Cómo la inteligencia artificial está optimizando el consumo energético en climatización

La eficiencia energética en los sistemas de climatización ha dejado de ser un concepto meramente aspiracional. Hoy es una realidad alcanzable gracias a la inteligencia artificial (IA).

En este artículo, te explicamos cómo los algoritmos de IA permiten a los sistemas de climatización tomar decisiones inteligentes basándose en datos, ajustando de forma automática el funcionamiento del compresor inverter, el motor del ventilador y la válvula de expansión electrónica de la unidad exterior.

Inteligencia artificial en sistemas de climatización: un motor de eficiencia 

Tradicionalmente, un aire acondicionado funciona con parámetros establecidos y un software fijo que controla los componentes de la unidad exterior, siendo un software idéntico para todas las instalaciones.

Esto obligaba a la unidad a trabajar de la misma manera en todos los ambientes, sin considerar las condiciones reales de cada espacio.

. Esta forma de operar genera un consumo eléctrico innecesario y reduce la eficiencia del sistema.

La llegada de la inteligencia artificial ha permitido desarrollar un enfoque mucho más preciso. Los equipos actuales son capaces de aprender de los datos que generan sus propios sensores y de información contextual externa (como la temperatura exterior). De esta forma, pueden tomar decisiones de forma autónoma para optimizar su rendimiento y ahorrar energía eléctrica sin comprometer el confort.

Por ejemplo, si un sistema detecta que la temperatura exterior desciende, puede ajustar automáticamente la potencia de la bomba de calor o reducir la frecuencia de los ciclos de calefacción y refrigeración. Esta optimización dinámica evita picos de consumo y permite mantener una temperatura estable con un menor gasto en kWh.

Cómo la IA aprende y toma decisiones en climatización

La aplicación de la IA en climatización se basa en la recopilación y el análisis continuo de datos. Los algoritmos procesan información de múltiples sensores, aprenden de los patrones de uso y realizan ajustes en tiempo real.

Entre los parámetros clave que la IA considera en su proceso de aprendizaje se incluyen:

• Temperatura y humedad interior: para calcular el equilibrio óptimo entre confort térmico y eficiencia.
• Temperatura y humedad exterior: permiten anticipar cambios y ajustar la potencia de la bomba de calor.
• Presiones en el circuito refrigerante y temperaturas de tubo: variables que la unidad exterior utiliza para regular con precisión el funcionamiento del compresor, la válvula de expansión y el ventilador, garantizando un rendimiento estable y eficiente.

Estos datos se procesan mediante modelos predictivos que toman decisiones basándose en datos, anticipando necesidades antes de que el usuario intervenga. 

Aplicaciones de la IA en los sistemas de climatización modernos

IA y bombas de calor

La bomba de calor es uno de los sistemas más eficientes para climatizar un espacio, ya que aprovecha la energía del aire exterior para generar calor o frío. Sin embargo, su rendimiento depende de muchos factores: la temperatura ambiente, la humedad relativa, el aislamiento del edificio y el tipo de uso.

La inteligencia artificial permite optimizar todos estos parámetros en tiempo real. Cuando el sistema detecta que la temperatura exterior cae por debajo de un umbral determinado, puede ajustar el ciclo de compresión, el caudal de aire o la presión del refrigerante para mantener el rendimiento energético sin sobrecargar el compresor.

Además, mediante modelos de predicción basados en el aprendizaje automático, se reducen los tiempos de funcionamiento innecesarios y disminuyendo el consumo total en kilovatios hora (kWh).

IA y coordinación entre unidades interiores

En los sistemas multisplit o de gran capacidad, la IA desempeña un papel esencial en la gestión de múltiples unidades interiores. Cada unidad recopila datos sobre la temperatura, la humedad y la ocupación, que son procesados por un controlador central inteligente.

El sistema analiza toda esta información y toma decisiones basándose en datos para equilibrar el rendimiento global. Si una habitación alcanza el confort deseado antes que las demás, su unidad puede reducir la potencia o apagarse temporalmente, mientras otras continúan funcionando.

¿Cómo la inteligencia artificial predictiva ayuda a reducir el consumo eléctrico?

Más allá del aprendizaje automático, los sistemas más avanzados aplican modelos predictivos de IA que integran datos históricos, meteorológicos y de uso. Esto les permite prever la demanda energética futura y ajustar el funcionamiento de la bomba de calor y del compresor antes de que se produzcan los cambios de temperatura.

Por ejemplo, si se pronostica un descenso brusco de la temperatura exterior, el sistema puede aumentar ligeramente la temperatura interior unas horas antes, evitando picos de consumo y manteniendo el confort térmico.

La consecuencia directa es una reducción constante del consumo eléctrico, mejor gestión de los aparatos eléctricos conectados y una prolongación de la vida útil de los componentes, al evitar sobrecargas térmicas o ciclos de funcionamiento excesivos.

Aplicación práctica: la tecnología de Gree y la gama Clivia+

Las innovaciones descritas ya son una realidad en productos de última generación como la gama Clivia+ de Gree, que aplica algoritmos de inteligencia artificial certificados por el laboratorio Intertek.

Estos sistemas integran soluciones avanzadas que permiten ahorrar energía y mejorar el confort interior, entre ellas:

• Control inteligente de  humedad,  ajusta y selecciona el rango de humedad más óptimo y cuenta con una función de deshumidificación continua y función de secado de ropa.
• Análisis en tiempo real de factores como la humedad ambiental, el tamaño de la habitación y otros factores ambientales, lo que permite reducir hasta un 10 % el consumo eléctrico anual.

En resumen, la inteligencia artificial en la gama Clivia+ actúa principalmente sobre los componentes de la unidad exterior, regulando parámetros como presiones, temperaturas y consumos eléctricos.

A partir de estos datos, el sistema se auto-parametriza y adapta su funcionamiento al entorno de instalación, optimizando la eficiencia energética. De hecho, la CLIVIA+ cuenta con una clase energética A+++ en frío y A++ en calor, con un SEER de 8,5 y SCOP de 4,6.

Clivia+ también incorpora un completo sistema de purificación del aire que combina:

• Luz UV-C para eliminar bacterias, moho y microorganismos.
• Ionizador y filtros PM2.5 para retener partículas finas y compuestos orgánicos volátiles.
• Filtros purificadores de carbón activo y catequina, que mejoran la calidad del aire interior sin incrementar el gasto energético.

Además, su conectividad Wi-Fi y compatibilidad con Google Home y Alexa permiten controlar los aparatos eléctricos y los sistemas de climatización desde cualquier dispositivo, facilitando un uso más eficiente y personalizado.

Si buscas una amplia gama de sistemas de climatización que combinen eficiencia energética, tecnología avanzada y diseño inteligente, descubre la gama Clivia+ de Gree. No dudes en contactarnos.

Preguntas frecuentes sobre inteligencia artificial y climatización

¿Qué diferencia hay entre un sistema tradicional y uno con IA?

Un sistema tradicional funciona con parámetros fijos definidos por el usuario. En cambio, un sistema con IA aprende de los datos, se adapta a las condiciones ambientales y anticipa las necesidades térmicas.

Esto permite mantener el confort con menor consumo de kilovatios hora (kWh) y menos fluctuaciones de temperatura, al tiempo que alarga la vida útil de los componentes.

¿Cómo mejora la IA la calidad del aire interior?

La inteligencia artificial no solo controla la temperatura, sino también los parámetros relacionados con la calidad del aire interior.

Mediante sensores de partículas PM2.5, dióxido de carbono (CO₂) y humedad, los sistemas pueden decidir cuándo activar la ventilación, limpiar los filtros de aire o expulsar al exterior el aire viciado.

Así, se mantiene un ambiente más saludable, con menos contaminantes y mejor confort térmico.

¿Qué papel juega la IA en las bombas de calor?

En los sistemas modernos, la IA actúa como un cerebro que gestiona el ciclo térmico de la bomba de calor.

Ajusta la frecuencia del compresor, el flujo del refrigerante y la potencia de los ventiladores según las condiciones exteriores e interiores.

Esto permite mantener un equilibrio óptimo entre calefacción y refrigeración, maximizando la eficiencia y reduciendo el gasto en kilovatios hora (kWh).

¿Qué mantenimiento requieren los sistemas de climatización con IA?

El mantenimiento es similar al de un sistema tradicional, pero más eficiente gracias a la monitorización predictiva.

La IA detecta patrones de desgaste o acumulación de suciedad en los filtros de aire y puede avisar con antelación sobre la necesidad de limpieza o sustitución.

Esto reduce las averías, prolonga la vida útil del equipo y mantiene un rendimiento constante durante todo el año.

¿Qué diferencia a la gama Clivia+ de Gree dentro de los sistemas de climatización con IA?

La gama Clivia+ de Gree representa una de las aplicaciones más avanzadas de la inteligencia artificial en climatización.

Nuestros equipos integran algoritmos predictivos certificados por Intertek, capaces de ajustar automáticamente la bomba de calor, los filtros de aire y la ventilación para optimizar el consumo eléctrico.

Además, Clivia+ combina eficiencia energética A+++, purificación del aire con luz UV-C e ionizador, y conectividad Wi-Fi compatible con Google Home y Alexa, lo que permite un control total de los aparatos eléctricos desde cualquier lugar.