En el capítulo anterior se analizó el algoritmo para optimizar un sistema geotérmico híbrido con el fin de maximizar la cuota de energía geotérmica. La principal ventaja de este enfoque era que evitaba el sobredimensionamiento de todo el sistema híbrido, pero el inconveniente era que dejaba sin aprovechar parte del potencial geotérmico. Esto es precisamente lo que se puede resolver utilizando una estrategia de optimización para maximizar la participación de la energía geotérmica.
Sistema híbrido optimizado para el ahorro energético
Cuando el campo de perforación se optimiza para obtener la máxima energía geotérmica, el objetivo de diseño es el siguiente:
Maximiza la demanda de calefacción, refrigeración y/o agua caliente sanitaria, de modo que se maximice la energía que se inyecta en el suelo y se extrae de él durante todo el periodo de simulación.
La filosofía de diseño de la metodología anterior se resume en reducir todo el potencial geotérmico para la generación de energía hasta que no quede nada de él. Esto se puede observar en el perfil de temperatura que se muestra a continuación.
Sin embargo, a diferencia del método para maximizar la potencia geotérmica, esta estrategia de optimización no garantiza que la potencia resultante —que proporciona el mayor intercambio energético a lo largo de todo el periodo de simulación— pueda utilizarse siempre durante ese mismo periodo de simulación. En otras palabras, cuando el algoritmo proporciona x kW de potencia necesaria, es cierto que esto da lugar al mayor intercambio de energía a lo largo de todo el periodo de simulación, pero no significa que se pueda disponer de esos x kW en todo momento durante dicho periodo.
Esto implica que, a la hora de diseñar las tecnologías híbridas, hay que tener esto en cuenta. Al final, la potencia instalada acumulada será mayor que en el caso de la optimización de la potencia, ya que en este caso no se puede garantizar la disponibilidad de la energía geotérmica en todo momento.
En el apartado siguiente se explicará el algoritmo para optimizar el intercambio de energía.
Algoritmo Optimisation
Dado que el diseño de sistemas geotérmicos híbridos no es sencillo y, en ocasiones, puede dar lugar a resultados sorprendentes, es importante comprender a fondo el algoritmo de optimización subyacente. A continuación se explica el razonamiento algorítmico.
- Comienza con un perfil de demanda por hora de calefacción, refrigeración (y, opcionalmente, agua caliente sanitaria) y un diseño determinado y fijo del campo de pozos.
- Recorre cada hora (i) del periodo de simulación, realizando los siguientes pasos:
- Calcula la temperatura del fluido en el instante (i), teniendo en cuenta todas las cargas anteriores y suponiendo que la demanda energética del edificio en el instante (i) es cubierta por el campo de pozos.
- Compruebe si:
- La temperatura mínima del fluido a la hora actual está por debajo del umbral establecido.
Si es así, la potencia de extracción es demasiado alta, por lo que debe reducirse limitando bien la calefacción, bien la demanda de agua caliente sanitaria. Dependiendo de cuál quieras reducir primero, la calefacción o la demanda de agua caliente sanitaria se reducirá en x% durante la hora actual.
Si la temperatura del fluido supera el umbral, el campo de perforaciones geotérmicas puede satisfacer la demanda actual de calefacción y agua caliente sanitaria. - La temperatura máxima del fluido en este momento es superior al umbral establecido.
Si es así, la potencia de inyección es demasiado alta, lo que significa que la potencia de refrigeración debería reducirse en x% durante la hora actual.
Si la temperatura del fluido está por debajo del umbral, el campo de perforación puede soportar la inyección y no es necesario realizar ningún cambio.
- La temperatura mínima del fluido a la hora actual está por debajo del umbral establecido.
- Si la temperatura del fluido se encuentra dentro de los límites, se establece la potencia del sistema geotérmico, y la potencia restante que el campo de perforaciones no puede suministrar en ese momento debe ser aportada por la solución híbrida. Continúa con el paso (2.5).
- Si la temperatura del fluido se sale de los límites, ajuste la carga horaria para que se ajuste a las nuevas potencias máximas determinadas en el paso (2.2) y vuelva al paso (2.1).
- Una vez que la temperatura del fluido en el instante (i) sea aceptable, pasa a la siguiente hora.
- Hecho.
En el algoritmo anterior, la principal diferencia con respecto al algoritmo anterior (véase Parte 9.2) es que, en este caso, la potencia máxima para calefacción, refrigeración y agua caliente sanitaria se reduce para cada hora por separado, mientras que en la optimización de la potencia se reduce para todo el periodo de simulación. Por lo tanto, es posible que, en este caso, la potencia disponible para calefacción, refrigeración o agua caliente sanitaria varíe. Esto se muestra en el gráfico siguiente.
El gráfico de contribución geotérmica anterior corresponde al método de optimización de energía, del mismo modo que la curva de carga-duración corresponde al algoritmo de optimización de potencia. En este caso, en cada año del periodo de simulación, la potencia geotérmica disponible (y el intercambio de energía correspondiente) puede variar debido al desequilibrio del sistema. Al observar el perfil de temperatura anterior, se apreciaba claramente un sistema dominado por la extracción, en el que la potencia de extracción (calefacción y agua caliente sanitaria) se reduce con el paso de los años y la refrigeración aumenta.
Eso es precisamente lo que se aprecia en un gráfico como el anterior: con el paso de los años, tanto la potencia de calefacción como la calefacción de carga base disminuyen, al igual que la demanda energética, mientras que la potencia de refrigeración aumenta.
Ejemplo en GHEtool
Con el fin de ilustrar las ventajas y desventajas de este método en comparación con el enfoque de optimización de la potencia, se analiza el mismo ejemplo que en el capítulo anterior. Para empezar, se toma como referencia el mismo campo de perforación de 5×5 con una profundidad de perforación de 100 m. A continuación se muestra la proporción de energía geotérmica del sistema geotérmico híbrido.
Lo primero que se puede observar es que el mismo campo de perforación que, en el capítulo anterior solo podía cubrir 89,51 TP21T de la demanda de calefacción y 971 TP21T de la demanda de refrigeración, ahora puede cubrir 991 TP21T en calefacción y 99,91 TP21T en refrigeración; sin embargo, para lograrlo, es necesario instalar 48 kW en lugar de 25 kW y 97 kW en lugar de 54 kW, respectivamente.
Lo primero que se puede observar es que el mismo campo de perforación que, en el capítulo anterior solo podía cubrir 89,51 TP21T de la demanda de calefacción y 971 TP21T de la demanda de refrigeración, ahora puede cubrir 991 TP21T en calefacción y 99,91 TP21T en refrigeración; sin embargo, para lograrlo, es necesario instalar 48 kW en lugar de 25 kW y 97 kW en lugar de 54 kW, respectivamente.
En el gráfico anterior se aprecia claramente que, durante los primeros 1 a 3 años, la potencia de refrigeración geotérmica aumenta significativamente debido al desequilibrio en el campo de perforaciones y a que las temperaturas del fluido son cada vez más bajas a lo largo de esos tres primeros años. A partir de los tres años, la potencia máxima de refrigeración se mantiene constante y tampoco se alcanza ya el límite máximo de temperatura del fluido. Tras aproximadamente 15 años, cuando se alcanza el límite mínimo de temperatura del fluido, la potencia disponible para calefacción también se reduce. Debido al menor potencial de refrigeración geotérmica inicial, así como al menor potencial de calefacción geotérmica tras 20-25 años, el sistema híbrido debería diseñarse con mayor capacidad para tener en cuenta estos factores.
Cuando el campo de perforación se reduce a un caso de 4×5, la contribución geotérmica se puede observar a continuación.
Una vez más, al igual que en el caso de la optimización de la potencia, al reducir el tamaño del campo de perforación se reduce la cuota geotérmica. En esta ocasión, la cuota geotérmica restante es de 91,81 TP21T en calefacción y de 99,91 TP21T en refrigeración, cifras significativamente superiores a los 731 TP21T y 921 TP21T de la optimización para la generación de energía, pero, de nuevo, a costa de una potencia instalada acumulada mayor.
Si se reduce aún más el campo de perforación a un campo de 4×4, se obtiene la siguiente distribución geotérmica.
En el caso de este campo de perforaciones más pequeño, la cuota de calefacción geotérmica se mantiene por encima de 80%, mientras que en el caso de la optimización para la generación de energía era de 57%. Sin embargo, a diferencia de lo que ocurría en el capítulo anterior, ya hay una parte muy pequeña de la demanda de agua caliente sanitaria que el campo de perforaciones ya no puede cubrir. Esto se debe a que el método de optimización para la energía permite un desequilibrio mayor (74 MWh/año frente a 61 MWh/año), por lo que las temperaturas del fluido también son más bajas en el último año, lo que hace imposible mantenerse dentro de los límites reduciendo únicamente la demanda de calefacción. El perfil de temperatura tiene ahora este aspecto.
Teniendo en cuenta este perfil de temperatura, el gráfico de contribución geotérmica que se muestra a continuación cobra sentido. Debido al importante desequilibrio, la potencia de calefacción se reduce de 48 kW en el primer año a 32 kW en el último año. Por su parte, la potencia de refrigeración aumenta de 60 kW en el primer año a 97 kW a partir del año 11.
Una forma de entender la diferencia entre los métodos de «optimización para potencia» y «optimización para energía» es considerar que se trata simplemente de dos puntos de vista distintos sobre el mismo problema, dos casos extremos, por así decirlo, y que, en realidad, la solución óptima se situará en algún punto intermedio. Por ejemplo, en el caso de la optimización de potencia del campo de perforaciones 4×4 se obtuvo una potencia geotérmica máxima de 13 kW con una carga de calefacción anual de 53 MWh. Si realizamos la misma simulación con el método de optimización de energía y limitamos el pico de calefacción a 13 kW, se obtiene el siguiente perfil de temperatura.
Dado que en la simulación anterior solo se limitó la calefacción a la solución del caso de optimización de potencia, las temperaturas del fluido siguen alcanzando el límite máximo, mientras que la temperatura mínima no lo hace. Esto significa que, en comparación con el caso de «optimización de la potencia», en este escenario se produce una mayor inyección de calor, lo que reduce el desequilibrio de 61 MWh/año a 59 MWh/año, y los mismos 13 kW de calefacción pueden suministrar una media de 55 MWh/año en este caso debido a la mayor carga de inyección.
A continuación se muestra el gráfico correspondiente a la contribución geotérmica.
En el perfil de temperatura anterior, las cargas de calefacción y de agua caliente sanitaria (es decir, todas las cargas de extracción) se mantienen constantes a lo largo del periodo de simulación, lo que indica que ya no hay sobredimensionamiento en la calefacción. En cuanto a la refrigeración, la carga aumenta año tras año debido al desequilibrio del sistema.
Este desequilibrio, presente tanto en la optimización energética como en la de potencia, puede seguir siendo muy marcado y plantear dudas sobre la durabilidad de un diseño como este. ¿Qué ocurrirá al cabo de 40 años? Por ello, en el siguiente capítulo se analiza el último algoritmo de optimización: la optimización para lograr el equilibrio.
Conclusión
En este capítulo se ha presentado la segunda metodología para diseñar un sistema geotérmico híbrido, concretamente aquella destinada a obtener la máxima energía geotérmica. Al reducir la potencia máxima de punta en calefacción, agua caliente sanitaria y/o refrigeración en cada hora del periodo de simulación, se puede obtener un perfil de carga tal que el perfil de temperatura resultante se mantenga siempre dentro de los límites de temperatura y, al mismo tiempo, intercambie la máxima cantidad de energía con el suelo, aunque a costa de sobredimensionar todo el sistema híbrido.
En el ejemplo, se demostró que se puede alcanzar una participación de la energía geotérmica en la calefacción de 80%, mientras que el mismo campo de perforaciones, optimizado únicamente para la generación de electricidad, solo proporcionó una participación de la energía geotérmica en la calefacción de 57%. Utilizando la funcionalidad para limitar la energía geotérmica, se puede controlar el sobredimensionamiento con el fin de encontrar el punto óptimo entre ambos métodos.
Sin embargo, tanto el método de optimización energética como el de optimización de potencia siguen presentando un desequilibrio significativo. En el capítulo siguiente, el método de optimización para el equilibrio solucionará este problema.
Referencias
- Peere, W. (2025). Tres formas de diseñar un sistema híbrido de calefacción y refrigeración geotérmica para un edificio de oficinas. En Actas de la Conferencia Geo-Rin. Benasque (España), del 2 al 6 de junio de 2025. [en línea]