionales y otras autoridadesreconocidas. En la mayoría de los casos, se cita la publicación, la editorial o la fuente dónde sepuede obtener el documento.

1. Akbari, H., Heinemeier, K.E., LeConiac, P. y Flora, D.L. 1988. An Algorithm toDisaggregate Commercial Whole-Facility Hourly Electrical Load Into End Uses,Proceedings of the ACEEE 1988 Summer Study on Energy Efficiency in Buildings, Vol. 10,pp. 10.14-10.26.

2. ASHRAE Guideline 1-1996. The HVAC Commissioning Process. American Society of Heating, Ventilating, and Air Conditioning Engineers, Atlanta, Georgia.

3. ASHRAE Guideline 14-2002, Measurement of Energy and Demand Savings. AmericanSociety of Heating, Ventilating, and Air Conditioning Engineers, Atlanta, Georgia.

4. ASHRAE. 1989. An Annotated Guide to Models and Algorithms for Energy CalculationsRelating to HVAC Equipment, American Society of Heating, Ventilating, and Air Conditioning Engineers, Atlanta, Georgia.

5. ASHRAE 2005. Handbook: Fundamentals, Chapter 32 - Energy Estimating and ModelingMethods, Atlanta, Georgia.

6. ASTM 1992. Standard Test Method for Determining Air Leakage Rate by FanPressurization, American Society for Testing Materials, Philadelphia, Pennsylvania.

7. Baker, D. and Hurley, W. 1984. On-Site Calibration of Flow Metering Systems Installed inBuildings, NBS Building Science Series Report No. 159, January.

8. Benedict, R. 1984. Fundamentals of Temperature, Pressure and Flow Measurement. John

Wiley and Sons, New York, New York.9. Benton, C., Chace, J., Huizenga, C., Hyderman, M. and Marcial, R. 1996. Taking A

Building's Vital Signs: A Lending Library of Handheld Instruments, Proceedings of theACEEE 1996 Summer Study on Energy Efficiency in Buildings, Vol. 4, pp. 4,11-4,21.

10. Bourdouxhe, J.P., Grodent, M., LeBrun, J. 1995. HVAC01 Toolkit: A Toolkit for 20 PrimaryHVAC System Energy System Energy Calculations, Final report submitted to ASHRAE.

11. Bourdouxhe, J.P., Grodent, M., LeBrun, J. 1994a. Toolkit for Primary HVAC System EnergyCalculation - Part 1: Boiler Model, ASHRAE Transactions, Vol. 100, Pt. 2.

12. Bourdouxhe, J.P., Grodent, M., LeBrun, J. 1994b. Toolkit for Primary HVAC System EnergyCalculation - Part 2: Reciprocating Chiller Models, ASHRAE Transactions, Vol. 100, Pt. 2.

13. Bou Saada, T.E. and Haberl, J.S. 1995a. A Weather-Daytyping Procedure for Disaggregating Hourly End-Use Loads in an Electrically Heated and Cooled Building fromWhole-instalación Hourly Data, 30th Intersociety Energy Conversion Energy Conference,July 30-August 4.

14. Bou Saada, T.E. and Haberl, J.S. 1995b. An Improved Procedure for Developing CalibratedHourly Simulated Models, Proceedings of Building Simulation, 1995: pp. 475-484.

15. Bou Saada, T.E., Haberl, J., Vajda, J. and Harris, L. 1996. Total Utility Savings From the37,000 Fixture Lighting Retrofit to the USDOE Forrestal Building, Proceedings of the 1996ACEEE Summery Study, August.



Referencias72

16. Brandemuehl, M. 1993. HVAC02: Toolkit: Algorithms and Subroutines for SecondaryHVAC Systems Energy Calculations, American Society of Heating, Ventilating, and Air Conditioning Engineers, Atlanta, Georgia.

17. Bryant, J. and O'Neal, D. 1992. Calibration of Relative Humidity Transducers for use in theTexas LoanSTAR Program, Proceedings of the 1992 Hot and Humid Conference, TexasA&M University, Energy Systems Laboratory Report No. ESL-PA-92/02-15.

18. Claridge, D., Haberl, J., Bryant, J., Poyner, B. and McBride, J. 1993. Use of EnergyManagement and Control Systems for Performance Monitoring of Retrofit Projects, FinalSummary Report, USDOE Grant #DE-FG01- 90CE21003, Submitted to the USDOE Officeof Conservation and Energy, Energy Systems Laboratory Report ESL-TR-91/09/02, TexasA&M University, March.

19. Claridge, D., Haberl, J., Liu, M., Houcek, J. and Aather, A. 1994. Can You Achieve 150%of Predicted Retrofit Savings? Is it Time for Recommissioning?, Proceedings of the 1994

ACEEE Summer Study, pp. 5.73- 5.88, August.20. Claridge, D., Haberl, J., Liu, M. and Athar, A. 1996. Implementation of Continuous

Commissioning in the Texas LoanSTAR Program: Can you Achieve 150% of EstimatedRetrofit Savings: Revisited, Proceedings of the 1996 ACEEE Summery Study, August.

21. Cortina, V. (ed.) 1988. Precision Humidity Analysis, EG&G Environmental Equipment, 151Bear Hill Road, Waltham, Massachusetts, (IR sensors).

22. Doebelin, E. 1990. Measurement Systems. McGraw-Hill, New York, New York, ISBN 0-07-017338-9.

23. EEI 1981. Handbook for Electricity Metering, Edison Electric Institute, Washington, D.C.,ISBN-0-931032-11-3.EPRI 1993. Fundamental Equations for Residential and CommercialEnd- Uses (Rep.#EPRI TR-100984 V2). Palo Alto, California: Electric Power ResearchInstitute.

24. EPRI 1993 Fundamental Equations for Residential and Commercial End-Uses(Rep.#EPRI TR-100984 V2). Palo Alto, California: Electric Power Research Institute.

25. Fels, M. (ed.)1986. Special Issue Devoted to Measuring Energy Savings, The PrincetonScorekeeping Method (PRISM), Energy and Buildings, Vol. 9, Nos. 1 and 2.

26. Fels, M., Kissock, K., Marean, M.A. and Reynolds, C. 1995. Advanced PRISM User'sGuide, Center for Energy and Environmental Studies Report, Princeton University,Princeton,New Jersey, January.

27. FEMP – Federal Energy Management Program of the U.S. Department of Energy, 2000.Directrices de Medida y Verificación: Measurement and Verification for Federal Energy

Projects Version 2.228. FEMP – Federal Energy Management Program of the U.S. Department of Energy, 2002.

Detailed Guidelines for FEMP Medida y Verificación Opción A

29. Goldberg, M.L. 1996a. The Value of Improved Measurements: Facing the Monsters ThatWon't Annihilate Each Other, Energy Services Journal, 2(1):43- 56.

30. Goldberg, M.L. 1996b. Reasonable Doubts: Monitoring and Verification for PerformanceContracting, Proceedings of the ACEEE 1996 Summer Study on Energy Efficiency inBuildings, 4.133-4.143 Washington, D.C.: American Council for an Energy-EfficientEconomy.

31. Haberl, J., Bronson, D. and O'Neal, D. 1995. Impact of Using Measured Weather Data vs.TMY Weather Data in a DOE-2 Simulation, ASHRAE Transactions, V. 105, Pt. 2, June.



Referencias 73

32. Haberl, J., Reddy, A., Claridge, D., Turner, D., O'Neal, D. and Heffington, W. 1996.Measuring Energy-Savings Retrofits: Experiences from the Texas LoanSTAR Program, OakRidge National Laboratory Report No. ORNL/Sub/93-SP090/1, February.

33. Haberl, J., Turner, W.D., Finstad, C., Scott, F. and Bryant, J. 1992. Calibration of Flowmeters for use in HVAC Systems Monitoring, Proceedings of the 1992ASME/JSES/KSES International Solar Energy Conference.

34. Hadley, D.L. and Tomich, S.D. 1986. Multivariate Statistical Assessment or MeteorologicalInfluences in Residence Space Heating, Proceedings of the ACEEE 1986 Summer Study onEnergy Efficiency in Buildings, Vol. 9, pp. 9,132-9,145.

35. Harding, J. (ed). 1982. Recent Advances in Chilled Mirror Hygrometry, General EasternCorporation Technical Bulletin, 50 Hunt Street, Watertown, Massachusetts.

36. Heinemeier, K. and Akbari, H. 1993. Energy Management and Control Systems and Their

Use for Performance Monitoring in the LoanSTAR Program, Lawrence Berkeley NationalLaboratory Report No. LBL-33114- UC-350, June, (prepared for the Texas State EnergyConservation Office).

37. Houcek, J., Liu, M., Claridge, D., Haberl, J., Katipamula, S. and Abbas, M. 1993. PotentialOperation and Maintenance (O&M) Savings at the State Capitol Complex, Energy SystemsLab Technical Report No. ESL-TR-93/01- 07, Texas A&M University, College Station,Texas.

38. Huang, P. 1991. Humidity Measurements and Calibration Standards, ASHRAETransactions, Vol. 97, p.3521. 39. Hurley, C.W. and Schooley, J.F. 1984. Calibration of Temperature Measurement Systems Installed in Buildings, N.B.S. Building Science SeriesReport No. 153, January.

39. Hurley, W. 1985. Measurement of Temperature, Humidity, and Fluid Flow, Field DataAcquisition for Building and Equipment Energy Use Monitoring, ORNL Publication No.CONF-8510218, March.

40. Hurley, W. 1985. "Measurement of Temperature, Humidity, and Fluid Flow", FieldData Acquisition for Building and Equipment Energy Use Monitoring, ORNLPublication No. CONF-8510218, March.

41. Hyland, R.W. and Hurley, C.W. 1983. General Guidelines for the On-Site Calibration of Humidity and Moisture Control Systems in Buildings, N.B.S. Building Science Series 157,SepteMBE r.

42. IPCC 1995. Impacts, Adaptations and Mitigation of Climate Change: Scientific-TechnicalAnalyses. Contribution of Working Group II to the Second Assessment Report of the

Intergovernmental Panel on Climate Change, Geneva, Switzerland. pp 6443. Katipamula, S. 1996. The Great Energy Predictor Shootout II: Modeling Energy Use inLarge Commercial Buildings, ASHRAE Transactions, Vol. 102, Pt 2.

44. Katipamula, S. and Haberl, J. 1991. A Methodology to Identify Diurnal Load Shapes for Non-Weather-Dependent Electric End-Uses, Proceedings of the 1991 ASME-JSES InternationalSolar Energy Conference, ASME, New York, New York, pp. 457-467, March.

45. Kats, G., Kumar, S., and Rosenfeld, A. 1999. The Role for an International Measurement &Verification Standard in Reducing Pollution, Proceedings of the ECEEE 1999 Summer Study, Vol. 1, Panel 1.



Referencias74

46. Kats, G., Rosenfeld, A., and McGaraghan, S. 1997. Energy Efficiency as A Commodity: TheEmergence of an Efficiency Secondary Market for Savings in Commercial Buildings,Proceedings of the ECEEE 1997 Summer Study, Vol. I, Panel 2.

47. Kissock, K., Claridge, D., Haberl, J. and Reddy, A. 1992. Measuring Retrofit Savings For the

Texas LoanSTAR Program: Preliminary Methodology and Results, Solar Engineering, 1992:Proceedings of the ASME-JSES-SSME International Solar Energy Conference, Maui,Hawaii, April.

48. Kissock, K., Wu, X., Sparks, R., Claridge, D., Mahoney, J. and Haberl, J. 1994. EModelVersion, 1.4d, Energy Systems Laboratory ESL-SW-94/12-01, Texas EngineeringExperiment Station, Texas A&M University System, DeceMBEr.

49. Knebel, D.E. 1983. Simplified Energy Analysis Using the Modified Bin Method, ASHRAE,Atlanta, Georgia, ISBN 0-910110-39-5.

50. Kulwicki, B. 1991. Humidity Sensors, Journal of the American Ceramic Society, Vol. 74, pp.697-707.

51. Landman, D. and Haberl, J. 1996a. Monthly Variable-Based Degree Day Template: A

Spreadsheet Procedure for Calculating 3-parameter Change-point Model for Residential or Commercial Buildings, Energy Systems Laboratory Report No. ESL-TR-96/09-02.

52. Landman, D. and Haberl, J. 1996b. A Study of Diagnostic Pre-Screening Methods for Analyzing Energy Use of K-12 Public Schools, Energy Systems Laboratory Report No. ESL-TR-96/11-01, NoveMBEr.

53. Leider, M. 1990. A Solid State Amperometric Humidity Sensor, Journal of AppliedElectrochemistry, Chapman and Hill: Vol. 20, pp. 964-8.

54. Liptak, B. 1995. Instrument Engineers' Handbook, 3rd Edition: Process Measurement andAnalysis. Chilton Book Company, Radnor, Pennsylvania, ISBN 0-8019-8197-2.

55. Miller, R. 1989. Flow Measurement Handbook, McGraw Hill Publishing Company, New York,New York, ISBN 0-07-042046-7.

56. Morrissey, C.J. 1990. Acoustic Humidity Sensor, NASA Tech Brief. Vol. 14, No. 19, April,(acoustic).

56a. ORNL (1999) A Practical Guide for Commissioning Existing Buildings Prepared by PortlandEnergy Conservation Inc., for Oak Ridge National Laboratory (ORNL/TM-1999/34)Disponible en http://eber.ed.ornl.gov/commercialproducts/retrocx.htm

57. Rabl, A. 1988. Parameter Estimation in Buildings: Methods for Dynamic Analysis of Measured Energy Use, Journal of Solar Energy Engineering, Vol. 110, pp. 52-66.

58. Rabl, A. and Riahle, A. 1992. Energy Signature Model for Commercial Buildings: Test UITMeasured Data and Interpretation, Energy and Buildings, Vol. 19, pp.143-154.

59. Ramboz, J.D. and McAuliff, R.C. 1983. A Calibration Service for Wattmeters and Watt-Hour

Meters, N.B.S. Technical Note 1179.60. Reddy, T. and Claridge, D. 2000. Uncertainty of Measured Energy Savings From Statistical

Reference Models, ASHRAE HVAC&R Research, Vol 6, No 1, January 2000.

61. Reynolds, C. and Fels, M. 1988. Reliability Criteria for Weather Adjustment of Energy BillingData, Proceedings of ACEEE 1988 Summer Study on Energy Efficiency in Buildings, Vol.10, pp.10.237-10,241.

62. Robinson, J., Bryant, J., Haberl, J. and Turner, D. 1992. Calibration of TangencialPaddlewheel Insertion Flowmeters, Proceedings of the 1992 Hot and Humid Conference,Texas A&M University, Energy Systems Laboratory Report No. ESL-PA-92/02-09.



Referencias 75

63. Ross, I.J. and White, G.M. 1990. Humidity, Instrumentation and Measurement for Environmental Sciences: Transactions of the ASAE, 2nd ed., p. 8-01.

64. Ruch, D. and Claridge, D. 1991. A Four Parameter Change-Point Model for PredictingEnergy Consumption in Commercial Buildings, Proceedings of the ASME-JSES-JSME.

65. SEL 1996. TRNSYS Version 14.2, and Engineering Equation Solver (EES). Solar Energy Laboratory, Mechanical Engineering Department, University of Wisconsin,Madison, Wisconsin.

66. Soebarto, V. 1996. Development of a Calibration Methodology for Hourly BuildingEnergy Simulation Models Using Disaggregated Energy Use Data From ExistingBuildings, Ph.D. Dissertation, Department of Architecture, Texas A&M University,August.

67. Sparks, R., Haberl, J., Bhattacharyya, S., Rayaprolu, M., Wang, J. and Vadlamani, S.1992. Testing of Data Acquisition Systems for Use in Monitoring Building EnergyConservation Systems, Proceedings of the Eighth Symposium on Improving BuildingSystems in Hot and Humid Climates, Dallas, Texas, pp.197-204, May.

68. Vine, E. and Sathaye, J. 1999. Guidelines for the Monitoring, Evaluation, Reporting,Verification, and Certification of Energy-Efficiency Projects for Climate-ChangeMitigation, LBNL Report # 41543.

69. Violette, D., Brakken, R., Schon, A. and Greef, J. 1993. Statistically-AdjustedEngineering Estimate: What Can The Evaluation Analyst Do About The EngineeringSide Of The Analysis? Proceedings of the 1993 Energy Program Evaluation Conference,Chicago, Illinois.

70. Wiesman, S. (ed.) 1989. Measuring Humidity in Test ChaMBE rs, General EasternCorporation, 50 Hunt Street, Watertown, Massachusetts.

71. Wise, J.A. 1976. Liquid-In-Glass Thermometry, N.B.S. Monograph 150, January.

72. Wise, J.A. and Soulen, R.J. 1986. Thermometer Calibration: A Model for StateCalibration Laboratories, N.B.S. Monograph 174, January.

73. WRI (2007) Guidelines for Grid-Connected Electricity Projects of the GHG Protocol for Project Accounting, planned for 2007 publication by the World Resources Institute (WRI)and the World Business Council for Sustainable Development (WBCSD), disponible enwww.ghgprotocol.org .

10.1 Fuentes de organizaciones en les Estados UnidosLas siguientes organizaciones americanas ofrecen información útil y relevante. EVO procuramantener en su página web (www.evo-world.org) una lista actualizada de estos y otros linksde páginas web citadas en este documento:

1. Air Conditioning and Refrigeration Center, Mechanical Engineering, University of Illinois.TEL: 217-333-3115, http://acrc.me.uiuc.edu .

2. American Council for an Energy Efficient Economy (ACEEE), Washington, D.C. TEL: 202-429-8873, http://www.aceee.org .

3. American Society of Heating, Refrigerating, and Air Conditioning Engineers (ASHRAE),Atlanta, Georgia. TEL: 404-636-8400, http://www.ashrae.org.

4. American Society of Mechanical Engineers (ASME), New Jersey. TEL: 800-843-2763.http://www.asme.org .



Referencias76

5. Association of Energy Engineers (AEE), Lilburn, GA. TEL: 404-925-9558,http://www.aeecenter.org .

6. Boiler Efficiency Institute, Department of Mechanical Engineering, Auburn University,Alabama. TEL: 334/821-3095, http://www.boilerinstitute.com .

7. Center for Energy and Environmental Studies (CEES), Princeton University, New Jersey.TEL: 609-452-5445, http://www.princeton.edu/~cees .

8. Edison Electric Institute (EEI). Washington, DC. TEL: 202-508-5000,http://www.eei.org/resources/pubcat .

9. Energy Systems Laboratory, College Station, Texas. TEL: 979-845-9213, http://www-esl.tamu.edu.

10. Florida Solar Energy Center, Cape Canaveral, Florida. TEL: (407) 638- 1000,http://www.fsec.ucf.edu.

11. IESNA Publications, New York, New York. TEL: 212-248-5000, http://www.iesna.org.

12. Lawrence Berkeley National Laboratory (LBNL), Berkeley CA. TEL: 510- 486-6156,

Email: [email protected], http://eetd.lbl.gov . 13. National Association of Energy Service Companies (NAESCO), Washington, D.C. TEL:

202-822-0950, http://www.naesco.org.

14. Energy Information Administration (EIA), Department of Energy, Washington, D.C., TEL:202-586-8800, http://www.eia.doe.gov .

15. National Renewable Energy Laboratory (NREL), Boulder, Colorado,TEL: (303) 275-3000, http://www.nrel.gov .

16. National Technical Information Service (NTIS), U.S. Department of Commerce (conté unarxiu amb totes les publicacions dels laboratoris federals i els contractistes), SpringfieldVirginia. TEL: 703-605-6000, http://www.ntis.gov .

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

18. Pacific Northwest National Laboratory (PNNL), Richland, Washington,Tel: (509) 372-4217, http://www.pnl.gov/buildings/

10.2 Referencias de MedidasEl Anexo A de ASHRAE (2002) contiene información útil sobre sensores, técnicas decalibración, normas de medida de laboratorio y métodos de ensayo para enfriadoras,ventiladores, bombas, motores, calderas, hornos, almacenaje térmico y sistemas de tratamientode aire (UTAs). También contiene consideraciones útiles sobre error y coste aunque lainformación sobre el coste está desfasada ya que este estudio se realizó en 1994.

Normativas según la Directiva Europea 2004/22/EC relativa a instrumentos de medida:EN 1359:1998 Medidores de gas – Medidores de gas de Diafragma

EN 1359:1998/A1:2006

EN 1434-1:2007 Medidores de calor - Parte1: Requisitos Generales

EN 1434-2:2007 Medidores de calor - Parte 2: Requisitos Constructivos

EN 1434-4:2007 Medidores de calor - Parte 4: Ensayos aprobación de modelos

EN 1434-5:2007 Medidores de calor - Parte 5: Tests de verificación inicial



Referencias 77

EN 12261:2002 Medidores de Gas – Medidores de gas de turbina

EN 12261:2002/A1:2006

EN 12405-1:2005 Medidores de Gas – Dispositivos de conversión - Parte 1: Conversión deVolumen

EN 12405-1:2005/A1:2006

EN 12480:2002 Medidores de gas – Medidores de desplazamiento rotativo

EN 12480:2002/A1:2006

EN 14154-1:2005+A1:2007 Medidores de agua - Parte 1: Requisitos Generales

EN 14154-2:2005+A1:2007 Medidores de Agua - Parte 2: Instalación i condiciones de uso

EN 14154-3:2005+A1:2007 Medidores de agua - Parte 3: Métodos de ensayo y equipos

EN 14236:2007 Medidores domésticos de gas UltrasónicosEN 50470-1:2006 Equipos de medida Eléctricos (a.c.) - Parte 1: Requisitos Generales, tests y

condiciones – Equipos de Medida (clase A, B y C)

EN 50470-2:2006 Equipos de Medida Eléctricos (a.c.) - Parte 2: Requisitos Particulares –Medidores Electromecánicos de energía activa (clase A y B)

EN 50470-3:2006 Equipos de Medida Eléctrica (a.c.) - Parte 3: Requisitos Particulares –Medidores Estáticos de energía activa (clase A, B y C)

Otras Normas Europeas e Internacionales para medida e interpretación de datos:

EN ISO 4259 Productos Petrolíferos - Determinación y aplicación de datos deprecisión en relación a los métodos de ensayo

EN 24185 Medida de caudal de líquido en circuitos cerrados – Método de pesada(ISO 4185:1980)

EN 29104 Medida de caudal de líquido en circuitos cerrados -- Métodos devaloración de prestaciones de caudalímetros electromagnéticos paralíquidos

EN ISO 5167 Medida de caudal de fluido para dispositivos de presión diferencial -Parte 1: Platinas de orificio, Tubos de tobera y Venturi insertados en unasección circular de conductos (que van llenos)

EN ISO 6817 Medida de caudal de líquido conductivo en circuitos cerrados –Métodos que utilizan caudalímetros electromagnéticos (ISO 6817:1992)

EN ISO 9300 Medida de caudal de gas mediante tubos venturi de caudal crítico.

EURACHEM Cuantificación de la Incertidumbre en Medida Analítica

EUROLAB Informe Técnico “Medida de Incertidumbre – colección para principiantes”

ISO 11453 Interpretación Estadística de datos – Intervalos de confianza y Testsrelativos a proporciones (1996)



Referencias78

ISO 16269-7 Interpretación Estadística de datos - Parte 7: Mediana - Estimación yintervalo de confianza (2001)

ISO 3534 Estadística – Vocabulario y símbolos

ISO 5479 Interpretación Estadística de datos - Tests a partir de la distribución normal(1997)

ISO 5725 Precisión (certidumbre y precisión) de resultados y métodos de medida

ISO/TR 5168 Medida de caudal de fluido - Evaluación de incertidumbre

ISO/TR 7066-1 Valoración de la incertidumbre en calibración y uso de dispositivos demedida de caudal - Parte 1: Relaciones Lineales de calibración

Véase también Apéndice C para la normativa específica de medida en diferentes regiones delmundo.

10.3 Referencias de CalibraciónReferencias de Calibración de la lista de publicaciones americanas del Capítulo 10 incluye:ASTM (1992), Baker and Hurley (1984), Benedict (1984), Bryant and O'Neal (1992), Cortina(1988), Doebelin (1990), EEI (1981), Haberl et al. (1992), Harding (1982), Huang (1991), Hurleyand Schooley (1984), Hurley (1985), Hyland and Hurley (1983), Kulwicki (1991), Leider (1990),Liptak (1995), Miller (1989), Morrissey (1990), Ramboz and McAuliff (1983), Robinson et al.(1992), Ross and White (1990), Sparks (1992), Wiesman (1989), Wise (1976), Wise and Soulen(1986).

10.4 Normativa Internacional y Europea que dan soporte a la

Eficiencia Energética en Edificios.Evaluación del rendimiento energético de edificios en base al consumo energético medido:

EN15603

EN 15251

CEN CR 1752

ISO/DIS 16814

ISO 7730

Definiciones y requisitos relativos a los servicios energéticos:

EN 15900

Rentabilidad Económica:

ISO 15686-5, Parte 5

EN 15459

Edificio completo:

PrEN15203 (Evaluación del consumo de energía en edificios)

PrEN15603 (Consumo energético, de energía primaria y emisiones de CO2 globales)

PrEN15232 (Métodos de cálculo para la mejora de eficiencia energética para aplicaciónde sistemas automáticos de integración de edificios)



Referencias 79

EN15316 series (Método de cálculo de los requisitos de un sistema energético y deeficiencia del sistema para calefacción i agua caliente sanitaria)

ISO 13790 (Rendimiento térmico de edificios – cálculo del consumo energético paracalefacción de espacios)

Cálculo de Calefacción y Refrigeración y métodos de inspección:

EPBD WI 014

EN14335 series

EN14243

ISO 13790

ISO 16814

EN13465

EN13779

EN15240

EN15242

Condiciones interiores y exteriores de calculo y presentación de datos climáticos:

ISO 15927-1

ISO 15927-2

ISO 15927-4

ISO 15927-5

ISO 15927-6



Apéndice A ejemplos80

APÉNDICE A EJEMPLOS

A-1 IntroducciónEste apéndice presenta varios tipos de proyectos y analiza las claves del diseño de M&V encada una de las situaciones descritas. Cada ejemplo sólo muestra una opción de M&Vconforme 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 elcódigo de construcción (A-9).

Estos ejemplos presentan distintos niveles de detalle, con el objeto de destacar las diferentescaracterísticas del diseño de M&V. Ninguno de ellos tiene un carácter global. El lector puedeconsultar en la web de EVO Planes de Medida y Verificación completos o ejemplos de informesdemostrativos de ahorros (www.evoworld.org). Asimismo, el IPMVP Volumen III contieneejemplos de aplicaciones de M&V en nuevos edificios y en proyectos de energías renovables.

Estos ejemplos de distintas partes del mundo utilizan diferentes unidades técnicas de medida ymonetárias locales de uso común. La taula siguiente da algunos factores de conversión deestas magnitudes tecnicas en unidades de uso común.

Multiplicar: Por: paraobtener:

gasNatural m

3

35 ft

3

mcf 1000 ft3

Vapor Libra 0.45 kg de vapor

Fuel Litros 0.26 gallon (US)

Se anima a los suscriptores de EVO a presentar sus propios ejemplos para una posibleinclusión en la biblioteca de la página web (e-mail a: [email protected] ).



Apéndice A ejemplos 81

A-2 Mejora de la Eficiencia del Conjunto Bomba / Motor Situación: En una explotación agrícola de Sudáfrica hay diez bombas de riego que bombeaagua desde pozos subterráneos. Normalmente las bombas funcionan de forma continuadurante 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 subvenciónparcial para sustituir esas bombas por unos nuevos conjuntos de bomba y motor de altaeficiencia. Para proceder al pago final de la ayuda, la empresa de suministro exigía unademostración a corto plazo del consumo de energía evitado utilizando un método conforme conlos IPMVP. El propietario estaba interesado en sustituir sus viejas bombas y reducir sus loscostes energéticos, así que pagó la diferencia del coste de instalación y está de acuerdo enproporcionar información a la empresa de suministro tras realizar la mejora de eficiencia.

Factores que influyen en el diseño de M&V: El consumo de electricidad de las bombas serealiza con 5 equipos de medida propiedad de la empresa de suministro. Estos equipos demedida sólo tienen conectadas las 10 bombas. Antes de implementar el proyecto, se tuvo encuenta 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 bombe

o. El propietario y la empresade suministro saben que las horas de funcionamiento y, por lo tanto, el ahorro, depende de lascondiciones de la explotación y del nivel de lluvias de cada año. Ninguna de las partes puedecontrolar 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 lainformación a la empresa de suministro. El propietario contrató con un proveedor la selección einstalación de unas bombas que cumplieran con sus especificaciones y con las de la empresade suministro.

El caudal de las bombas es constante cuando están funcionando, ya que no hay ningunaválvula 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 desuministro, siguiendo un modelo proporcionado por la empresa de suministro. Se seleccionó laOpción A del IPMVP Volumen I, EVO 1000 – 1:2010, con el objetivo de minimizar el coste deM&V. La Opción A acordada consiste en estimar las horas de funcionamiento de la bomba enun 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 lapotencia demandada del motor (kW). Antes de retirar los motores antiguos, el proveedor midióla 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 lasbombas trabajan con una carga constante, las horas medias anuales de funcionamiento secalcularon teniendo en cuenta el consumo de electricidad facturado en el último año en kWh ydividiéndolo entre la potencia media demandada de los motores antiguos (kW). Este cálculodemostró 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 demostrabaque la cantidad de lluvia caída durante esa estación seca estaba un 9% por debajo de lonormal. Así, el propietario y la empresa de suministro acordaron que el funcionamiento de lasbombas durante ese año había sido un 9% superior a lo habitual. De esta forma las horasnormales de utilización serían del 91% de 4.321 h/año ó 3.932 26 h/año.

Resultados: El ahorro de la energía se determinó utilizando la ecuación 1d de la Opción A delIPMVP:

26 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.




Potencia demanda por las bombas antes de la mejora: 132,0 kWPotencia demanda por las bombas después a la mejora: 98,2 kWReducción de potencia: 33,8 kW27

Ahorro de energía: 34 kW x 3.932 h/año = 130.000 kWh/año

28

La subvención aportada por la empresa de suministro se basó en un ahorro de energía de130.000 kWh.

Utilizando los mismos periodos de funcionamiento estimados, el ahorro del propietario encondiciones de lluvia normal y con los precios actuales de la electricidad se determinó quesería de 132.902 kWh/año29 x R0,2566 /kWh = R34.102 al año30. No se modificaron ni losprecios 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 unimportante incentivo de la empresa de suministro si las bombas eran apagadas durante lashoras punta, de 7:00 h a 10:00 h y de 18:00 h a 20:00 h, de lunes a viernes no festivos. Paraello el propietario instaló un sistema de control en las bombas para controlar de forma remota yautomática el desplazamiento de su funcionamiento. El propietario podrá configurar anualmenteel 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 elbombeo y dejarlo en un máximo de 25 h a la semana (15%) no afectaría de forma significativaa su funcionamiento durante la estación seca. (También esperaba que las nuevas bombassufrieran menos averías, de tal forma que no tendrán impacto en el crecimiento de los cultivosen la estación seca).

La empresa de suministro reconoce que el propietario puede decidir apagar el bombeo enfunción de sus necesidades. Por lo tanto, la empresa de suministro requiere la selección de laOpción B del IPMVP Volumen I, EVO 10000 – 1:2010 para cuantificar el rendimiento de cadaaño, antes de realizar el pago de las ayudas.

El propietario consideraba que el periodo de retorno del control y monitorización de los equiposya era demasiado largo. Por lo tanto, no quería gastar parte importante de la ayuda enproporcionar las pruebas que exigía la empresa de suministro.

Plan de M&V: La empresa de suministro y el propietario acordaron que el registro continuo deuna variable proxy proporcionaría la prueba diaria de que las bombas estaban realmenteapagadas en las horas punta del año. La variable proxy es la corriente eléctrica (por encima de500 mA que necesita el equipo de control) en cualquiera de las 5 líneas de alimentación de las10 bombas. Para ello se colocaron unos amperímetros no calibrados y unos registradores de

27 El número real calculado (33,8) deberá tratarse como coherente en 2 dígitos significativos. Esto es debido a que la sustraccióncon 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).

28 Dado que tanto el 33,8 (más correctamente 34) y el 3.932 (más correctamente 3,9 x 10 3) sólo tienen 2 dígitos significativos, suproducto será expresado solamente con 2 dígitos significativos. Aunque la cantidad calculada para el producto de 33,8 y 3.932 es132.902, la expresión adecuada para su producto es 1,3 x 10 5 o 130.000.

29 132.902 es el valor calculado realmente antes de hacer el redondeo de los números significativos.

30 Esta cantidad puede expresarse con no más de 2 dígitos significativos, como se explica en las anteriores observaciones sobre elnúmero mínimo de dígitos significativos. El valor real calculado es de R34.103, y aunque una expresión más correcta sería R3,4 x104, 34.000 es el formato de moneda más habitual.




datos en cada línea de energía próximos a los 5 contadores. Los amperímetros y registradoresdisponen de un sistema de alimentación auxiliar con una batería recargable.

El propietario encarga al proveedor de los dispositivos de control y monitorización la lecturaanual 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 depunta de los días de la semana.

Resultados: Durante el primer año posterior a la implementación del sistema de control ymonitorización, el responsable de la monitorización informó a la empresa de suministro que sehabía consumido energía entre las 18:00 h y las 20:00 h en 5 días concretos. La empresa desuministro comprobó que se trataban de días festivos, de tal forma que no hubo consumodurante las horas punta definidas. Se determinó que el desplazamiento de la demanda era de98,2 kW, a partir de la medida de las bombas nuevas (ver Apéndice A-2). El incentivo anual dela empresa de suministro se calculó y pagó en base a este desplazamiento de la demanda de98,2 kW registrados con la Opción B.

A-3 Opción A: Mejora de la Eficiencia en IluminaciónSituación: En un colegio de Canadá se van a instalar dispositivos de iluminación máseficientes manteniendo los niveles de iluminación. Este proyecto formaba parte de un programamás amplio puesto en marcha por la dirección del colegio para encargar a un proveedor eldiseño, instalación y financiación de múltiples cambios en varios colegios. Los pagos fijados enel contrato se basan en el ahorro medido utilizando los precios de la empresa de suministro enel momento de firmar el contrato. Se quiere demostrar el ahorro obtenido, con un Plan de M&Vconforme al IPMVP, inmediatamente después de la puesta en marcha de la MMEE . Dado queel propietario controla el funcionamiento de la iluminación, el contrato especifica que el Plan deM&V utilizará la Opción A del IPMVP Volumen I, EVO 10000 – 1:2010, estimando las horas defuncionamiento. 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 esnecesario estimar su efecto cruzado. Del mismo modo, el funcionamiento de la iluminacióntambién afecta significativamente a las necesidades de aire acondicionado.

Sin embargo, dado que sólo una pequeña parte de la escuela se refrigera realmente conaire acondicionado, y se trata de un espacio que suele estar vacío durante los periodosmás 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, elhorario 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 loscolegios.

Plan de M&V: El límite de medida de esta MMEE se estableció de tal modo que incluyesetodos 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 elconsumo de energía de la caldera, para el periodo comprendido desde noviembre a marzo. Seestimó 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 dedispositivos, 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 incluíala semana de vacaciones de primavera y dos días festivos. En la Tabla A-3-1 se ofrece unresumen de los datos que se obtuvieron.

Ubicación% Carga deIluminación

Horas promediosemanales Periodolectivo (h)

Vacaciones(h)

Salas deTaquillas

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 delhorario 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 lecturasregistradas 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 observacioneses 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 esde:

%7.548

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 horasde 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 semanasde vacaciones, las horas estimadas de funcionamiento al año serían:

Tabla A-3-1 Análisis de un Periodo deFuncionamiento




Ubicación

% Carga deIluminación

Horas SemanalesEstimadas

Horas AnualesEstimadas

39Semanas

lectivas (h)

13,2semanas de

vacaciones(h)Salas deTaquillas

5% 106. 22. 4,424

Oficinas 5% 83. 21. 3,514Clases 61% 54. 5. 2,172Auditorio 10% 31. 11. 1,354Gimnasio 10% 82. 25. 3,528Pasillos 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, o3.000 h con dos dígitos significativos.

La medición de las potencias en el periodo de referencia se realizó con un analizador deredes en las tres fases de los circuitos de iluminación de 347 V. Como resultado de unamedición de treinta segundos a la entrada de los dos transformadores de iluminación, seobservó que con todos los equipos de iluminación encendidos, la potencia total era de 288kW. Durante la realización de dicha medida se encontraban fundidas setenta lámparas (= 3kW o 1%) determinándose que el porcentaje de lámparas fundidas en el momento de lamedida era normal.

Dado que la punta eléctrica iluminación se establece cuando todas las luces estánencendidas, 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 unademanda inferior durante las vacaciones de verano, cuando el uso de la instalación esmínimo. Teniendo en cuenta también otros equipos utilizados durante el verano, se supusoque la demanda del circuito de iluminación durante julio y agosto equivalía al 50% de lademanda máxima del circuito que se había medido.

En el momento de la firma del contrato los precios marginales de la energía de la empresade suministro eran de 6,30 cent € por kWh, 10,85 €/kWh al mes y 0,255 €/m 3 de gasnatural.

Resultados: Tras la implementación de la MMEE se volvió a medir la potencia del circuito deiluminación como en el periodo de referencia. La potencia de la energía demandada fue de 162kW, con toda la iluminación encendida y ninguna de ellas fundida. Con la misma tasa del 1% deluces fundidas que en el año base, la energía eléctrica máxima del periodo posterior a lamejora 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 h/año =384.000 kWh/año.

La reducción de potencia fue de 128 kW durante 10 meses y de 64 kW durante 2 meses, lo quesuma 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 deFuncionamiento

Estimadas




Si se asume que el ahorro en iluminación se consiguen de forma uniforme durante el periodode 10 meses, el ahorro de electricidad durante un invierno típico es de 384.000 / 10 = 38.400kWh/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 decombustible

El gas natural utilizado en la caldera tiene un poder calorífico superior de 10,499 kWh/m3, demodo que la cantidad de gas natural adicional consumida es de = 14.582 / 10,499 = 1.389 m 3 de gas natural

El coste del gas natural adicional consumido en invierno es de 1.389 * 0,255 € = 354 €/año. Asípues, 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 dedígitos significativos

de cualquiera de los valoresutilizados 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 haysupervisores que se encargan de apagar todas las luces de cada zona al terminar el segundoturno. Existen 70 interruptores de iluminación. Los supervisores se iban intercambiando entre elprimer 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 eninstalar 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 eniluminación.

Factores que influyen en el diseño de Medida y Verificación: Ningún área de produccióndisponía de ventanas o tragaluces. Tampoco tenían calefacción ni refrigeración. Los circuitosde iluminación están integrados con otras cargas eléctricas, de forma que la iluminación no sepodía separar fácilmente de otros usos eléctricos.

El responsable de la planta no quería gastarse mucho dinero en determinar el ahorro, peronecesitaba 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 sólodurante un breve periodo representativo de tiempo y utilizar la Opción A del IPMVP Volumen I,EVO 1000 – 1:2010. Dado que el objetivo principal de la mejora consistía en controlar las horasde 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 laEcuación 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 sensoresse 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 antesde la instalación de los sensores sería de 125 h a la semana, y que la desviación estándar enlas lecturas sería de 25. Así pues, el cv estimado inicialmente es de 0,2 y la cantidad demuestras necesarias (con una z de 1,96) es de 15 (ecuación B-11). Dado que sólo hay 70zonas, el ajuste de la población finita rebaja el número estimado de registradores necesarios a




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 notiene 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 lashoras medias de funcionamiento a la semana en las 12 zonas. El valor medio fue de 115 y ladesviación estándar de 29. Así pues, el cv fue de 0,24 ( = 29 / 115), superior al valor esperadoy peor de lo que es necesario para satisfacer el requisito de precisión. Por este motivo, se hizoel registro durante otro mes. Entonces, la media de las ocho semanas de valores mediossemanales fue de 118 y la desviación estándar fue de 24 (cv = 0,20). Se consideró adecuadaesta medida de las horas de funcionamiento en el periodo de referencia, cuando aún no habíasensores de presencia.

Los sensores se instalaron después del establecimiento del consumo de referencia. Sevolvieron 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 fueronaceptadas. No se produjeron cambios en el uso o la ocupación de la planta, por lo que no huboque 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 secalculó 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 deelectricidad fuera del horario de funcionamiento de la fábrica.

Así pues, siguiendo la Opción A del IPMVP, se puede establecer con un 90% de confianza queel ahorro en el mes siguiente a la instalación de los sensores fue de Rs 17 lakh ± 10%, dada laestimación 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 importantereparación y modernización. Se instaló un nuevo sistema de alumbrado que utilizaba el mismosistema de cableado, que incluía equipos de alta eficiencia y un sistema de regulación quereducía 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. LaMMEE 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 consiguióuna garantía de ahorros del proveedor y pidió además que demostrara la consecución delahorro garantizado de forma continua.

Factores que influyen en el diseño de M&V: Los niveles de iluminación de referencia no eranadecuados ya que el 20% de los dispositivos estaban fundidos. La ciudad deseaba disponer deun nivel de iluminación más uniforme. Para ello renovó su contrato de mantenimiento delalumbrado público especificando que no podía haber en ningún momento más de un 3% delámparas fundidas.

Es necesario realizar un registro continuo del consumo de energía porque la atenuación de lailuminación es crucial para el ahorro. Los 23 equipos de medida de la empresa de suministromiden el consumo de energía de forma continua. Pero estos equipos de medida no pueden




ofrecer un feedback operativo adecuado para evitar el derroche de energía si falla unatenuador, o si es reemplazado por accidente. Por este motivo, se añadió un registro delconsumo 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 comparael consumo de energía real en cada circuito con el perfil horario esperado. Las varianzasrespecto a este objetivo sirven para descubrir equipos fundidos y fallos del sistema deregulación.

Plan de M&V: La electricidad de referencia recogida por los 23 equipos de medida de laempresa de suministro durante el año anterior sumaba un total de 1.753.000 kWh/año, segúnlas facturas de la empresa eléctrica. La cantidad y la ubicación de todos los dispositivosdurante el periodo de referencia fueron recogidas en el Plan de M&V, junto con los parámetrosde 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 – 1:2010, ecuación 1c. Los únicos ajustes que serealizarán sobre el consumo de energía del periodo de referencia o del periodo demostrativo deahorro serán debidos a la introducción o eliminación de equipos de iluminación o si las lucesfundidas superan el 3%.

Se realizó inmediatamente un ajuste no-rutinario para tener en cuenta la reducción de la tasade luces fundidas del 20% del periodo de referencia hasta el 3% objetivo del periododemostrativo 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 latasa de luces fundidas supera el 3%, se realizará un ajuste no-rutinario para que los datosmedidos durante el periodo cubierto por el informe consideren el 3% acordado de porcentaje deluces fundidas.

Los ahorros serán reportados durante el periodo de garantía de 10 años con un precio único de0,6 kuna/kWh.

Resultados: Se reportó un ahorro sin ajustes durante los tres primeros años tras laimplementación de las medidas de eficiencia energética porque el porcentaje de luces fundidasse mantuvo por debajo del 3% ojetivo.

Durante el cuarto año, la tasa de luces fundidas fue del 5% durante 7 meses. El ahorro delcuarto año se calculó así:Energía de referencia 2.126.000 kWhEnergía medida en el cuarto año = 1.243.000 kWhEl ajuste por luces fundidas es = ((0,97-0,95)-1) x (7/12) x 1.243.000 kWh = 15.000 kWhEnergía ajustada del cuarto año = 1.243.000 + 15.000 = 1.258.000 kWh

Ahorro (energía evitada) = 2.126.000 – 1.258.000 = 868.000 kWhCoste evitado = 868.000 kWh * 0,6 = kn 521.000

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




monitorización continua de las tasas de filtración y del ahorro para que el personal demantenimiento 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 esescaso. 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 ungrado de confianza del 95%.

En la planta trabajan dos turnos por día, un total diez turnos por semana y 442 por año. Cuandola fábrica está en funcionamiento, se produce un uso constante del aire comprimido. El calor delos compresores es expulsado fuera de las salas de los compresores sin afectar a ningún otrosistema consumidor de energía de la planta.

Las tarifas eléctricas locales (conocidas como la tarifas verdes) para las empresas con unapotencia demandada superior a 0,5 MW se muestra en la Tabla A-4-1.

Meses secos(de mayo aseptiembre)

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 eraprobable que no se produjeran cambios en el número máximo de compresores que seutilizarían 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 – 1:2010, que realiza una medida continua del ahorro indicándolos cambios en los porcentajesde filtración del aire comprimido. Se utilizó la ecuación 1b) del IPMVP para ajustar la energía dereferencia a las condiciones del periodo demostrativo de ahorro. El objetivo del Plan de M&Vera minimizar los costes adicionales de la medida, por lo que se instaló un vatímetro trifásico enla acometida que suministra de electricidad a los motores y equipos de la sala de compresores.El límite de la medida abarcaba 6 compresores, 3 secadores de aire comprimido y el resto desistemas auxiliares menores de la sala de compresores. El calor generado dentro de la sala decompresores no provoca efectos cruzados porque no afecta a otros consumos de energía. Seinstruyó al personal de la planta en la lectura del equipo de medida al final de cada turno (esdecir, 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 lasfiltraciones de aire comprimido.

Se hizo un listado con las variables estáticas relacionadas con el diseño y las operaciones de laplanta, 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 funcionabancon aire comprimido, la velocidad de la cadena de producción y los modelos de vehículos quese estaban fabricando.

El consumo eléctrico del periodo de referencia fue bastante diferente, entre los turnos conactividad y los turnos sin actividad. Asimismo, dentro de cada turno se observaron ligerasvariaciones en el consumo de energía. No se pudo identificar variables independientes que

Tabla A-4-1 Precios delconsumo eléctrico




explicasen estas variaciones. Se decidió utilizar el consumo energético medio de cada tipo deturno en el periodo de referencia para determinar el ahorro y se estableció un criterio para

determinar cuándo se habían realizado lecturas suficientes de la energía de referencia en cadaturno 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. Sedescubrió que para satisfacer el criterio de incertidumbre del 95/5, la variación de energía delos turnos durante la referencia requería realizar lecturas durante un periodo de siete semanasantes de aplicar la medida de eficiencia energética. Los valores de referencia se fijaron con elconsumo 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 consumoenergético del periodo cubierto por el informe en cada turno. Así pues, el objetivo deincertidumbre podía lograrse mediante informes de ahorro mensuales.

El ahorro de energía se calculó como la diferencia entre el consumo de energía real de cadames y la energía de referencia ajustada que se determina multiplicando el número de turnosreales 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 preciosdel periodo de punta de la empresa de suministro sólo se aplicaban a tres horas del segundoturno. No se tuvo en cuenta la reducción de demanda de potencia.

Estas mediciones continuaron realizándose como parte de las operaciones habituales de laplanta. El departamento de ingeniería de la planta ajustó la energía de referencia periódicamente en función de los cambios de las variables estáticas. Los operarioscomunicaban las lecturas de energía de cada turno y el departamento de ingeniería recogía elahorro en informes mensuales.

Las variaciones respecto de los patrones del ahorro pasado permiten evaluar lasprácticas 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 de electricidad. Debido a recientes cambios introducidos en el proceso, seredujo el vapor disponible para el grupo turbina-generador respecto a su diseño original. Aconsecuencia de ello se redujo la producción de electricidad y la eficiencia térmica. La fábricainstaló un nuevo rotor más eficiente cuyo diseño se adaptaba al actual flujo de vapor másreducido. Se realizaron medidas para evaluar el incremento de la producción eléctrica paraobtener los incentivos económicos ofrecidos por la 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 másenergía 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 incentivode la empresa buscaba únicamente incrementar la producción de electricidad.

Plan de Medida y Verificación: La fábrica y la empresa de electricidad acordaron utilizar laOpción B del IPMVP Volumen I, EVO 1000 – 1:2010, para determinar el incremento deproducción de electricidad durante un periodo de un año. Se utilizó la instrumentación existenteen la fábrica para determinar la eficiencia del rotor antiguo, como se muestra en la Figura A-5.1.




EFICIENCIA TÉRMICA DE BAJA PRESIÓN ANTERIOR A LA ACTUALIZACIÓN

Por medio de un análisis de regresión se determinó que el modelo matemático que describe laeficiencia 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 deahorro equivalente a un año para determinar cuál habría sido la producción de electricidad conel rotor antiguo. El incremento de producción de electricidad se incluirá en el informe bajo lascondiciones 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 desuministro.

Resultados: Durante el año siguiente a la implantación de la mejora de eficiencia, se aplicaronlas condiciones de vapor de cada minuto al modelo matemático de eficiencia del rotor antiguopara calcular la energía de referencia ajustada utilizada en la ecuación 1b) del IPMVP. Estevalor se comparó con la generación medida real durante el mismo periodo para determinar elincremento de producción de electricidad.

Durante este año, no se produjeron cambios en el grupo turbina-generador, de modo que nofue necesario realizar Ajustes no-rutinarios .

Figura A-5.1EficienciaTérmica debaja presiónanterior a laactualización




A-6 Opción A: Medida de la Eficiencia de una CalderaSituación: Un proveedor de calderas reemplazó una caldera en un edificio de oficinas por otramás eficiente. El proveedor garantizó un ahorro anual mínimo de combustible de 25.000 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 cantidadesretenidas sólo se abonarían después de que el proveedor presentara un informe de ahorro según el IPMVP Volumen I, EVO 1000 – 1:2010. También se especificaba que el propietario yel proveedor acordarían un Plan de M&V como parte del plan final de diseño de la medida deeficiencia energética.

Factores que influyen en el diseño de M&V: En el momento de la revisión de la caldera seestaban realizando muchos cambios en el edificio, de tal forma que se esperaban variacionesde la carga en la caldera. El proveedor sólo se iba a encargar de la mejora de eficiencia de lacaldera, no de las variaciones de la carga de la caldera. La caldera es el único equipo deledificio que utiliza combustible. El precio del combustible utilizado para comprobar que se habíaconseguido el rendimiento garantizado fue de 0,70 €/litro.

Plan de Medida y Verificación: Se eligió la Opción A del IPMVP Volumen I, EVO 10000 –1:2010 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 ydel soplador de la caldera. Se consideró que los cambios producidos por los efectos cruzadoseléctricos eran insignificantes y que no merecía la pena ser incluidos en el límite de medida niser estimados.

La garantía del proveedor se consideró relacionada con el consumo del año anterior a lapresentación de su propuesta. Durante ese periodo, la instalación compró 241.300 litros decombustible para la caldera. Se produjo un incremento de 2.100 litros en las existencias decombustible, entre el inicio y el final de ese año. Así pues, el consumo real había sido de239.200 litros. 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 calderaantigua. Se utilizará la ecuación 1d) del IPMVP con 239.200 litros como valor estimado. Estaestimación no contiene ningún error, ya que la mayor parte de ella31 procede de los datos desuministro 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 eficienciase planificaron para realizarse bajo las condiciones de un invierno típico antes de la retirada dela caldera antigua. Se eligieron unas condiciones invernales de forma que hubiese demandasuficiente para evaluar la eficiencia bajo un rango suficiente amplio de funcionamiento de lacaldera. El proveedor instaló un equipo de medida de energía térmica recién calibrado en laentrada y salida de agua de la caldera, además de un equipo de medida de combustiblecalibrado. El equipo de medida de combustible, el equipo de medida de energía térmica y elregistrador de datos tienen una precisión del ± 2% de precisión según sus fabricantes para losintervalos implicados en este proyecto.

Se realizaron las pruebas de referencia durante tres periodos distintos de una semana deduración cuando la medida de la temperatura ambiente diaria estaba entre -5 ºC y +5 ºC. Seplanificaron unas pruebas idénticas para el primer periodo tras la inspección de puesta enservicio de la nueva caldera cuando la temperatura ambiente se encontraba de nuevo en elintervalo de -5 ºC a +5 ºC, empleando para ello los mismos equipos de medida de combustibley energía térmica que estaban instalados desde las pruebas del periodo de referencia. Puestoque las tres pruebas individuales de una semana incluían periodos que representaban diversas

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




cargas de la caldera, desde las más bajas hasta las más elevadas, se acordó que losresultados de las pruebas representarían de forma adecuada la mejora anual que el propietariopodía 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 tressemanas 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 pararealizar una inspección en cualquier momento. El sistema de automatización del edificio mide yregistra la temperatura ambiente para las semanas válidas.

El propietario aceptó un contrato adicional de 5.100 € por el suministro, la instalación y lainspección 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 considerónecesario realizar una demostración del rendimiento durante un año completo. Sin embargo, elcontratista señaló que los costes adicionales de calibración de los equipos de medida y análisisde datos añadirían 3.000 € al precio. El propietario decidió que sería suficiente un periodo de

prueba más corto, con una representación de tres semanas. El propietario decidió tambiénasumir 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 formacontinua durante un periodo de cinco semanas, hasta que se encontraron tres cuyo valor mediodiario de temperatura ambiente caía dentro del intervalo especificado de -5 ºC a +5 ºC. Elresultado de dividir la energía térmica neta conseguida entre el combustible consumido era queel valor promedio de las lecturas de eficiencia para la caldera antigua era de 65,2% durante lostres periodos de una semana.

Después de la instalación e inspección de puesta en marcha de la caldera, resultó que las tressemanas del periodo demostrativo de ahorro tenían de nuevo una temperatura ambiente media entre -5 ºC y +5 ºC. 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 dereferencia y las del periodo demostrativo de ahorro. Por tanto, no fue necesario realizar ningúnajustes no-rutinarios.

Con la ecuación 1d) del IPMVP, el ahorro anual con 239.200 litros como consumo decombustible anual estimado respecto al periodo de referencia es:

Ahorro de combustible = 239.200 litros * (1 – 0,652 / 0,806) = 45.700 litros

El valor del ahorro es de 0,70€ * 45.700 = 31.900 €32.

Esta estimación de ahorro anual a partir de una breve prueba de duración confirmaba que el

proveedor había conseguido el rendimiento que había garantizado.

A-7 Opción C: Varias MM.EE con Datos de Referencia RealesSituación: Un proyecto de eficiencia energética se implementó en un instituto en el norte de losEstados Unidos. Consistente en diez MMEE sobre iluminación, sistemas de climatización,calefacción de piscinas, formación de operarios y campa ñas de concienciación de losusuarios. El objetivo del proyecto era reducir los costes de la energía.

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




Factores que influyen en el diseño de M&V: El propietario quería registrar el coste anualevitado relacionado con las condiciones y el nivel de consumo energético del año 2005 comoreferencia. El instituto disponía de piscina y cafetería. El colegio era utilizado a lo largo de todoel 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 meteorológicagubernamental. No se podría cuantificar ninguna otra variable importante relacionada con elconsumo de energía.

Sólo las oficinas disponen de equipos de aire acondicionado, que funcionan durante tres mesesal año.

El ahorro anual esperado del equipo de medida del gas natural es de 2.800 mcf (mil piescúbicos; 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 sedebería utilizar la Opción C del IPMVP Volumen I, EVO 10000 – 1:2010 para la determinación

del ahorro, ya que el objetivo era reducir el coste energético total de la instalación. Otra razónpara seleccionar la Opción C fue que había muchas MMEE implicadas, y algunas de ellas nose 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 webde 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 edificioprincipal,

El suministro eléctrico auxiliar, sin potencia, que da servicio a la iluminación del pabellónde deportes,

El suministro de gas natural del edificio principal.

Se registraron las condiciones de referencia del año 2005, que incluían también unaestrategia para que el departamento de ingeniería registrará con facilidad la informaciónsobre 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 frentea los grados-día. Los datos de los grados-día con respecto a la temperatura base, secorresponden 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 degas natural y de electricidad durante el invierno en el contador principal. Este análisistambién mostraba que no existe una correlación importante entre temperatura y demandaeléctrica, ni entre temperatura y consumo de gas natural y electricidad en verano. Sedecidió que la regresión sólo se realizaría durante los periodos de facturación que tuvieranmás de 50 grados-día de calefacción. También se decidió que para los periodos cubiertospor el informe que tuvieran igual o menos de 50 grados-día de calefacción, los valores dereferencia 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 seusa 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 resultaronsignificativos.

Gas

ElectricidadEdificio principal Pabellón de

DeportesConsumo Demanda Consumo

Unidades Mcf kWh kW kWhNúmero de meses conmás de 50 grados-día decalefacción

8 8 8 9

Base de grados – dia decalefacción

60oF 62oF62oF

68oF

Estadística de la regresión:

R2

0.93 0.81 0.51 0.29Error estándar de laestimación

91 15,933

Estadística t delcoeficiente de grados –día de calefacción

8.7 5.0 2.5 1.7

Evaluación del análisisde regresión Buena Buena Buena Marginal

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

El análisis de regresión del consumo de gas natural y del consumo de electricidad del edificioprincipal muestra una correlación aceptable entre los grados-día de calefacción, como indica elelevado R2, y el coeficiente t de los grados-día de calefacción, que queda muy por encima delvalor crítico incluido en la Tabla B-1 del IPMVP, de 1,89 para 8 puntos de datos y un 90% deconfianza. Estas observaciones son lógicas, dado que el principal uso del gas natural es lacalefacción del edificio. Asimismo, hay una cantidad notable de calefacción eléctrica en eledificio principal.

En el caso del pabellón de deportes, los valores para el coeficiente t y R2 eran bajos. El edificiono dispone de sistema de calefacción instalado, pero se debe iluminar durante más tiempo enlos meses que hay menos horas de sol, que son también los más fríos. Se podría esperar queel 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 estuvierarelacionado con la temperatura ambiente. Por lo tanto, no se tendrá en cuenta la correlaciónmínima de este equipo de medida con los grados-día de calefacción y no se aplicarán ajustesclimatológicos. En lugar de eso, cada informe de ahorro mensual tomará su energía dereferencia del consumo del mes de referencia correspondiente, ajustado por el número de díasque hay en el periodo demostrativo de ahorro.

El contador principal de electricidad mostraba que había poca correlación con el clima del díamás frío. Así, cada informe de ahorro mensual tomará su demanda de referencia de lademanda real del mes de referencia correspondiente, sin ajustes.

Se analizó el impacto a largo plazo que tendrían sobre los informes demostrativos deahorros los análisis de regresión realizados. La precisión relativa de los informes

Tabla A-7-1 Análisis deregresión




demostrativos de ahorros de invierno será inferior al ± 10% en el caso del gas natural einferior al ± 20% en el caso del suministro principal de electricidad. El ahorro que se esperaserá 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 cuantificablesdebidos a ajustes simples por la duración de los periodos de medida en los meses con 50grados-día de calefacción o menos.

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

Resultados: Los datos del periodo demostrativo de ahorro del primer año se tomarondirectamente de las facturas de la empresa de suministro sin ajustes y de la informaciónclimatológica gubernamental. Esta información y los cálculos para determinar el ahorro enunidades 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 mesa 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 cambióen el mes 7, se utilizaron dos esquemas de precios distintos para cada uno de estos productosdurante el informe demostrativo de ahorro anual. Estos cálculos se detallan también en la webde 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 todoslos años un presupuesto de gasto energético y que contabilice regularmente las variaciones delmismo.

Factores que influyen en el diseño de M&V: Sobre el consumo de energía incide mucho laocupación 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 factoresimportantes.

Plan de M&V: El responsable de energía siguió la Opción C del IPMVP Volumen I, EVO 10000 – 1:2010, ya que necesitaba explicar las variaciones del presupuesto en los informes degestión. Esta persona siempre había elaborado el presupuesto partiendo de una media a largoplazo de las condiciones climáticas y de la ocupación del año anterior.

Resultados: Para explicar la variación del presupuesto, una vez finalizado el año, elresponsable energético preparó un modelo de regresión del consumo en cada suministro,utilizando condiciones climatológicas reales y la ocupación de ese año. A continuación, sepropuso determinar por separado los efectos producidos por variaciones climatológicas, deocupación y de tarifas de la empresa de suministro:

Clima. Se introdujeron los datos estadísticos del clima normal en los modelos del año másreciente. Empleando las tarifas reales que la empresa de suministro había establecido paraese año, se determinó cuál habría sido la energía (y el coste) si el clima hubiera sido elnormal. (También observó cuánto variaron los grados-día reales de calefacción yrefrigeración 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 añomás 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 queen el año anterior. (También observó cuánto había cambiado la ocupación de un año a otroen cada caso).




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

Una vez definido el impacto de estas tres variables conocidas, el responsable energéticoseguía necesitando explicar el resto de variaciones. Así pues, introdujo las variablesclimatológicas y de ocupación del último año en el modelo matemático del año anterior y conlas tarifas actuales obtuvo el coste evitado respecto el patrón del año anterior. Este costeevitado se analizó en relación con los cambios en las variables estáticas detectados en cadalugar relacionado con el registro del año anterior. El resto de variaciones fueron consideradasfenómenos desconocidos y aleatorios.

Este proceso de análisis no sólo permitió al responsable de energía explicar las variacionespresupuestarias, sino que también le aportó información sobre dónde debía concentrar losesfuerzos para gestionar las variaciones no contabilizadas. Además, le permitió elaborar en losaños siguientes presupuestos más detallados.

A-8 Opción D: Varias MMEE en un Edificio sin Equipos de Medida enel Periodo de ReferenciaSituación: En la biblioteca de una universidad estadounidense se implementó un proyecto queconsistía en siete MMEE . actuando sobre la iluminación, equipos de climatización, formaciónde operarios y campañas de concienciación de los usuarios. El edificio forma parte de uncampus en el que no dispone de equipos de medida individuales en cada edificio. El objetivodel 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 bibliotecaera muy pequeño en relación con el tamaño del campus, su efecto no podría medirse con losequipos de medida principales de la empresa de suministro.

La universidad quería conseguir el ahorro lo más rápido posible, a pesar de la falta de registrosdel consumo de referencia.

Los informes demostrativos de ahorros se debían elaborar de forma continua, tan pronto comofuera posible después de la implantación de las medidas de eficiencia energética, usando losprecios 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 nuevoequipo de medida antes de implementar las medidas. Se utilizaría el IPMVP Volumen I, EVO1000 – 1:2010, Opción D, ecuación 1f), que simula el rendimiento previo a la implantación de lamedida de eficiencia energética. Así, siguiendo el programa de gestión de la energía, seinstalaron equipos de medida de vapor, electricidad y potencia en las principales líneas desuministro de la biblioteca.

El límite de medida de este proyecto se definió como todos los sistemas consumidores deenergía en la biblioteca. Sin embargo, el efecto energético más importante se encontraba enlos equipos de medida principal de la empresa de suministro del campus. Para transformar laenergía medida en la biblioteca en el impacto real sobre las facturas de servicios básicos delcampus, se asumió lo siguiente:

Una libra (1 lb = 0,4 kg) de vapor en la biblioteca precisa de 1,5 ft3 (1 ft3 = 0,02 m3) de gasnatural 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 procedede las pérdidas del sistema de vapor. El factor 1,5 ft3, una media anual del consumo de gasnatural 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 demedida de electricidad del campus debido a las estimaciones del transformador delcampus 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 estudiocompleto 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 climatizaciónpara definir algunos de los datos de partida para realizar la simulación.

La simulación empleaba unas condiciones climáticas y de ocupación normales a largo plazo yotras características del edificio que existían en el momento de realizar la proyección. Sedecidió informar el ahorro real bajo las mismas condiciones.

El contrato de suministro de gas natural de la universidad tiene un precio unitario marginal de6,25 $/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 consumocae más de 5.300 mcf, la universidad pagará la cantidad mínima contratada. El contrato seránegociado según los resultados del proyecto de la biblioteca. El precio marginal de laelectricidad 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 almes.

Al terminar el primer año, se utilizaron los datos recogidos en el equipo de medida para usarloscomo 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 laenergía 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 cubiertopor el informe. Se examinó la simulación resultante de distintas temperaturas y niveles dehumedad del espacio para garantizar que reflejaban, dentro de unos límites razonables, lascondiciones típicas interiores tanto en los días que había usuarios como en los que no. Enun principio, el resultado de la simulación no coincidía demasiado con el consumo deenergía 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 losperiodos nocturnos se producían pocos cambios en la temperatura interior. Así pues,modificaron las características de la masa térmica en el modelo informático. Después deesta 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 queestos valores de CV (RMSE ) cumplían con las especificaciones de la ASHRAE (2002),podían tener una confianza razonable en los resultados relativos de las dos simulacionesdel modelo. Así pues, se archivó este modelo calibrado con una copia en papel y otraelectrónica de los datos de partida, de los informes de diagnóstico y de los datos de salida.

3. Entonces, volvió a lanzarse el modelo calibrado con un archivo de datos climatológicoscorrespondiente al año normal. Los valores de ocupación y las variables estáticas fuerontambién ajustadas a lo que se había observado durante el periodo de referencia. Searchivó 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 dediagnóstico y de los datos de salida.

4. El modelo de condiciones tras la implementación de la MMEE fue ajustado para retirar laMMEE . 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 losdatos de salida.

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

Modelo dereferencia decondicionesnormales

Modelo decondicionesnormales tras lamedida deeficienciaenergética

Ahorro

Consumo de electricidad en

el periodo punta (kWh) 1.003.000 656.000 347.000Consumo de electricidadfuera 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 laTabla A-8-2, teniéndose en cuenta la posibilidad de que existieran transformaciones ypérdidas, así como las cantidades de gas natural mínimas del contrato.

Ahorro deenergíaen labiblioteca

Ahorro deenergíadelcampus

Ahorro deenergíafacturado

Ahorro decostes(€)

Consumo de electricidaden el periodo punta (kWh)

347.000 357.400 357.400 64.332

Consumo de electricidadfuera 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 natural6.280.000Libras devapor

9.420mcf gas

5,300 mcf gas

33.125

Total $141.00033

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

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

A-8-1 Simulación del ahorroen la biblioteca bajo

condiciones normales

A-8-2 Ahorro delcampus




A-9 Opción D: Edificio de Nueva Construcción con mejoras sobre losRequerimientos establecidos por el Código de EdificaciónSituación. 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 alpropietario que demostrara que el consumo de energía del edificio durante el primer año defuncionamiento tras la puesta en servicio y con una ocupación completa era inferior al 60% delo 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 utilizóintensamente 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 estabaprevisto que le edificio estuviese completamente ocupado inmediatamente después de suapertura.

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 quese había hecho para construir un edificio eficiente. También quería hacer una revisión anual delas variaciones respecto al rendimiento energético logrado inicialmente.

Plan de M&V. Se utilizará la Opción D del IPMVP Volumen I, EVO 1000 – 1:2010 parademostrar 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 laecuación 1f) para comparar dos simulaciones como la ecuación 1g) para comparar la energíade referencia simulada y la energía real medida después de corregir el error de calibración. Elprograma de subvenciones no especificaba el método que se debería utilizar. La persona quecreó el modelo consideró que la ecuación 1f) sería más precisa. Sin embargo, el propietarioquería utilizar los datos reales de la empresa de suministro en su informe final de ahorro, demodo que pidió que se utilizara la ecuación 1g).34

Tras el primer año de funcionamiento a completo rendimiento (año uno), la energía y los datosoperativos del año uno serán la referencia para utilizar la Opción C del IPMVP Volumen I, EVO1000 – 1:2010 e informar sobre el rendimiento de la instalación.

Resultados. Un año después de la puesta en servicio y de tener una ocupación completa, seactualizaron los datos de partida utilizados en la simulación original para considerar los equiposque se instalaron y la ocupación actual del edificio. Se eligió un archivo de datos climáticosentre los disponibles en la localización del edificio que tuviera un total de grados-día decalefacción y refrigeración similar a los grados-día del año uno que había sido medido. Estearchivo similar fue ajustado a los grados-día de calefacción y refrigeración mensuales realesdel 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, seconsideró que ésta modelizaba el edificio actual dentro de unos límites razonables. Estasimulación 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 realesde la empresa de suministro se muestra en la Tabla A-9-1.

Gasnatural

Consumo eléctrico (kWh) PotenciaEléctricaDemanda

Punta Fuera dePunta

34 Este método es el mismo que el del IPMVP Volumen III (2003), Opción D, Método 2.




(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 obrapara describir un edificio con la misma ocupación y ubicación, pero construido de acuerdo a losestándares del código de edificación. Esto se denominó el modelo estándar.

El consumo de energía mensual simulado por el modelo estándar fue ajustado por los erroresde calibración mensuales de la Tabla A-9-1 para obtener el modelo estándar corregido. Losdatos reales medidos para el año uno se restaron entonces del modelo estándar corregido paraobtener el ahorro mensual. Se calculó el porcentaje de ahorro para demostrar el cumplimientode los requisitos para obtener la subvención del gobierno.

Se determinó el ahorro económico para el propietario aplicando el esquema tarifario vigente dela 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 laOpción C para los años siguientes.



Apéndice B Incertidumbre102

APÉNDICE B INCERTIDUMBRE

B-1 IntroducciónEl objetivo de la Medida y Verificación consiste en determinar el ahorro de energía de formafiable. Para que los informes de ahorro resulten fiables se debe tener un nivel de incertidumbrerazonable. La incertidumbre en un informe demostrativo de ahorro se puede tratar controlandolos errores aleatorios y el sesgo de los datos. En los errores aleatorios influyen la calidad deequipos de medida, técnicas de medida y diseño del procedimiento de muestreo. En el sesgode los datos influyen la calidad de datos, supuestos y análisis de la medida. La reducción delerror suele incrementar el coste de la M&V, así que el valor que tiene una mejor informacióntiene 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 larealización de unos ajustes para comparar ambas mediciones bajo el mismo grupo decondiciones operativas (ver Capítulo 4.1, ecuación 1). Tanto las mediciones como los ajustes

introducen errores. Estos errores pueden aparecer, por ejemplo, debido a una im precisión delos 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 uncierto nivel de variación. En otras palabras, no se conocen valores verdaderos, sóloestimaciones con un cierto nivel de incertidumbre. Todas las mediciones físicas y los análisisestadísticos 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 losdatos para ayudar a tomar decisiones ante la incertidumbre. Por ejemplo, con la estadística sepueden comprobar resultados para ver si el ahorro obtenido es significativo, es decir, si esprobable 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 variablesrelevantes, etc. Ver Apéndice B-2.

Muestreo. Los errores de muestreo ocurren cuando sólo se mide una parte del conjunto devalores reales o cuando se utiliza un enfoque con muestras sesgadas. La representaciónde sólo una parte del conjunto puede ocurrir tanto en el sentido físico (i.e., sólo se miden20 de los 1.000 dispositivos de iluminación) o en el sentido temporal (cuando se mide sólodurante diez minutos cada hora). Ver Apéndice B-3.

Medida. Los errores de medida proceden de la precisión de los sensores, de los errores derastreo de los datos, de la pérdida de precisión desde que se realizó la calibración, demediciones imprecisas, etc. La magnitud de tales errores suele aparecer en lasespecificaciones del fabricante y es gestionada por calibraciones periódicas. Ver ApéndiceB-4 y los Capítulos 4.8.3 y 8.11.

Este Apéndice ofrece guías para cuantificar las incertidumbres generadas por estas tresfuentes de error. En el Apéndice B-5 se tratan métodos para combinar elementos deincertidumbre cuantificados.

Algunas fuentes de error son desconocidas y no son cuantificables. Algunos ejemplos de estasfuentes 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 efectoscruzados en las Opciones A o B. Las incertidumbres desconocidas o no cuantificables sólopueden ser gestionadas siguiendo las mejores prácticas de la industria.



Apéndice B Incertidumbre 103

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. Elpágina 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 juntocon el nivel de confianza y precisión que lleva asociado. La confianza se refiere a laprobabilidad que existe de que el ahorro estimado caiga dentro del intervalo de precisión35. 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 laFigura 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 relacióncon las variaciones estadísticas. Más concretamente, el ahorro debe ser superior al doble delerror estándar (ver la definición en el Apéndice B-1.3) del valor de referencia. Si la varianza delos datos de referencia es excesiva, el comportamiento aleatorio no explicado en el consumode energía de la instalación o sistema será elevado y cualquier determinación del ahorro serápoco fiable.

35 En el Apéndice B-1.3 se ofrece una definición de los términos estadísticos que aparecen marcados en cursiva.

Figura B-Población condistribución 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 númerototal de estos puntos de datos (n):

n

Y Y

i

B-1

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

1

)( 22

n

Y Y S

i B-2

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

2S s B-3

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

n

sSE B-4




Precision: La precisión es la medida del intervalo absoluto o relativo dentro del cual se esperaque estén los valores verdaderos, con un nivel determinado de confianza. El nivel de confianzase refiere a la probabilidad de que el intervalo planteado contenga el parámetro que se haestimado.

Precisión absoluta La precisión absoluta se calcula respecto al error estándar usando unvalor 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 nivelde 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

SE t *B-7

Vea un ejemplo de uso de la precisión relativa en el Apéndice A-3. A modo de ejemplo de usode estos términos, observe los datos de la Tabla B-2 respecto a las 12 lecturas mensuales deun equipo de medida y el análisis relacionado de la diferencia entre cada lectura y la media delas 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 0.69

4 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.1Tabla de t




El valor medio es: 000,112000,12

n

Y Y

i

La Varianza (S2) es: 418,22112

600,246

1

)( 22

n

Y Y S

i

La Desviación estándar (s) es: 150418,222 S s

El Error estándar: 4312

150

n

sSE

La Tabla B-1 muestra que t es 1,80 para 12 toma de datos y tiene un nivel de confianza del90%. Por lo tanto:

La precisión absoluta es: 774380.1 SE t and

La precisión relativa es: %7.7000,1

77

estimate

SE t

RealDiferencias 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 caigadentro de un intervalo de 923 kWh y 1.077 kWh. Se puede decir con el 90% de confianza queel 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 ModelizaciónLos modelos matemáticos se utilizan la Medida y Verificación para preparar los ajustesrutinarios en las distintas versiones de la ecuación 1 en el Capítulo 4. La modelización implicaencontrar una relación matemática entre las variables independientes y las dependientes. Lavariable dependiente, normalmente la energía, es modelizada como dependiente por una omás variables independientes X i, (denominadas también variables explicativas). Este tipo demodelización se denomina análisis de regresión.

En el análisis de regresión, el modelo intenta explicar la variación en la energía que resulta delas variaciones de las distintas variables independientes ( X i ). Por ejemplo, si una de las X ’s esel nivel de producción, el modelo evaluará si la variación de la energía respecto a su media escausada 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 bunidades, donde b es denominado el coeficiente de regresión.

Los modelos más habituales son regresiones lineales del tipo:

Y = bo + b1 X 1 + b2 X 2 + ….. + b p X p + een la que:

Y es la variable dependiente, normalmente el consumo de energía durante un periodo detiempo concreto (p.e., 30 días, 1 semana, 1 día, 1 hora, etc.)

X it (i = 1, 2, 3, … p) representa las variables independientes p como puedan ser el clima, laproducción, la ocupación, la duración del periodo de medida, etc.

bi (i = 0, 1, 2, … p representa los coeficientes derivados de para cada variableindependiente 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 conjuntode valores bi que consiguen que la suma de los elementos de error residual al cuadrado sea lomás cercano posible a cero (así, los modelos de regresión también se denominan modelos demínimos cuadrados36

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)

36 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 ocupaciónes una medida del porcentaje de ocupación del edificio. En este modelo, 342.000 es unaestimación 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% enla ocupación.

En el Apéndice B-6 se presenta un ejemplo de un informe de un análisis de regresión para unasola 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 losque se relacionan a continuación.

1. El modelo ha sido construido sobre valores que quedan fuera del intervalo probable de lasvariables 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 queaparezcan datos atípicos o datos que se encuentran fuera del rango de valores normales por loque 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 consumode energía. Los sistemas más complejos que consumen energía se ven afectados por muchasvariables independientes. Los modelos de regresión no pueden incluir todas las variablesindependientes. Y aunque esto fuera posible, el modelo sería demasiado complejo como paraser de utilidad y la tarea de recogida de datos sería enorme. El enfoque práctico consiste enincluir sólo las variables independientes que se consideren que tienen un impacto significativosobre la energía.

Omitir una variable independiente relevante podría provocar un grave error. El modelo ejemploincluido en el Apéndice B-2 intenta explicar las variaciones en el consumo energético mensualempleando diversas variables X. 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 losconsumos de energía. Este modelo deficiente también atribuirá una parte de la variaciónprovocada por la variable omitida a otras variables que sí han sido incluidas. Por lo tanto, estemodelo no proporcionará unas estimaciones exactas del impacto que tienen sobre X lasvariables 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 laexperiencia 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 registradadurante el periodo de referencia. Sin embargo, esa variable no ha sido incluida en el modeloporque 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 deMedida y Verificación.

B-2.1.3 Inclusión de Variables Irrelevantes

Algunas veces los modelos incluyen variables independientes irrelevantes. Si la variableirrelevante no tiene relación (correlación) con las variables relevantes incluidas, el impactosobre el modelo será mínimo. Sin embargo, si la variable irrelevante está relacionada con otrasvariables 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 unanálisis de regresión por el simple hecho de que estén disponibles. Para juzgar la relevancia delas variables independientes se requiere tanto experiencia como intuición. No obstante, elestadístico 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 experienciaen el análisis de energía del tipo de instalación implicada en cualquier programa de Medida yVerificación 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, unarelación lineal podría utilizarse de forma incorrecta al modelizar una relación física subyacenteque no es lineal. Como el consumo de electricidad y la temperatura ambiente tienen tendenciahacia una relación no lineal (a menudo con forma de U) con la temperatura exterior durante unperiodo de un año en edificios con calefacción y refrigeración eléctrica. (El uso de electricidades elevado tanto para temperaturas ambiente bajas como altas, y relativamente bajo a mitad detemporada.) Modelizar esta relación no lineal con un único modelo lineal introduciría erroresinnecesarios. Por el contrario, habrá que derivar modelos lineales distintos para cada estación.

También puede resultar adecuado probar con relaciones de orden más elevado, e.g.,

Y = f(X, X 2 , X 3 ).

El diseñador del modelo necesita evaluar distintas formas funcionales y seleccionar la másadecuada a ellas utilizando las medidas de evaluación presentadas en el Apéndice B-2.2 demás adelante.

B-2.1.5 Carencia de Datos

Los errores también pueden ser debidos a la falta de suficientes datos tanto en términos decantidad (es decir, pocos puntos de datos) como de tiempo (e.g., 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 deoperaciones que se realizan en la instalación.

El periodo temporal cubierto por el modelo tiene que incluir varias estaciones del año, tipos deutilización, etc. Esto podría implicar la ampliación de los periodos temporales utilizados o elaumento 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 entreconsumo de energía y variables independientes, se puede realizar cualquiera de las trespruebas 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, R 2

, que refleja la medida en que un modelo de regresión explica las variacionesobservadas en la variable dependiente Y respecto a su valor medio. Expresadomatemáticamente, R 2 es:

Y inVariationTotal

Y inVariation Explained R 2

O de forma más explícita:

2

2

^

2

)(

)(

Y Y

Y Y R

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 losvalores de X en el modelo de regresión)

Y = media de los n valores de energía medidos, encontrados con la ecuación B-1

Y i = 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 noexplica ninguna de las variaciones, por lo tanto, el modelo no ofrece ninguna pista paracomprender las variaciones en Y (es decir, las variables independientes seleccionadas noofrecen 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 observadasen Y, (es decir, el modelo predice Y con una certidumbre total para cualquier conjunto devalores de las variables independientes). Estos valores límites de R2 no son posibles con datosreales.

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 sesuele considerar como un indicador razonable de una buena relación causal entre la energía ylas variables independientes.

La prueba de R2 sólo se utilizará a modo de comprobación inicial. Los modelos no tienen queser aceptados o rechazados basándose únicamente en R2. Finalmente, un R2 bajo indica queuna o más variables relevantes no han sido incluidas en el modelo o que su forma funcional (e.g., lineal) no es la adecuada. En este caso, sería lógico considerar otras variablesindependientes 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 variablesindependientes dadas, la precisión es medida por el error estándar de la estimación (SE ).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 deregresión 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:

^

^

Y SE t Y

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

^

pn

Y Y 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 deRMSE o el CV (RMSE ).

__

^

)(Y

SE RMSE CV Y B-9

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

n

Y Y MBE

ii

)(^

B-10




El MBE es un buen indicador del sesgo global en la estimación de regresión. Un MBE positivoindica que las estimaciones de la regresión tienden a sobrevalorar los valores reales. Un sesgoglobal positivo tiende a cancelar el sesgo negativo. El RMSE no presenta este problema decancelación.

Las tres medidas son susceptibles de ser utilizadas al evaluar la calibración de los modelos desimulación 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 laverdadera relación que existe entre una variable X e Y , están sujetos a la variación. La

precisión de la estimación es medida por el error estándar del coeficiente y el valor asociadodel estadístico t .

Un estadístico t es una prueba estadística que sirve para determinar si una estimación esestadísticamente significativa. Cuando ya se ha estimado un valor con la prueba, puedecompararse 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/()(

X X

nY Y SE

i

i

b

Cuando hay más de una variable independiente, la ecuación ofrece una aproximaciónrazonable cuando las variables independientes son realmente independientes (es decir, noestán correlacionadas). De lo contrario, la ecuación será demasiado compleja y el analista deMedida y Verificación tendrá que utilizar un programa para calcular los errores estándar de loscoeficientes.

El intervalo dentro del cual cae el valor verdadero del coeficiente b se encuentra con laecuación B-6:

b ± t x SE b

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

t-statisticbSE

b




Cuando ya está estimado el estadístico t , se puede comparar con los valores críticos de t de laTabla 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, existeuna relación entre Y una X concreta relacionada con el coeficiente. Puede concluirse entoncesque 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 comopara confiar en el valor de b. Para obtener una mejor precisión de, por ejemplo, el ±10%, losvalores del estadístico t deberán rondar el 10 o el error estándar de b no puede ser superior al0,1 de b.

Para mejorar el resultado del estadístico t :

Seleccione las variables independientes que tengan una relación más estrecha con laenergía;

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 elestadístico 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 quedetermine por separado los coeficientes para cada estación del año si se trata de un edificioal que los cambios climáticos de cada estación le afectan de forma importante.

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

probabilidad n de ser incluida en la muestra.

En general, el error estándar es inversamente proporcional a n . Esto es, un incremento deltamaño 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 quese 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 demuestra.

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 existendos tipos distintos de unidades en la población, deberán agruparse por separado ydistinguir entre ellos al tomar la muestra. Por ejemplo, cuando se diseña un programade muestreo para medir los periodos operativos de la iluminación de salas controladaspor sensores de presencia, la muestra de las salas que estén ocupadas más o menoscontinuamente (e. g., oficinas con muchas personas) deberá tomarse aparte de lamuestra de las salas que sólo están ocupadas de vez en cuando (e. g., salas dereuniones).




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 valigado 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 laprobabilidad de que la estimación caiga dentro del intervalo de precisión (es decir, laprobabilidad de que la estimación caiga realmente en el intervalo ±x% definido por ladeclaración de precisión). Una probabilidad más elevada requiere también muestrasmás 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 verdaderovalor para todo el grupo (que no es observado) con una probabilidad del 90%. A modode ejemplo, al estimar las horas de iluminación de una instalación, se decidió utilizar unmuestreo porque resultaba demasiado caro medir las horas de funcionamiento de todoslos circuitos de iluminación. La medida de una muestra de los circuitos proporcionó unaestimación de las horas reales de funcionamiento. Para satisfacer un criterio deincertidumbre de 90/10 (confianza y precisión) el tamaño de muestra se determina de talmanera que, una vez que se han estimado las horas de funcionamiento mediante elmuestreo, el intervalo de la estimación de muestra (±10%) debe tener un 90% deposibilidades de capturar las horas de uso verdaderas. El enfoque convencional esdiseñar 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 queestablece 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%, loincrementará 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 adecuadosrequiere mantener un equilibrio entre los requisitos de precisión y los costes de Mediday Verificación.

3. Decidir el nivel de desagregación. Establecer si hay que aplicar a la medida de todoslos componentes o a diversos subgrupos de componentes los criterios de nivel deconfianza y precisión. Véase Apéndice B-5,2. Revisar los criterios de precisión yconfianza elegidos en 2.

4. Calcular el tamaño de muestra inicial. Basándonos en la información anterior, con lasiguiente ecuación se puede determinar una estimación inicial del tamaño de la muestrarespecto al total:

2

22

0

*

e

cv z n B-11

En la que:

no es la estimación inicial del tamaño de muestra necesario, antes de comenzar elmuestreo

cv es el coeficiente de varianza, que se define como la desviación estándar de laslecturas dividida por la media. Hasta que pueda estimarse la media real y la desviaciónestándar de la población a partir de las muestras reales, se utilizará 0,5 comoestimación 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, conun número infinito de lecturas y para el nivel de confianza deseado. Por ejemplo, z es1,96 para un nivel de confianza del 95% (1,64 para el 90%, 1,28 para el 80% y 0,67para 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 (e.g., la medida de las horas de iluminación o consumo), sería aconsejabletomar primero una pequeña muestra con el único propósito de estimar un valor de cv paraayudar a planificar el programa de muestreo. Asimismo, pueden utilizarse valores de un trabajode 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 seva a tomar la muestra no es 20 veces superior al tamaño de muestra. En el ejemplo deltamaño de muestra inicial, más arriba, (no = 67), si el grupo de datos (N) del que seextraerá la muestra es sólo de 200, el grupo de datos tiene sólo 3 veces el tamaño de lamuestra.

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

N n

N nn

0

0 B-12

Aplicar este ajuste de población finita al ejemplo de arriba provoca una reducción deltamaño 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, escrucial 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 criteriode precisión. Si el cv real acaba siendo inferior al supuesto inicial del paso 4, el tamaño demuestra 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 enlas ecuaciones B-11 y B-12.

A medida que continúa el muestreo, deberá calcularse la media y la desviación estándar de laslecturas. 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 podríaconducir a la necesidad de realizar un muestreo más grande de lo que se había planeado en unprincipio. Para mantener los costes de Medida y Verificación dentro del presupuesto, seríaadecuado establecer un tamaño de muestra máximo. Si este máximo se alcanza después devolver a realizar los cálculos, el (los) informe(s) de ahorro deberá(n) recoger la precisión reallograda por el muestreo.




B-4 Medición del Equipo de MedidaLas cantidades de energía y las variables independientes suelen ser medidas por medio de losequipos de medida como parte de un programa de Medida y Verificación. Ningún equipo demedida 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 propiofabricante y ha sido establecida mediante pruebas de laboratorio. Elegir una cantidad en elequipo de medida adecuado, para el intervalo de cantidades a medir, garantiza que los datosrecogidos 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 lalectura 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 caendentro 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 lecturamáxima 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 empleandoalgún estándar conocido. Es importante mantener la precisión de los equipos de medidainstalados mediante un proceso rutinario de mantenimiento y calibración que utilice estándaresconocidos.

Además de la precisión del elemento equipo de medida, existen otros efectos desconocidosque pueden reducir la precisión del sistema:

Una ubicación inadecuada del equipo de medida no permite obtener una visiónrepresentativa de la cantidad a medir (e.g., la lectura realizada con un caudalímetro se veinfluenciada por la proximidad de un codo en la tubería)

Errores en la telemedida de los datos recortando los datos de medidas de forma aleatoria osistemática

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 lecturasreales 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 eseproducto. Habrá que prestar atención a la determinación del grado de confianza empleado paradeclarar la precisión de un equipo de medida. A menos que se especifique lo contrario, esprobable que la confianza sea del 95%.

Cuando al calcular el ahorro se utiliza sólo una medida en lugar de la media de variasmediciones, se utilizarán los métodos del Apéndice B-5 para combinar las incertidumbres devarios componentes. El error estándar del valor medido es de:

t

valuemeasured precisionrelativemeter SE B-13

Donde t se basa en el gran muestreo realizado por el fabricante del equipo de medida alformular 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 contienentanto errores del equipo de medida como variaciones en el fenómeno que va a ser medido. Lamedia de las lecturas asimismo contiene ambos efectos. El error estándar del valor medioestimado 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 ofrecenreferencias para otras lecturas útiles sobre este tema.

B-5 Combinación de Elementos de IncertidumbreTanto los componentes de medida como los de ajuste de la ecuación 1 del Capítulo 4 puedenintroducir incertidumbre a la hora de informar sobre el ahorro. Pueden combinarse lasincertidumbres de los componentes individuales para poder hacer declaraciones generales dela incertidumbre del ahorro. Esta combinación puede realizarse mediante la expresión de laincertidumbre de cada componente en términos de su error estándar .

Los componentes deben ser independientes con el fin de utilizar los siguientes métodos paracombinar las incertidumbres. La independencia significa que sean cuales sean los erroresaleatorios que afectan a uno de los componentes no estarán relacionados con los errores queafectan a otros componentes.

Si el ahorro reportado es la suma o diferencia de varios componentes determinados de formaindependiente (C ) (es decir pC C C Ahorro ...21 ), entonces el error estándar del ahorro

reportado puede estimarse mediante:

SE( Ahorro) = 222

21 )(.......)()( pC SE C SE C SE B-14

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

SE ( Ahorro) = 22 )()( vodemostrati periodoSE ajustadabasecurvaSE

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 demedida utilizando la ecuación B-13.

Si la estimación del ahorro reportado es el producto de varios componentes determinados deforma independiente (C i ) (i.e., pC C C Ahorro *...** 21 ), entonces el error estándar relativo del

ahorro se obtiene aproximadamente de:

22

2

22

1

1)(

......)()()(

p

p

C

C SE

C

C SE

C

C SE

Ahorro

AhorroSE B-15

Un buen ejemplo de esta situación es la determinación del ahorro en iluminación como:

Ahorros = Δ Potencia x horas




Si el Plan de Medida y Verificación requiere la medida de las horas de uso, entonces horasserá un valor con un error estándar . Si el Plan de Medida y Verificación incluye también lamedida 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 manerasiguiente:

22)()()(

h

hSE

Potencia

PotenciaSE

Ahorro

AhorroSE

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( Ahorro) = 22221 )(........)()( N ahorroSE ahorroSE ahorroSE

= )( AhorroSE N B-16

Donde N es el número de resultados de ahorro con el mismo error estándar que se añadenconjuntamente.

Una vez que el error estándar del ahorro ha sido determinado mediante los procedimientosanteriores, es posible realizar declaraciones adecuadas y concluyentes sobre la cantidadrelativa de incertidumbre inherente en el ahorro, utilizando las fórmulas matemáticas de lacurva de distribución normal estándar, Figura B-1, o los datos de la Tabla B-1 con más de 30lecturas. 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 igualmenteprobable que el error sea más grande o más pequeño que el PE. (ASHRAE, 1997). LaTabla B-1 muestra que un nivel de confianza del 50% se consigue cuando t = 0,67 paratamaños de muestra superiores a 30 o 0,67 errores estándar respecto al valor medio. Demodo que el intervalo de error probable en el ahorro reportado utilizando la ecuación B-6 esde ±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 TablaB-1 y utilizando la ecuación B- 6, CL es ±1,64 * SE( Ahorro) para tamaños de muestrasuperiores a 30.

B-5.1 Evaluación de las Interacciones entre los distintos Componentes de laIncertidumbre

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 cadacomponente.

Los programas informáticos de hojas de cálculo más habituales permiten evaluar de formasencilla 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 permiteevaluar diversos escenarios del tipo qué pasa si y revelar una serie de resultados posibles, laprobabilidad de que sucedan y qué componente tiene más efecto sobre el resultado final. Esteanálisis 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 seutiliza una medida de eficiencia energética de iluminación. Un dispositivo de iluminación de96W nominales es sustituido por otro de 64. Si el dispositivo funciona durante 10 h al día, elahorro anual se calcularía de la manera siguiente:

kWh Anuales Ahorros 117000,1

36510)6496(

El nuevo dispositivo de 64 W es coherente y puede medirse con precisión. Sin embargo, haybastante variación entre los vatios de los dispositivos antiguos y entre las horas de uso enlugares distintos. Los vatios de los dispositivos antiguos y las horas de uso no pueden medirsecon total certeza.

Por lo tanto, tampoco se podrá estar completamente seguro del ahorro. El reto para el diseñode la Medida y Verificación consiste en determinar el impacto en el ahorro reportado si lamedida 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 semuestra el impacto que esto tiene sobre el ahorro. Se puede ver que el ahorro essignificativamente más sensible a la variación en el vatios de los dispositivos antiguos que a lavariación de las horas de uso. Un error del 30% en el vatios provoca un error de ahorro del90%, 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 losdispositivos antiguos con un intervalo de incertidumbre de ±5%, el intervalo de la incertidumbredel ahorro de electricidad será del ±15%. En otras palabras, si la potencia del dispositivoantiguo estuviera entre 91 W y 101 W, el ahorro podría estar entre 99 kWh/año y 135 kWh/año.El intervalo de incertidumbre sobre el ahorro es de 36 kWh (135 - 99). Si el valor marginal de laelectricidad es de 10 cént/kWh, el intervalo de incertidumbre es de alrededor de 3,60 €/año. Sise 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 defuncionamiento (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 nosbasamos en la mayor sensibilidad del ahorro respecto a la potencia que respecto a las horas deuso, como se muestra en la Figura B2. Esta diferencia surge del hecho de que el error plausiblede la medida de las horas de funcionamiento (±20%) es mucho mayor que el error plausible demedir la potencia de los dispositivos antiguos (±5%).

Un análisis de sensibilidad como el anterior puede adoptar diversas formas. El sencillo ejemploanterior 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 Mediday Verificación concentrarse en los puntos que necesitan una inversión mayor si se quieremejorar la precisión general de los informes demostrativos de ahorro.

Figura B-2. Ejemplo de análisis

de sensibilidad – Ahorro deiluminación




B-5.2 Establecimiento de Objetivos para la Cuantificación de la Incertidumbre delAhorro

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 opcionesde determinación de la incertidumbre, el Plan de Medida y Verificación puede producir unainformación entendible para cualquier lector de los informes demostrativos de ahorros, incluidopara aquellos para los que tienen que pagar por informes de Medida y Verificación. En últimainstancia, cualquier Plan de Medida y Verificación deberá informar del nivel esperado deincertidumbre cuantificable (ver Capítulo 5).

La determinación del ahorro de energía requiere estimar una diferencia en los niveles deenergía, 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 requeridapara la diferencia. Por ejemplo, supongamos que la potencia media demandada es dealrededor 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 (el10% 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 loscomponentes de medida de 7 kW (con la ecuación B-14, si ambos componentes tienen quetener 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 dela potencia.

El criterio de precisión podría aplicarse no sólo al ahorro de energía, sino también a losparámetros que determinan el ahorro. Por ejemplo, suponga que la cantidad de ahorro es elproducto del número (N) de unidades, de horas (h) de funcionamiento y la reducción depotencia (C) en vatios: Ahorro = N * h * C. El criterio 90/10 podría aplicarse por separado a cadauno de estos parámetros. No obstante, lograr una precisión 90/10 para cada uno de estosparámetros por separado no implica que se consiga el 90/10 para el ahorro, que es elparámetro de más importancia. De hecho, con la ecuación B-15, la precisión con el 90% deconfianza sería solamente de ±17%. Por otra parte, si se supone que conocemos el número deunidades 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. Engeneral, 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 paraun proyecto en conjunto, no es necesario imponer el mismo requisito de precisión en cadacomponente.

B-6 Ejemplo de Análisis de IncertidumbrePara ilustrar el uso de varias herramientas estadísticas en el análisis de incertidumbre, la TablaB-3 muestra un ejemplo del resultado de un modelo de regresión elaborado con una hoja decálculo. Se trata de una regresión de los valores de consumo eléctrico medidos con el equipode 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 unaparte del resultado obtenido con una hoja de cálculo. Los valores de interés aparecenresaltados en cursiva.

RESUMEN DE RENDIMIENTO

Estadísticas de RegresiónR.Múltiple 0.97R.Cuadrado 0.93

R.Cuadrado Ajustado 0.92Error Estándar 367.50

Observaciones 12.00

CoeficientesError 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 regresiónderivado es:

Consumo de electricidad mensual = 5,634.15 + (7.94 x CDD)

El valor del coeficiente de regresión, R 2 , (que aparece como R cuadrado en la Tabla B-3) esbastante 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 unarelación muy estrecha y que el modelo podría servir para estimar los elementos de ajuste en laforma 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 SEconduce 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 para12 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 deconfianza 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 adicionalincrementa el consumo de kWh entre 6,42 kWh 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 eléctricoque se hubiera producido en unas condiciones medias de refrigeración, por ejemplo, seintroduce 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-3Ejemplodelresultadode unanálisis deregresióncon unahoja 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, elintervalo 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 relativaes de ±12% (= 809 / 6.920). El valor descrito por la hoja de cálculo para el error estándar de laestimación proporcionó la información necesaria para calcular la precisión relativa esperadarespecto 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 segúnel 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 laelectricidad del periodo demostrativo de ahorro, sus valores reportados podrían considerarsecomo 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 inf )( periódicoconsumodeormeSE ajustadareferenciadecurvaSE mensual ahorroSE

= 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 (ahorro anual) = 25.36712 = 1,273 kWh

Dado que t se deriva del modelo de la referencia, sigue teniendo el mismo valor de 2,2 quetiene 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 de31.440kWh y la precisión relativa del informe de ahorro anual es de 9% (= (2.801/31.440) * 100).



Apéndice C Materiales específicos para cada regíon124

APÉNDICE C MATERIALES ESPECÍFICOS PARA CADA

REGIÓNEste apéndice contiene materiales de los Comités Regionales de EVO, que son únicos para suregión. Estas contribuciones se pueden actualizar por separado del resto de este volumen, por lo que la fecha de publicación se muestra para cada parte.

EVO alienta a todas las regiones a presentar sus materiales.

C-1 Estados Unidos de América - Abril de 2007

Anexo del capítulo 1.3

Directrices M&V: Medición y Verificación de los Proyectos Federales de Energía, Versión2.2 - 2000 (véase la referencia 27 en el capítulo 10). El Programa de Gestión de Energía

del Departamento Federal de Energía de EE.UU. (FEMP) se creó, en parte, para reducir loscostes energéticos de explotación de instalaciones del gobierno federal de los EE.UU. LaGuía de M&V del FEMP se publicó por primera vez en 1996 con muchos de los mismosautores que el IPMVP. Proporciona una guía detallada sobre los métodos específicos deM&V para una variedad de MMEEs. La Guía del FEMP es totalmente consistente con elmarco IPMVP, excepto que no requiere de medición del uso de la energía para dos MMEEs específicas. La web del Lawrence Berkeley National Laboratory (http://ateam.lbl.gov/mv/)contiene la Guía de M&V del FEMP, y una serie de documentos de trabajo de M&V, incluidouno sobre las estimaciones utilizadas en la Opción A, y una lista de control de M&V.

Los Protocolos del U.S. State Of California’s Public Utilities Commission’s California Energy Efficiency Evaluation: Técnicas, Metodológias, y Requisitos de Información paraProfesionales de la Evaluación (abril de 2006). Este documento proporciona una guía parala evaluación de los programas de eficiencia aplicadas por cada servicio. Muestra el papeldel IPMVP para cada obra de M&V. El Protocolo se puede encontrar en la web delCalifornia Measurement Advisory Council (CALMAC) http://www.calmac.org.

The U.S. State Of California’s Public Utilities Commission’s California Energy EfficiencyEvaluation Protocols: Technical, Methodological, and Reporting Requirements for Evaluation Professionals (April 2006). This document provides guidance for evaluatingefficiency programs implemented by a utility. It shows the role IPMVP for individual siteM&V . The Protocol can be found at the California Measurement Advisory Council(CALMAC) website http://www.calmac.org.

Anexos a los Capítulos 1.2, 1.4.6 and 1.4.7

Una referencia al programa de calificación de la sostenibilidad de los diseños de construcción ode obras es el Leadership in Energy and Environmental Design (LEEDTM) del U.S. GreenBuildings Council.

Anexos al Capítulo 4.8

Las aplicaciones específicas de adaptación de las técnicas de aislamiento para MMEEs comunes elegido por el Departamento de Energía de Estados Unidos se muestran en lasección III de la FEMP (2000). Resaltar sin embargo que las aplicaciones FEMP LE-A-01, LC-A-01 y CH-A-01 no son compatibles con IPMVP, ya que no requieren de medición.

Anexos al Capítulo 4.8.1



Apéndice C Materiales específicos para cada regíon 125

El capítulo 2.2.1 de la FEMP (2000) resume las funciones habituales a cargo de las partes enun contrato de rendimiento de energía. Programa Federal de Gestión de la Energía de EstadosUnidos también ha publicado Detailed Guidelines For FEMP M&V Option A (2002) dando másorientación sobre cuestiones de estimación planteadas por las Agencias Federales de EE.UU..

(Nota: La guía de la FEMP las denomina estimated values “stipulations.”)


La información sobre los diferentes tipos de modelos de simulación de edificios se puedeencontrar en el capítulo 32 del Manual de la ASHRAE (2005). El Departamento de Energíaestadounidense (DOE) también mantiene una lista actualizada del software de dominio públicoy de la propiedad de programas de simulación de energía en edificios enwww.eren.doe.gov/buildings/tools_directory .

El procedimiento simplificado de análisis de la energía de ASHRAE también se puede utilizar, silas pérdidas de calor del edificio, las ganancias de calor, las cargas internas, y los sistemas deCalefacción, Ventilación y Aire Acondicionado (HVAC) son sencillos.

Otros tipos de programas específicos se utilizan para simular el uso de energía de loscomponentes de HVAC. Véase el conjunto de herramientas de HVAC02 ASHRAE(Brandemuehl 1993), y el conjunto de herramientas para la caldera/equipos de refrigeraciónHVAC01 (Bourdouxhe 1994a, 1994b, 1995). Los componentes simplificados de aire de losmodelos de HVAC también están disponibles en un informe de Knebel (1983). Las ecuacionesde muchos otros modelos también han sido identificadas (ASHRAE 1989, SEL, 1996).

Anexos al Capítulo 4.10.2. Item 2

El proceso de obtención y preparación de datos reales del clima se describe en profundidad enel User News Vol. 20, No. 1, que publica el Lawrence Berkeley National Laboratory y se puede

encontrar en http://gundog.lbl.gov en sus boletines. Los datos reales del clima están disponiblesen USDOE enhttp://www.eere.energy.gov/buildings/energyplus/cfm/weatherdata/weather_request.cfm . Datosmeteorológicos reales también se pueden comprar. Una de las fuentes es el U.S. NationalClimatic Data Center en http://lwf.ncdc.noaa.gov/oa/climate/climatedata.html .

Un método válido para ajustar un archivo de clima promedio para parecerse a los datos realesmetereológicos se encuentra en la utilidad del programa WeatherMaker, como parte delpaquete de software-10 del U.S. National Renewable Energy Laboratory, disponible enhttp://www.nrel.gov/buildings/energy10/ .

Anexos al Capítulo 8.10El U.S. Department of Energy's Building Energy Standards and Guidelines Program (BSGP),disponible en www.eren.doe.gov/buildings/codes_standards/buildings , proporciona informaciónacerca de los códigos técnicos de edificación en construcciones residenciales, comerciales yfederales de EE.UU.




C-2 Francia - Julio 2009

Para cualquier Plan de M&V , la identificación de la opción escogida se deberá realizar enfunción de la fecha de publicación o del número de versión, haciendo referencia al volumen del

IPMVP dentro de la edición nacional que corresponda. Ejemplo: IPMVP Volumen I EVO 10000-1:2009:F

Capítulo 1.41.4A1 Benchmarks, certificados y test regionales

HQE : www.assohqe.org

Capítulo 4.10 Opción D4.10A1: Información relativa a los diferentes tipos de modelos de simulación dentro del Edificio

Lista de los paquetes de software aconsejados por el ADEME (en curso de implementación):http://194.117.223.129

4.10A2 : Modelos de componentes aplicables

Lista de los paquetes de software aconsejados por ADEME (en fase de implementación):http://194.117.223.129

4.10A3 : Modelos y fuentes de aplicación de datos meteorológicos

Metéo-France : https://espacepro.meteofrance.com/espace_service/visite

COSTIC : http://www.costic.com/dju/presentation.html

4.10A4 : Métodos de calibración

Complementos metodológicos : véase ASHRAE 2002, 1051RP

4.10A5 : Niveles de precisión mínimos recomendablesASHRAE 2002

C-3 España - 2009

En el desarrollo del IPMVP en España, aunque no existe una normativa específica para laMedida y verificación de proyectos eficientes existen particularidades y utilidades propias de sulegislación y normativa que conviene conocer.

Por ello, se anexa información específica de España:


Para la obtención de la escala de calificación energética de edificios, en España, se harealizado un estudio específico en el que se detalla el procedimiento utilizado para obtener loslímites de dicha escala en función del tipo de edificio considerado y de la climatología de lalocalidad. Este procedimiento ha tomado en consideración las escalas que en la actualidad sesopesan en otros países y, en particular, la propuesta que figura en el documento del CEN




prEN 15217 “Energy performance of buildings: Methods for expresing energy preformance andfor energy certification of buildings”.

La determinación del nivel de eficiencia energética correspondiente a un edificio puederealizarse empleando dos opciones:

La opción general, de carácter prestacional, a través de un programa informático; y laopción simplificada, de carácter prescriptivo, que desarrolla la metodología de cálculode la calificación de eficiencia energética de una manera indirecta.

La opción general se basa en la utilización de programas informáticos que cumplen losrequisitos exigidos en la metodología de cálculo dada en el RD 47/2007. Se hadesarrollado un programa informático de referencia denominado Calener, promovido por el Ministerio de Industria, Turismo y Comercio a través del IDAE y la Dirección Generalde Arquitectura y Política de Vivienda del Ministerio de Vivienda.

Este programa cuenta con dos versiones:

Calener_VYP, para edificios de Viviendas y del Pequeño y Mediano Terciario (Equiposautónomos).

Calener_GT, para grandes edificios del sector terciario.

La utilización de programas informáticos distintos a los de referencia está sujeta a laaprobación de los mismos por parte de la Comisión Asesora para la Certificación Energética deEdificios. Esta aprobación se hará de acuerdo con los criterios que se establece en elDocumento de Condiciones de Aceptación de Procedimientos Alternativos a Líder y Calener.

El Programa informatico Calener es una herramienta promovida por el Ministerio de Industria,Turismo y Comercio, a través del IDAE , y por el Ministerio de Vivienda, que permite determinar el nivel de eficiencia energética correspondiente a un edificio. El programa consta de dosherramientas informaticas para una utilización mas fácil por el usuarioNT.

Se puede encontrar en la web del Ministerio de Industria, Turismo y Comercio, enhttp://www.mityc.es/energia/desarrollo/EficienciaEnergetica/CertificacionEnergetica/ProgramaCalener/Paginas/DocumentosReconocidos.aspx

El programa LIDER es una aplicación que permite verificar el cumplimiento de la exigencia"Limitación de la demanda energética" regulada en el DB-HE1 del nuevo Código Técnico deEdificación.

Dicho programa está incluido dentro el CALENER – VYP que se encuentra en la referenciaanterior, aunque se puede obtener independientemente en la webhttp://www.codigotecnico.org/index.php?id=33

Anexos al Capítulo 4.10.2. Item 2Los datos meteorológicos en tiempo real están disponibles en la web de la Agencia Estatal deMeteorología, dependiente del Ministerio de Medio Ambiente, Medio Rural y Marino en la webhttp://www.aemet.es/es/eltiempo/observacion/ultimosdatos?k=mad

Para la obtención de datos meteorológicos históricos igualmente en la Agencia Estatal deMeteorología, dependiente del Ministerio de Medio Ambiente, Medio Rural y Marino en la webhttp://www.aemet.es/es/elclima/datosclimatologicos/resumenes

Anexos al Capítulo 8.10




La normativa y legislación española referente al Código Técnico de la Edificación(CTE) se encuentra en la web del Ministerio de Vivienda enhttp://www.mviv.es/es/index.php?option=com_content&task=view&id=552&Itemid=226

Respecto al Reglamento de Instalaciones Térmicas de los Edificios (RITE) estándisponibles en la web del Ministerio de Industria, Turismo y Comercio, enhttp://www.mityc.es/energia/desarrollo/EficienciaEnergetica/RITE/Paginas/InstalacionesTermicas.aspx

C-4 Rumania - Julio 2010Anexo al Capítulo 1.3, “Relación entre el IPMVP y otras Guias de M&V”

Otro documento útil para el lector del IPMVP es la Guía Nacional Rumana de elaboración debalances energéticos. Esta Guía describe la manera de hacer un balance energético, una

auditoria energética y como realizar la medida.Anexo al Capítulo 4.8.3.2, “Calibración”

La Metrología, tiene como principal misión servir de base científica para dar uniformidad yprecisión a la medida en Rumania. Por tanto la calibración debe cumplir con las respectivasleyes.

Anexo al Capítulo 10.2, “Referencias de Medida”

Las Medidas se realizan según la Reglamentación de Medidas de Energía Eléctrica y laReglamentación de Medida de Energía Térmica elaboradas por ANRE (Autoridad Regulatoriade Energía de Rumania) y la utilización del Código para la Medida de la Energía Eléctricaelaborado también por ANRE.

Para la medida de la energía eléctrica, la reglamentación es la siguiente:CEI 60044-1 Transformadores de corrienteCEI 60186 Transformadores de voltajeCEI 60044-2 Transformadores de voltaje inducidoCEI 60687 Vatímetros estáticos de corriente alterna de energía activa, clases 0.2S y 0.5SCEI 61036 Vatímetros estáticos de corriente alterna de energía activa clases 1 y 2CEI 61268 Vatímetros estáticos de corriente alterna de energía reactiva clases 2 y 3CEI 60521 Vatímetros de corriente alterna Clase 0.5, 1 y 2.CEI 60870 - 2 Equipos y sistemas de Telecontrol. Parte 2: Condiciones de operación

Sección 1: Alimentación de potencia y compatibilidad electromagnética.CEI 60870 - 4 Equipos y sistemas de Telecontrol. Parte 4: Requerimientos de

funcionamiento.CEI 60870 - 5 Equipos y sistemas de Telecontrol. Parte 5: Protocolos de transmisión.CEI 61107 Obtención de datos por lectura de contadores, tarifas y control de cargas.

Obtención directa de datos local.CEI 61334-4 Distribución automatizada utilizando sistemas portadores de líneas de

distribución. Parte 4: Protocolos de comunicación de datosCEI 62056-61 Medidas eléctricas – obtención de datos por lectura de contadores, tarifas y

control de cargas – Parte 61: Sistemas de identificación de Objetos (OBIS)CEI 62056-62 Medidas eléctricas – obtención de datos por lectura de contadores, tarifas y

control de carga – Parte 62: Clases de InterfaceCEI 62056-46 Medidas eléctricas – Obtención de datos por lectura de contadores, tarifas y




control de carga – Parte 46: Obtención de datos utilizando el protocolo HDLC.CEI 62056-53 Medidas eléctricas – Obtención de datos por lectura de contadores, tarifas y

control de cargas – Parte 53: Aplicativo COSEM.CEI 62056-21 Medidas eléctricas – Obtención de datos por lectura de contadores, tarifas y

control de cargas – Parte 21: Intercambio de datos local directoCEI 62056-42 Medidas eléctricas – Obtención de datos por lectura de contadores, tarifas ycontrol de cargas – Parte 42: Servicio de lectura físico y procedimientos deconexión asíncrona de obtención de datos.

Para la medida de la energía térmica, la reglamentación es la siguiente:SR EN 1434 –1 Contadores de energía térmica, Parte 1: Visión General. (1998)STAS 6696 Toma de muestras (medición) (1986)EN 1434–2,3,4,5,6 Contadores de calor (1997)ISO/IEC 7480 Tecnología Informática – Telecomunicaciones y intercambio de información

entre sistemas – Calidad de la señal de transmisión Inicio-parada segúninterfaces DTE/DCE (1991)

ISO/IEC 7498-1 Tecnología Informática – Interconexión de Sistemas Abiertos – ModeloBásico de Referencia: El Modelo Básico (1994)

PE 002 Reglamentación para la provisión and y uso de energía térmica (1994)PE 003 Nomenclatura de inspecciones, ensayos y pruebas de instalación, y puesta en

marcha de Centrales de Energía (1984)PE 502-8 Normativa para suministro de instalaciones tecnológicas con dispositivos de

medida y automatización. Puntos Críticos (1998)SC 001 Soluciones marco para la instalación de contadores en las instalaciones de

tuberías y calefacción en edificios existentes (1996)SC 002 Soluciones marco para la medida del consumo de agua, gas natural y energía

térmica en instalaciones de bloques de apartamentos. (1998)OIML R 75 (Recomendación Internacional) Contadores de energía térmica (1988)

NTM-3-159-94 Verificación Metrológica de contadores de energía térmica (1994)

Anexo al Capítulo 8.7, “Datos para el comercio de derechos de emisión”

Las emisiones de CO2 son medidas, monitorizadas y comercializadas según el Plan Nacionalde Reparto según el Certificado de emisión de gases de efecto invernadero, que puedeencontrarse en la siguiente web: http://www.anpm.ro/Files/TEXT%20Anexe%20HG_NAP_ro-%20FINAL_20098183817246.pdf Certificado de comercialización realizado según la legislación de la Unión Europea (EU).

C-5 Bulgaria - Julio 2010

Directivas de la UE – aplicable en Bulgaria como referencia para la medición, la eficienciaenergética y normativas de equipos:

2004/22/EC Instrumentos de medida

2006/95/EC

Directiva 2006/95/EC del Parlamento Europeo y delConsejo del 12 de diciembre de 2006 en la armonizaciónde las leyes de los Estados Miembros relativo a losequipos eléctricos diseñados para el uso dentro de unoslímites de voltaje determinados (versión codificada)

2000/55/EC Requerimientos de eficiencia energética para balastros entubos fluorescentes.




96/57/ECRequerimientos de eficiencia energética pararefrigeradores eléctricos domésticos neveras ycombinaciones de estos.

92/42/EEC

Requerimientos de eficiencia para nuevas calderas de

agua caliente alimentadas con combustibles líquidos ogaseosos.BDS EN 12261:2003

Contadores de caudal de gas

BDS EN 12261:2003/A1:2006BDS EN 12261:2003/AC:2003BDS EN 12405-1:2006BDS EN 12405-1:2006/A1:2006BDS EN 12480:2003BDS EN 12480:2003/A1:2006BDS EN 1359:2000BDS EN 1359:2000/A1:2006BDS EN 14154-1:2006+A1:2007 Contadores de agua

BDS EN 14236:2009 Contadores de gas ultrasónicos domésticosBDS EN 1434:2007 Contadores de calor BDS EN 50470-1:2006 Medida de energía eléctrica AC90/396/EC Electrodomésticos a combustibles de gas87/404/EC Recipientes de presión simple97/23/EC Equipos a presión92/75/EC Etiquetado energético de aparatos domésticosBDS EN 50294:1998/A2:2004

Medida de IluminaciónBDS EN 50294:2003BDS EN 50294:2003/A1:2003

C-6 República Checa - Setiembre 2010Normativas, procedimientos y guías deberían ser reemplazadas por las normas Europeas oChecas cuando sea necesario por requerimiento legal o práctico. No obstante otras referenciasen IPMVP son únicamente informativas. Las normas técnicas Checas más importantes son lassiguientes:

En cuanto a instrumentos y herramientas de medida y control:ČSN 2500 GeneralČSN 2501 Verificación de dispositivos e instrumentos de medida en generalČSN 2502 Verificación de ciertos dispositivos e instrumentos de medidaČSN 2509 Accesorios de instrumentos de medida y registro

ČSN 2570 Medidores de presión en general y accesoriosČSN 2572 Medida de presiónČSN 2574 Equipos de análisisČSN 2575 Medida de volumenČSN 2576 Medida del peso volumétrico y de la densidadČSN 2577 Medida de caudal de líquidos y gases en tuberíasČSN 2578 Instrumentos de medida del caudal de líquido y gasČSN 2580 Termómetros en general, componentesČSN 2581 Termómetros de vidrio con líquidoČSN 2582 Termómetros de presión con contactos y para transformadores.ČSN 2583 Termómetros a resistencia y de termopar ČSN 2585 Calorímetros e indicadores de distribución del coste de calor




En el campo de la metrología:ČSN 9921 Prueba de amperímetros, voltímetros, vatímetros.ČSN 9931 Termómetros de vidrio

ČSN 9941 Instrumentos de medida de pesoČSN 9947 Instrumentos de medida del valor medio de la presión absolutaČSN 9968 Contadores de caudal de gas y de volumen de gas.ČSN 9971 Instrumentos de medida fotométricaČSN 9980 Estipulaciones generales, nomenclatura, símbolos y unidades de medida de

propiedades físico-químicas de materiales.

Relativo a la energía:ČSN 01 1300 Unidades legales de medida.ČSN 06 0210 Cálculo de perdidas de calor en edificios con unidades centrales de calor ČSN 07 0021 Calderas de agua calienteČSN 07 0240 Calderas de agua caliente y calderas de vapor de baja presión.

ČSN 07 0305 Evaluación de pérdidas en calderas.ČSN 07 0610 Intercambiadores de calor agua-agua, vapor-agua.ČSN 10 5004 CompresoresČSN 11 0010 BombasČSN 12 0000 Sistemas HVACČSN 33 2000 Reglamentos eléctricos.ČSN 38 0526 Suministro de calor - principiosČSN 38 5502 Combustibles de gasČSN 65 7991 Productos del petróleo, fueloilČSN 73 0540 Protección térmica de edificios - partes 1, 2, 3, 4ČSN 73 0550 Propiedades térmicas de estructuras de edificios y edificios – métodos de

cálculo.

ČSN 73 0560 Propiedades térmicas de edificios y sus estructuras – edificiosindustrialesČSN EN 835 Asignación costes de calor para la determinación del consumo en

radiadores – electrodomésticos sin alimentación eléctrica basados enel principio evaporativo de líquidos.

ČSN EN 834 Asignación costes de calor para la determinación del consumo enradiadores. Electrodomésticos con alimentación eléctrica.

Anexo al Capítulo 8.7, “Datos para el comercio de derechos de emisión”

La verificación de CO2 según el Plan de Comercio de Emisiones de la UE, debe seguir losprocedimientos vinculantes pertinentes establecidos por la UE y la autoridad nacional (Acta No.695/2004 Coll., actualizada).

C-7 Croacia - Setiembre 2010Anexo al Capítulo 4.8.3.2. “Calibración”

Substitución de la primera frase por: “Los contadores se deberían calibrar segúnrecomendación del fabricante del equipo en un laboratorio aprobado por la agencia croata demedida. (Hrvatski zavod za mjeriteljstvo) y con un certificado válido.”

Anexo al Capítulo 9 “Definiciones”




Energía de referencia – al final de la definición añadir: “Consumo de energía de referenciasegún la Ley Croata de eficiencia de uso de energía final. “Osnovna potrošnja energije premaZakonu o učinkovitom korištenju energije u neposrednoj potrošnji”

Energía – al final de la definición añadir: “Véase definición en la Ley Croata de eficiencia de uso

de energía final”“vidi definiciju u Zakonu o učinkovitom korištenju energije u neposrednoj potrošnji”

C-8 Polonia - Setiembre 2010

Requisitos de la medida e instrumentos de medida:a. Orden del Ministerio de Economía sobre requisitos fundamentales para los instrumentos de

medida (Dz.U. 2007 nr 3 poz. 27; Boletín de 2007 No. 3, artículo 27) y enmiendas (Dz.U.2010 nr 163 poz. 1103; Boletín de 2010 No 163, artículo 1103).

b. Ley de corrección, ley de medidas (Dz.U. 2010 nr 66 poz. 421; Boletín de 2010 No. 66,

artículo 421).c. Ordenanza del Gabinete de corrección de la ordenanza sobre unidades legales de medida(Dz.U. 2010 nr 9 poz. 61; Boletín de 2010 No 9, artículo 61)

d. Ordenanzas del Ministerio de Economía sobre requisitos de los contadores, unidades decálculo y pruebas durante el período legal de inspección metrológica para: Contadores de gas: Dz.U. 2008 nr 18 poz. 115;Boletín de 2008 No. 18, artículo 115 Contadores eléctricos AC : Dz.U. 2008 nr 11 poz. 63; Boletín de 2008 No. 11, artículo

63 Contadores de caudal de líquido excepto agua : Dz.U. 2008 nr 4 poz. 23; Boletín de

2008 No. 4, artículo 23.



Índice 133

ÍNDICE

Aadhesión, viii, 1, 3, 7, 43, 57, 68ahorro normalizado, 18, 19, 40, 44, 58Ajustes, 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, 58Ajustes No-Rutinarios, vii, 15, 16, 21, 24, 27, 29, 31,32, 33, 41, 45, 46, 50, 56, 58, 74, 75, 77Ajustes Rutinarios, vii, 18, 22, 31, 45, 46, 48, 50, 56,59análisis de regresión, 22, 31, 38, 75, 90, 91ASHRAE Guideline 14, 25, 29, 30, 31, 33, 34, 35, 46,52, 81, 90

CCalibración, 6, 9, 29, 33, 34, 35, 36, 40, 41, 46, 47,48, 52, 54, 76, 81, 83, 85, 94, 97Ciclo, 15, 24, 31, 56Confianza, 9, 47, 49, 50, 58, 69, 71, 72, 73, 78, 81,86, 87, 88, 89, 95, 96, 98, 99, 100, 101, 102, 103Consumo de energía evitado, 12, 18, 44, 56, 58, 66Coste, 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, 100,101Cv , 56, 71, 96, 97CV (RMSE ), 56, 81, 93

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

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

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

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

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

LLEED, 2, 3, 4, 7límite 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

Mmedia, 11, 13, 28, 31, 51, 56, 69, 71, 74, 76, 77, 85,87, 88, 89, 90, 92, 93, 94, 96, 97, 98, 100medida 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, 85modelo, 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, 103muestra, 7, 8, 24, 40, 41, 46, 47, 66, 86, 92, 95, 96,97, 98, 100muestreo, 3, 7, 24, 27, 40, 46, 53, 71, 85, 95, 96, 97,

98

OOpción 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, 85Opción B, 4, 5, 6, 23, 26, 27, 28, 46, 48, 50, 67, 68,72, 73, 74Opción C, 4, 5, 6, 7, 8, 14, 20, 24, 29, 30, 31, 32, 36,46, 48, 50, 77, 79, 81, 83, 84Opción D, vii, 4, 6, 7, 14, 17, 20, 24, 27, 28, 32, 33,

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

Pperiodo 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, 103precio, 7, 42, 44, 45, 71, 72, 74, 76, 79, 81

precio marginal , 45Principios de Medida y Verificación, vii, 11, 13, 43



ĺndice 134

proxy , 20, 58, 68

R

R2, 31, 58, 78, 91, 92, 93, 102Referencia, 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

TTest 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, 102varianza, 32, 80, 85, 86, 87, 96verificación, x, xi, 9, 50



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