Optimización del coste eléctrico de una vivienda unifamiliar: autoconsumo y tarifa eléctrica

Abstract

[SPA]Vivimos en un mundo repleto de datos de todo tipo y orígenes varios. Los grandes volúmenes de datos traen consigo un sinfín de posibilidades, pero también problemáticas tecnológicas a la hora de tratar y extraer información de dichos datos. Las herramientas de Business Intelligence o Inteligencia de Negocio, permiten extraer información de un modo ágil e interactivo de los datos, desde prácticamente cualquier origen. En el presente documento, va a comprobarse la incidencia del tipo de tarifa eléctrica en una vivienda unifamiliar, con un consumo anual del orden de 10.000 kWh/año, para las antiguas tarifas 2.0 A, 2.0 DHA y 2.0 DHS, y la nueva tarifa 2.0 TD. Para la misma vivienda, se plantea el estudio técnico-económico de una instalación de autoconsumo fotovoltaico, evaluando los resultados obtenidos en base a los diferentes peajes de acceso. Asimismo, se presentan cinco configuraciones distintas de instalación solar, a fin de determinar la solución más idónea dictada por el resultado de parámetros relevantes, como son el ahorro anual y los años de amortización de la instalación. Todos los cálculos se han efectuado con la herramienta de Business Intelligence Power BI, de Microsoft, la cual ha permitido realizar cálculos a escala horaria, pudiendo analizar, segmentar, calcular e interpretar todos los resultados hora a hora. Palabras claves: Datos, extraer información, Business Intelligence (BI), Inteligencia de Negocio, tarifa eléctrica, estudio técnico-económico, vivienda unifamiliar, instalación de autoconsumo fotovoltaico, análisis horario. [ENG]We live in a world full of data of all kinds and various sources. Large volumes of data bring with them endless possibilities, but also technological challenges when it comes to treating and extracting information from such data. Business Intelligence allows the extraction of information in an agile and interactive way from the data and any source. In this document, the incidence of the type of electricity tariff in a single-family home will be studied, with an annual consumption around 10,000 kWh per year, for the old tariffs 2.0 A, 2.0 DHA and 2.0 DHS, and the new tariff 2.0 TD. For the same house, the technical-economic study of a photovoltaic self-consumption installation is proposed, evaluating the results obtained based on the different configurations. Likewise, five different configurations of solar installation are presented, in order to determine the most suitable solution dictated by the result of relevant parameters, such as the annual savings and the number of years of amortization of the investment. All calculations have been made with Microsoft's Power BI Business Intelligence tool, which has allowed calculations to be made on an hourly scale, being able to analyze, segment, calculate and interpret all the results hour by hour. Keywords: Data, extraction of information, Business Intelligence (BI), electricity tariff, technical-economic study, single-family home, photovoltaic self-consumption installation, hourly analysis.