Consumidor activo de energía

Comunicación presentada al II Congreso Smart Grids:

Autores

• Pep Salas, Director R+D, Enerbyte Smart Energy Solutions
• Jennifer Carrasco, Responsable Área de Ingeniería Energética, Enerbyte Smart Energy Solutions
• Stefano Zelco, Responsable Área de Consumer Behaviour, Enerbyte Smart Energy Solutions
• Ivan Solé, Director Técnico, Enerbyte Smart Energy SolutionsRoger Segura, CEO, Enerbyte Smart Energy Solutions

Resumen

La incorporación de contadores digitales en el segmento residencial se debe a un cumplimiento regulatorio. Sin embargo, es necesario encontrar una lógica de negocio para un rápido y eficaz desarrollo. La presente comunicación presenta casos reales de utilización de los datos de consumo registrados horariamente para realizar propuestas innovadoras de servicios a los consumidores, como son tarifas personalizadas, ahorro y eficiencia energética, gestión de la demanda, entre otros. Estas nuevas oportunidades mejoran significativamente la relación tradicional entre comercializador y consumidor de energía y son un ejemplo de la importancia de encontrar nuevos modelos de negocio para dinamizar la penetración de la smart grid y lograr los objetivos obligatorios de eficiencia energética, más allá de la mera regulación.

Introducción

El sector residencial es el responsable de un 17% del consumo global de energía y del 25% de electricidad en España (IDAE, 2012). Se trata de un sector muy difuso, compuesto por más de 25 millones de clientes en España. Abordar los objetivos obligatorios de eficiencia energética que emanan de la Directiva Europea de Eficiencia Energética[i], como el Plan Nacional de Reducción de Emisiones y las medidas en materia de eficiencia energética recogidas en el RDL-8/2014[ii] y que incorporan, entre otras, obligaciones asignadas a las comercializadoras de reducir un 1,5% anual la energía consumida, obligan a repensar la relación con el consumidor doméstico, su casuística y complejidad socioeconómica.

La introducción de contadores digitales inteligentes en el sector residencial es una oportunidad para afrontar este reto y representa un caso claro de modernización del sector eléctrico y conformación de una smart grid o red de energía inteligente. Su introducción emana de la Directiva Europea 2009/72/EC[iii], dentro del marco de liberalización del mercado del gas y la electricidad[iv], y de su trasposición en el RD1110/2007[v]. Sin embargo los planes iniciales de implementación han sufrido múltiples retrasos y actualmente se regulan por la orden técnica IET290/2012[vi]. Esta realidad común a toda la Unión Europea muestra diferencias significativas entre cada estado miembro, hecho que no ayuda a la normalización y estandarización de las soluciones, ni a su optimización técnica y de negocio. En el caso del Estado español, la instalación de los contadores es responsabilidad de las empresas de distribución eléctricas, DSOs, dentro de su actividad regulada y actualmente se está discutiendo cómo ha de realizarse la transferencia de los datos recogidos a los comercializadores y a los usuarios.

Además de problemas de carácter meramente técnico, como pueden ser las comunicaciones de los equipos de medida con el concentrador, aparecen muchas barreras sociales y económicas que limitan el ritmo de implementación más allá de las exigencias de la normativa. Por ejemplo, generar valor de los datos para el consumidor, desarrollar nuevas oportunidades de negocio, catalizar la introducción de tecnologías eficientes en el sector residencial y lograr ahorros de energía por un cambio de comportamiento del consumidor.

Esta problemática se da en un contexto de coste creciente de las importaciones de combustibles fósiles en España, representando casi un 4,5% del PIB estatal, con la consecuente transferencia de renta de las familias para la pagar los suministros básicos, con una pérdida de confianza entre consumidores y compañías eléctricas y una lenta, pero imparable, abertura del mercado de la comercialización eléctrica (tasa de switching del 12% en 2013[vii]), con una cierta inseguridad jurídica en el sector que ralentiza las inversiones necesarias para su modernización y con consumidores tomando cada vez más protagonismo social en los aspectos básicos de sus actividades, deseosos de proteger la privacidad de sus datos y de convertirse en prosumers, es decir, en generar parcialmente su energía y ser agentes activos del sector.

Toda esta complejidad social, tecnológica y económica converge, influye y condiciona la implantación de contadores digitales inteligentes, pero a la vez, abre una oportunidad para catalizar un cambio de modelo energético. Es fundamental en este momento disponer de datos reales de las mejores prácticas en el sector para su influencia en los distintos agentes y ayudar con datos objetivos la implantación de las redes inteligentes o smart grids.

El presente artículo muestra los resultados de la tecnología cleanweb[viii] PERSONAL ENERGY desarrollada por la start up de base tecnológica ENERBYTE Smart Energy Solutions[ix], y aplicada con éxito en el sector residencial a través de dos proyectos de referencia que usan, en un caso, datos procedentes de un equipo de medida doméstico con resolución de 5 minutos, y en el otro, con datos procedentes de contadores digitales con curva horaria.

El proyecto: Personal Energy

La idea del proyecto Personal Energy nace de la experiencia de un miembro del equipo fundador de la compañía en sistemas activos de gestión de la demanda y de microrredes desarrollados desde 2006, cofinanciado por el 6º Programa Marco de la UE[x], y de la investigación realizada en su tesis doctoral (Karfopoulos et al., 2014).

Concretamente, la experiencia de gestionar activamente la demanda a través de “enchufes inteligentes”, comunicados vía ZigBee y con un doble nivel de inteligencia y gestión basado en Multiagentes fue muy clarificadora para entender que, si bien el sector residencial dispone de un potencial de ahorro, éste debe lograrse al mínimo coste energético, económico y, sobretodo, considerando desde el inicio al usuario como parte del sistema. De este aprendizaje salen las bases del proyecto: una solución que no requiera hardware añadido (para minimizar costes y consumos energéticos) y que dé más importancia a los aspectos sociales y psicológicos del consumo de energía de los ciudadanos, que no focalizar sólo en el aspecto tecnológico de la solución.

De la primera premisa se deriva la necesidad de utilizar hardware ya existente, es decir el contador digital; y de la segunda, desarrollar una solución personalizada a cada usuario según su predisposición al ahorro, nivel de conocimiento y motivaciones para lograr el cambio de comportamiento hacia el ahorro.

A pesar del ritmo demasiado lento de implementación de smart meters y la dificultad intrínseca de interaccionar con los agentes del sector, se logra un primer proyecto con 150 hogares en el marco del programa “Rubí Brilla[xi]” de esta importante ciudad catalana. Posteriormente se ha iniciado un segundo proyecto con la compañía eléctrica centenaria Electra Caldense[xii], en Caldes de Montbui.

En ambos casos Personal Energy es la plataforma capaz de captar datos de consumo de energía, mezclarlos con otros de carácter socioeconómico y generar una serie de servicios a partir de una inteligencia interna, basada en algoritmos de complejidad creciente, que se ofrecen al consumidor de manera personalizada sobre distintos canales (web, aplicación móvil, informes, emails). De esta manera, el ciudadano recibe la información calificada para entender cómo consume y se le proponen distintas estrategias de ahorro de manera personalizada que inciden en sus motivaciones, desde la puramente económica, a la concienciación ambiental o filantropismo, de manera que cada usuario encuentra su camino para cambiar comportamiento y empezar a ahorrar energía. Para maximizar el efecto se utilizan técnicas de gamificación para introducir la dimensión juego y divertimento en el proceso de ahorro.

Personal Energy permite a los usuarios domésticos, principalmente:

• Entender cómo consumen energía (curva de energía, potencia, usos)
• Conocer su nivel de eficiencia y de eficacia energética (Figura 1)
• Fijar retos personales de ahorro
• Acceder a una librería de consejos de ahorro personalizados (Figura 2)
• Colaborar a proyectos conjuntos con toda la comunidad
• Participar en foros para preguntar y compartir dudas
• Recibir alarmas y notificaciones con aspectos relevantes de su consumo de energía
• Compartir sus logros en las redes sociales
• Repositorio de facturas e informes de eficiencia
• Acceso multiplataforma
• Informes semanales/quincenales de evolución del consumo
• Informe mensual con los datos más significativos
• Privacidad y configuración adaptada sus preferencias
• Material y Métodos

Material y métodos

Captación de datos

Los datos de consumo de energía se han obtenido de dos dispositivos diferentes para cada proyecto (Figura 3):

• Rubí Brilla: se ha seleccionado el equipo de monitorización de energía doméstico “Current Cost”. Pinza amperimétrica y monitor doméstico con conexión a la red de datos doméstica  (HLAN). Datos en el servidor cada cinco minutos, y monitorización cada 6 segundos.
• Electra Caldense: contadores digitales (tecnología PRIME). Lecturas horarias.

Por otro lado se ha procedido a realizar, conjuntamente con la Universidad Politécnica de Catalunya, UPC, una auditoria energética en la totalidad de las viviendas participantes en Rubí que ha permitido conocer en detalle el nivel de equipamiento de las casas, número de usuarios, superficie, entre otros.

Paralelamente, se ha realizado un estudio estadístico de actitudes delante del consumo de energía con 400 encuestas telefónicas.

En ambos casos se han desarrollado modelos matemáticos que permiten segmentar a los consumidores de energía, como base de la lógica de interacción que se implementará posteriormente. Para enriquecer los modelos se usan también otros datos, como los meteorológicos.

Finalmente hay una última fuente de información de alto valor que la conforman los propios usuarios con el uso que hacen de la plataforma, apartados más visitados, recomendaciones, participación en el foro, entre otros.

Data Mining & Analytics

Con la información recibida se están aplicando distintas estrategias de análisis estadístico para lograr la obtención de patrones de comportamiento, información de valor añadido o medida de avaluación de los ahorros logrados. Concretamente, se logran distintos servicios, como:

• Comparativas de consumo con consumidores similares
• Optimizar el contrato eléctrico (término de potencia, discriminación horaria, tarifa)
• Estimaciones y proyecciones de consumo
• Desagregación de usos de energía por medios no intrusivos
• Clusterización de consumidores
• Aprendizaje del comportamiento de cada usuario para ofrecer un servicio más personalizado
• Preselección de consejos y propuestas de ahorro personalizadas
• Trazabilidad de actividad

Multiplataforma

Personal Energy dispone de distintos interfaces con el usuario para facilitar su adopción y uso:

• Entorno WEB responsivo adaptado a los distintos navegadores y formatos
• Entorno móvil (Tablet y smartphone), con información más sintética y usable
• Notificaciones push directas al consumidor residencial
• Email semanal con datos relevantes y recomendaciones
• Informes estáticos para enviar conjuntamente con la factura

Resultados

Resultados cuantitativos

A continuación se muestran los resultados de unos de los grupos de trabajo con 150 ciudadanos. En ser un grupo heterogéneo, se detectan dos grupos de usuarios:

Usuarios activos de la plataforma: ciudadanos que acceden regularmente
Usuarios pasivos de la plataforma: formado por el conjunto de aquellos que solo monitorizan la información del consumo (a través del monitor doméstico o la factura)

Resultados cualitativos

Por otro lado, también es objetivo del proyecto estudiar las barreras y motivadores no tecnológicos que influyen en el potencial de los smart Meters. Se resumen a continuación los principales resultados:

• Barreras sociales: el 43% de las personas que disponen de la plataforma web y móvil, han efectuado el acceso a la misma un número limitado de veces (de 0 a 2). Sin embargo acciones que requieren una respuesta comportamental menos proactiva, por ejemplo leer el newsletter con el resumen de la situación de consumo y ahorro y otras informaciones de interés para el usuario, se han demostrado eficaces a la hora de reducir las barreras de acceso a los datos, llegando a un ratio medio del 66%.
• Barreras y motivadores psicosociales: El estudio estadístico nos ha permitido desarrollar un modelo para identificar 3 clúster principales en base a actitudes hacia el ahorro energético y a motivaciones y barreras que facilitan o limitan la adopción de comportamientos eficientes y el interés hacia la información de consumo. Las características más relevantes de los clústers se detallan a continuación:
  • Clúster 1 – Ambientalista Ahorrador: Representa el 37% de la muestra. Es propenso al ahorro energético por razones económicas y medioambientales. Está dispuesto a realizar pequeñas inversiones en productos eficientes (ej. bombillas leds) y cierta pérdida de confort, pero no en efectuar grandes inversiones (electrodomésticos eficientes).
  • Clúster 2 – Indiferente orientado al confort. 33% de la muestra. No tiene una motivación significativa hacia el ahorro energético y al medioambiente. Es un grupo poco permeable a los mensaje sociales de ahorro por escaso interés hacia la eficiencia energética y reticencia a la perdida de confort. Sin embargo es permeable a mensajes basados en la presión de los peers (ej. “Tus vecinos han ahorrado más que tu”).
  • Clúster 3 – Ambientalista Inversor. Representa el 30% de la muestra. Es propenso al ahorro energético y es el clúster más sensible a temas medioambientales. Está dispuesto en hacer grandes inversiones en productos eficientes y en comprar energía verde. Es muy propenso al cambio de hábitos, incluso si implica cierta pérdida de confort.

Discusión y conclusiones

Los resultados de usos de la plataforma y de clustering validan una relación directa entre la calidad de la información mostrada del consumo de energía y el ahorro energético logrado. La sola monitorización de la curva horaria facilitada por los smart meter aportan un valor limitado y decreciente a lo largo del tiempo. Sin embargo, la segmentación sociológica y la posibilidad de disponer de multidispositivos permiten personalizar el contenido y el medio de interacción, facilitando su interpretación y logrando mayor éxito en el cambio de comportamiento del usuario para lograr ahorro energético. Además se detecta una mejora significativa en la confianza del consumidor, que revierte en una mayor satisfacción. Podemos resumir el análisis de los resultados con las siguientes consideraciones:

• Utilizar una plataforma social web y app tiene un impacto positivo sobre el ahorro superior al que se puede conseguir consultando exclusivamente las informaciones de consumo presentadas en la pantalla de un dispositivo de monitorización.
• Los datos de consumo enriquecidos con información de valor, mensajes sociales, dinámicas de comunidad y gamificación mejora el engagement y la relevancia de la temática eficiencia energética (Resultados de interacciones  con la comunidad)
• Recurrir al push de la información a través de los canales newsletter, notificaciones y alarmas extiende significativamente el volumen de audiencia.
• Conocer las principales barreras y motivaciones psicosociales hacia el ahorro energético para cada clúster permite construir estrategias de persuasión diferenciadas y actuar sobre las palancas de motivación apropiadas, lo que permite aumentar el ahorro logrado.

Reconocimientos

Queremos hacer especial reconocimiento a nuestros clientes por haber creído en el proyecto y el equipo en momentos muy iniciales. El ecosistema de la innovación se necesitan emprendedores, pero también entidades públicas y privadas que arriesguen en la compra y adquisición de productos y servicios innovadores. Concretamente a todo el equipo de Rubí Brilla y de Electra Caldense.

Por otro lado, a las personas físicas y entidades que han financiado ENERBYTE. Concretamente Xavier, Carles, Xavier y a KIC Innoenergy[xiii] (European Institute of Innovation & Technology[xiv]). También a CDTI, que, con el programa NEOTEC ha permitido acceder a financiación para desarrollar el proyecto.

Y también a todos los participantes del proyecto, como UPC, UPF y Tomás.

Referencias

• IDAE, 2012, Estudio sobre Consumo Energético del Sector Residencial en España, Ministerio de Industria, Energía y Turismo, Madrid
• Karfopoulos, E et al. A Multi-Agent System providing demand response services from residential consumers, Electric Power Systems Research.