{"id":4083,"date":"2025-06-10T08:04:29","date_gmt":"2025-06-10T06:04:29","guid":{"rendered":"https:\/\/ghetool.eu\/?post_type=knowledgebase&#038;p=4083"},"modified":"2025-06-30T17:34:09","modified_gmt":"2025-06-30T15:34:09","slug":"factor-de-simultaneidad","status":"publish","type":"knowledgebase","link":"https:\/\/ghetool.eu\/es_es\/base-de-conocimientos\/factor-de-simultaneidad\/","title":{"rendered":"Factor de simultaneidad"},"content":{"rendered":"<p>El factor de simultaneidad es un elemento importante en el dise\u00f1o de campos de sondeo colectivos para m\u00faltiples usuarios. Pensemos, por ejemplo, en edificios de viviendas con decenas de apartamentos conectados a un campo de sondeo central. \u00bfHay que tener en cuenta toda la potencia pico instalada o no? Lea el art\u00edculo y descubra todo lo que necesita saber.<\/p>\n<p><iframe title=\"Factor de simultaneidad\" width=\"800\" height=\"450\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/v42Xr-5frZk?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe><\/p>\n<h2>\u00bfQu\u00e9 es la simultaneidad?<\/h2>\n<p data-start=\"55\" data-end=\"482\">Para dise\u00f1ar un campo de sondeo geot\u00e9rmico, es esencial conocer la demanda t\u00e9rmica del edificio, es decir, la demanda m\u00e1xima de calefacci\u00f3n y refrigeraci\u00f3n, as\u00ed como la demanda energ\u00e9tica anual de ambas. Cuando se dise\u00f1a un campo de sondeo para un solo edificio (por ejemplo, 10 kW de capacidad instalada de bomba de calor y 15 MWh\/a\u00f1o de demanda energ\u00e9tica), esto es sencillo: basta con tomar los 10 kW como carga m\u00e1xima y los 15 MWh como demanda energ\u00e9tica.<\/p>\n<p data-start=\"484\" data-end=\"868\">Imaginemos ahora un edificio de apartamentos con 25 unidades. Cada unidad tiene una bomba de calor individual con una capacidad de 5 kW y una demanda de energ\u00eda para calefacci\u00f3n de 7,5 MWh al a\u00f1o. Esto da una capacidad total instalada de 125 kW y una demanda anual de 187,5 MWh. La cuesti\u00f3n que se plantea es la siguiente: \u00bfdebemos dimensionar el campo de sondeo bas\u00e1ndonos en 100% de la capacidad instalada o podemos dise\u00f1arlo para una carga algo menor?<\/p>\n<blockquote><p><span style=\"color: #3366ff;\"><strong>Nota<\/strong><\/span><br \/>\n<span style=\"color: #3366ff;\">Aunque este art\u00edculo se centrar\u00e1 principalmente en la demanda de calefacci\u00f3n, el mismo razonamiento puede aplicarse a la demanda de refrigeraci\u00f3n. No obstante, dado que la mayor parte de la bibliograf\u00eda se centra en la calefacci\u00f3n, la utilizaremos aqu\u00ed como ejemplo principal.<\/span><\/p><\/blockquote>\n<h2>Factor de simultaneidad<\/h2>\n<p>Cuando se combinan varios usuarios o apartamentos en un sistema central, los picos de demanda no suelen coincidir. Esto se debe a que las distintas viviendas tienen distintos ocupantes -algunos pueden ser ancianos, otros pueden tener ni\u00f1os y otros pueden estar ocupados por personas que viven solas-, cada uno con rutinas y comportamientos diarios diferentes. Como resultado, el momento de sus picos de carga difiere. Este fen\u00f3meno se cuantifica mediante el factor de simultaneidad: el porcentaje de la capacidad m\u00e1xima instalada que se produce realmente de forma simult\u00e1nea. Este factor, derivado del trabajo emp\u00edrico de Winter et al. (2001), se ilustra en la siguiente figura.<\/p>\n<figure id=\"attachment_4085\" aria-describedby=\"caption-attachment-4085\" style=\"width: 1948px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-4085 size-full\" src=\"https:\/\/ghetool.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Simultaneity-factor.png\" alt=\"Factor de simultaneidad seg\u00fan la investigaci\u00f3n de (Winter et al., 2001).\" width=\"1948\" height=\"1353\" srcset=\"https:\/\/ghetool.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Simultaneity-factor.png 1948w, https:\/\/ghetool.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Simultaneity-factor-300x208.png 300w, https:\/\/ghetool.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Simultaneity-factor-1024x711.png 1024w, https:\/\/ghetool.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Simultaneity-factor-768x533.png 768w, https:\/\/ghetool.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Simultaneity-factor-1536x1067.png 1536w, https:\/\/ghetool.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Simultaneity-factor-18x12.png 18w\" sizes=\"(max-width: 1948px) 100vw, 1948px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-4085\" class=\"wp-caption-text\">Factor de simultaneidad seg\u00fan (Winter et al., 2001).<\/figcaption><\/figure>\n<blockquote><p><span style=\"color: #3366ff;\"><strong>Nota<\/strong><\/span><br \/>\n<span style=\"color: #3366ff;\">El gr\u00e1fico anterior se obtiene mediante la siguiente f\u00f3rmula:<\/span><\/p>\n<p><span style=\"color: #3366ff;\">$$f(n)=a+\\frac{b}{1+\\left(\\frac{n}{c}\\right)^d}$$<\/span><\/p>\n<p><span style=\"color: #3366ff;\">donde $n$ es el n\u00famero de usuarios conectados al sistema central, y $a$ a $d$ son par\u00e1metros ajustados a los datos medidos ($R^2 = 0,95$), con los siguientes valores:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li><span style=\"color: #3366ff;\">$a$=0.449677646267461<\/span><\/li>\n<li><span style=\"color: #3366ff;\">$b$=0.551234688<\/span><\/li>\n<li><span style=\"color: #3366ff;\">$c$=53.84382392<\/span><\/li>\n<li><span style=\"color: #3366ff;\">$d$=1.76743268<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/blockquote>\n<p data-start=\"497\" data-end=\"893\">El gr\u00e1fico ilustra claramente que, a medida que aumenta el n\u00famero de usuarios conectados, el sistema colectivo \u2018experimentar\u00e1\u2019 una proporci\u00f3n menor de la potencia m\u00e1xima total instalada. En nuestro caso, con 25 apartamentos, el factor de simultaneidad es 89%, lo que significa que de los 125 kW instalados, s\u00f3lo se espera que se produzcan simult\u00e1neamente 111 kW. Por lo tanto, este valor ajustado podr\u00eda utilizarse para el dise\u00f1o geot\u00e9rmico.<\/p>\n<blockquote><p><span style=\"color: #3366ff;\"><strong>Nota<\/strong><\/span><br \/>\n<span style=\"color: #3366ff;\">Es importante destacar que el factor de simultaneidad s\u00f3lo se utiliza para reducir el pico de potencia. La demanda colectiva total de energ\u00eda sigue siendo la simple suma de las demandas individuales de los usuarios.<\/span><\/p><\/blockquote>\n<p data-start=\"1096\" data-end=\"1506\">Hist\u00f3ricamente, este factor de simultaneidad se desarroll\u00f3 para dise\u00f1ar di\u00e1metros de tuber\u00edas en sistemas de calefacci\u00f3n colectiva y para dimensionar calderas centrales. En esos casos, el par\u00e1metro clave de dise\u00f1o era la potencia pico m\u00e1xima, independientemente de la duraci\u00f3n del pico. Hoy en d\u00eda, sin embargo, cuando se dise\u00f1a un campo de sondeo colectivo, la duraci\u00f3n del pico adquiere una relevancia significativamente mayor y exige una consideraci\u00f3n adicional.<\/p>\n<h2>Duraci\u00f3n m\u00e1xima<\/h2>\n<p>La duraci\u00f3n del pico se refiere a la pregunta \u201c\u00bfDurante cu\u00e1nto tiempo se produce el pico de potencia sin interrupci\u00f3n?\u201d. En otras palabras, si una bomba de calor funciona a pleno rendimiento, \u00bfcu\u00e1nto tiempo funcionar\u00e1 de forma ininterrumpida? Esta duraci\u00f3n influye tanto en la temperatura media m\u00ednima como en la m\u00e1xima del fluido, al igual que la resistencia t\u00e9rmica efectiva de la perforaci\u00f3n (v\u00e9ase <a style=\"text-decoration: underline;\" href=\"https:\/\/ghetool.eu\/es_es\/base-de-conocimientos\/resistencia-termica-de-la-perforacion\/\">este art\u00edculo<\/a> para m\u00e1s informaci\u00f3n). Por ejemplo, si la bomba de calor funciona de forma continua durante 20 horas, la temperatura del fluido resultante ser\u00e1 m\u00e1s baja que si s\u00f3lo funciona durante 8 horas.<\/p>\n<p>Cuando se combinan varias viviendas en un \u00fanico campo de sondeo colectivo, la duraci\u00f3n m\u00e1xima tambi\u00e9n cambia, como se ilustra en la figura siguiente.<\/p>\n<figure id=\"attachment_4087\" aria-describedby=\"caption-attachment-4087\" style=\"width: 1970px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img decoding=\"async\" class=\"wp-image-4087 size-full\" src=\"https:\/\/ghetool.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Peak-duration.png\" alt=\"Tres edificios (amarillo, verde y rosa) y el perfil de potencia colectivo (azul).\" width=\"1970\" height=\"1008\" srcset=\"https:\/\/ghetool.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Peak-duration.png 1970w, https:\/\/ghetool.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Peak-duration-300x154.png 300w, https:\/\/ghetool.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Peak-duration-1024x524.png 1024w, https:\/\/ghetool.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Peak-duration-768x393.png 768w, https:\/\/ghetool.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Peak-duration-1536x786.png 1536w, https:\/\/ghetool.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Peak-duration-18x9.png 18w\" sizes=\"(max-width: 1970px) 100vw, 1970px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-4087\" class=\"wp-caption-text\">Tres edificios (amarillo, verde y rosa) y el perfil de potencia colectivo (azul). (Basado en: https:\/\/bookdown.org\/jarneric\/spring_school\/2-7-applications-of-normal-gaussian-distribution.html)<\/figcaption><\/figure>\n<p>El gr\u00e1fico anterior muestra los perfiles individuales de potencia m\u00e1xima de tres edificios distintos. Como puede verse, sus horas punta no coinciden, y el perfil de potencia colectiva resultante (en azul) tiene una potencia punta inferior a la suma de los tres. Esto coincide con lo que entendemos por factor de simultaneidad, que explica por qu\u00e9 la demanda m\u00e1xima del sistema total es inferior a la suma de las demandas m\u00e1ximas individuales.<\/p>\n<p>Sin embargo, en lo que respecta a las duraciones m\u00e1ximas, mientras que cada edificio tiene la misma duraci\u00f3n m\u00e1xima individual (como muestran las barras horizontales), la duraci\u00f3n m\u00e1xima del perfil combinado difiere. No es ni la suma de las duraciones individuales -lo que sobrestimar\u00eda considerablemente el valor real- ni igual a ellas.<\/p>\n<p>Por lo tanto, no basta con ajustar la potencia pico mediante el factor de simultaneidad manteniendo la duraci\u00f3n pico original. Especialmente en los sistemas colectivos m\u00e1s grandes, la duraci\u00f3n real del pico puede cambiar sustancialmente y debe tratarse en consecuencia.<\/p>\n<p>A continuaci\u00f3n esbozamos dos posibles enfoques para abordar esta cuesti\u00f3n:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Simulaci\u00f3n din\u00e1mica<\/strong>: Se trata de simular los perfiles de demanda combinados con una resoluci\u00f3n temporal horaria para obtener una duraci\u00f3n m\u00e1xima agregada realista.<\/li>\n<li><strong>Aproximaci\u00f3n heur\u00edstica<\/strong>: Se basa en reglas emp\u00edricas o estad\u00edsticas para estimar la duraci\u00f3n m\u00e1xima probable del sistema colectivo.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Simulaci\u00f3n din\u00e1mica<\/h3>\n<p>Para abordar adecuadamente esta cuesti\u00f3n, la soluci\u00f3n m\u00e1s fiable es realizar una simulaci\u00f3n din\u00e1mica de todo el edificio\/sistema colectivo. Este planteamiento tiene en cuenta los distintos comportamientos de ocupaci\u00f3n, la inercia t\u00e9rmica, las ganancias solares y otros factores influyentes. El resultado de esta simulaci\u00f3n es un perfil de demanda horaria de calefacci\u00f3n y refrigeraci\u00f3n como el que se muestra a continuaci\u00f3n:<\/p>\n<figure id=\"attachment_4086\" aria-describedby=\"caption-attachment-4086\" style=\"width: 750px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img decoding=\"async\" class=\"wp-image-4086 size-full\" src=\"https:\/\/ghetool.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Hourly-profile.png\" alt=\"Ejemplo de perfil de demanda horaria. (fuente: Gesteira L. et al., 2021)\" width=\"750\" height=\"374\" srcset=\"https:\/\/ghetool.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Hourly-profile.png 750w, https:\/\/ghetool.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Hourly-profile-300x150.png 300w, https:\/\/ghetool.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Hourly-profile-18x9.png 18w\" sizes=\"(max-width: 750px) 100vw, 750px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-4086\" class=\"wp-caption-text\">Ejemplo de perfil de demanda horaria. (fuente: Gesteira L. et al., 2021)<\/figcaption><\/figure>\n<p>Cuando la demanda de carga est\u00e1 disponible con este nivel de resoluci\u00f3n temporal, no es necesario estimar manualmente la duraci\u00f3n del pico, ya que est\u00e1 incluida en el propio perfil.<\/p>\n<p>Sin embargo, cuando se trabaja con perfiles de carga mensuales, no se dispone de estos datos de alta resoluci\u00f3n, por lo que la duraci\u00f3n del pico debe especificarse expl\u00edcitamente para el dise\u00f1o del campo de sondeo.<\/p>\n<h3>Aproximaci\u00f3n heur\u00edstica<\/h3>\n<p>Otra forma de estimar la duraci\u00f3n m\u00e1xima de un sistema colectivo es utilizar un enfoque heur\u00edstico que nos permita escalar la duraci\u00f3n m\u00e1xima de un \u00fanico usuario a la de todo el sistema colectivo. <strong>En la actualidad, no existe ninguna heur\u00edstica de este tipo documentada en la literatura<\/strong>.<\/p>\n<p>Dada la importancia de este par\u00e1metro, proponemos aqu\u00ed una primera sugerencia, inspirada en el Teorema Central del L\u00edmite de la estad\u00edstica.<\/p>\n<p>$$t_{duraci\u00f3n, colectivo} \\propto t_{duraci\u00f3n, individual} \\cdot \\sqrt{n}$$ donde $n$ es de nuevo el n\u00famero de usuarios conectados al sistema colectivo. As\u00ed se obtiene el gr\u00e1fico siguiente.<\/p>\n<blockquote><p><span style=\"color: #3366ff;\"><strong>Nota<br \/>\n<\/strong>El teorema del l\u00edmite central describe la relaci\u00f3n entre una poblaci\u00f3n y la distribuci\u00f3n de las medias muestrales de esa poblaci\u00f3n. En concreto, establece que la desviaci\u00f3n t\u00edpica de la media muestral (tambi\u00e9n denominada error t\u00edpico) disminuye con la ra\u00edz cuadrada del n\u00famero de muestras independientes $n$. Suponiendo que los edificios sean m\u00e1s o menos id\u00e9nticos y se comporten de forma independiente, e interpretando la desviaci\u00f3n t\u00edpica como una aproximaci\u00f3n a la duraci\u00f3n m\u00e1xima, este mismo factor de escala <span class=\"katex\"><span class=\"katex-mathml\">$\\sqrt{n}<\/span><span class=\"katex-html\" aria-hidden=\"true\"><span class=\"base\"><span class=\"mord sqrt\"><span class=\"vlist-t vlist-t2\"><span class=\"vlist-r\"><span class=\"vlist\"><span class=\"svg-align\"><span class=\"mord\"><span class=\"mord mathnormal\">$<\/span><\/span><\/span><\/span><span class=\"vlist-s\">\u200b<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span> puede utilizarse como una aproximaci\u00f3n de primer orden para estimar la duraci\u00f3n m\u00e1xima agregada para $n$ edificios similares.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"color: #3366ff;\">\u00a0<\/span><\/p>\n<figure id=\"attachment_4088\" aria-describedby=\"caption-attachment-4088\" style=\"width: 1948px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-4088 size-full\" src=\"https:\/\/ghetool.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Scaling-peak-duration.png\" alt=\"Escala de la duraci\u00f3n del pico basada en el teorema del l\u00edmite central.\" width=\"1948\" height=\"1353\" srcset=\"https:\/\/ghetool.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Scaling-peak-duration.png 1948w, https:\/\/ghetool.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Scaling-peak-duration-300x208.png 300w, https:\/\/ghetool.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Scaling-peak-duration-1024x711.png 1024w, https:\/\/ghetool.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Scaling-peak-duration-768x533.png 768w, https:\/\/ghetool.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Scaling-peak-duration-1536x1067.png 1536w, https:\/\/ghetool.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Scaling-peak-duration-18x12.png 18w\" sizes=\"(max-width: 1948px) 100vw, 1948px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-4088\" class=\"wp-caption-text\">Escala de la duraci\u00f3n del pico basada en el teorema del l\u00edmite central.<\/figcaption><\/figure><\/blockquote>\n<p>Volviendo al ejemplo de los 25 apartamentos que hemos presentado antes:<\/p>\n<ul>\n<li>Potencia de calefacci\u00f3n instalada: 125 kW<\/li>\n<li>Demanda anual de calefacci\u00f3n: 187,5 MWh<\/li>\n<li>Duraci\u00f3n m\u00e1xima: 8 horas (por apartamento)<\/li>\n<\/ul>\n<p>Aplicando tanto el factor de simultaneidad como un factor de escala para la duraci\u00f3n del pico, podemos dise\u00f1ar el campo de sondeo bas\u00e1ndonos en los siguientes par\u00e1metros:<\/p>\n<ul>\n<li>Carga m\u00e1xima efectiva: 111 kW (utilizando un factor de simultaneidad 89%)<\/li>\n<li>Demanda anual de calefacci\u00f3n: 187,5 MWh<\/li>\n<li>Duraci\u00f3n m\u00e1xima: 40 horas (utilizando un factor de escala de 5)<\/li>\n<\/ul>\n<blockquote><p><span style=\"color: #ff9900;\"><strong>Atenci\u00f3n<\/strong><br \/>\nTenga en cuenta que el enfoque descrito a\u00fan no ha sido validado por la literatura acad\u00e9mica y, por lo tanto, debe aplicarse con precauci\u00f3n.<\/span><\/p><\/blockquote>\n<h2>Conclusi\u00f3n<\/h2>\n<p>Este art\u00edculo explora el concepto de simultaneidad en el contexto del dise\u00f1o de un pozo central para m\u00faltiples usuarios descentralizados o bombas de calor. Esta situaci\u00f3n suele darse cuando varios apartamentos de un mismo edificio est\u00e1n conectados a un sistema de sondeo compartido. El factor de simultaneidad puede utilizarse para convertir la potencia pico total instalada en la potencia efectiva relevante para el dise\u00f1o del sistema geot\u00e9rmico.<\/p>\n<p>Adem\u00e1s, el art\u00edculo abordaba el reto de determinar la duraci\u00f3n m\u00e1xima cuando se utiliza una resoluci\u00f3n de simulaci\u00f3n mensual. Aunque actualmente no existe bibliograf\u00eda al respecto, se propuso un enfoque heur\u00edstico basado en el Teorema Central del L\u00edmite. Este m\u00e9todo sugiere escalar la duraci\u00f3n pico de un usuario individual a la del sistema colectivo por un factor de $\\sqrt{n}$.<\/p>\n<h2 id=\"reference\">Referencias<\/h2>\n<ul>\n<li>Vea nuestro v\u00eddeo explicativo en nuestra p\u00e1gina de YouTube haciendo clic en <span style=\"text-decoration: underline;\"><a href=\"https:\/\/youtu.be\/v42Xr-5frZk\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">aqu\u00ed<\/a>.<\/span><\/li>\n<li>Winter, W., T. Haslauer &amp; I. Obernberger (2001): \u201eUntersuchungen der Gleichzeitigkeit in kleinen und mittleren Nahw\u00e4rmenetzen\u201c. Euroheat &amp; Power, Bd. 09&amp;10\/2001: S. 1-17<\/li>\n<\/ul>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El factor de simultaneidad es un elemento importante en el dise\u00f1o de campos de sondeo colectivos para m\u00faltiples usuarios. 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