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Buena práctica Importada

SOLIDA — La IA de SISAB y Schneider Electric reduce el consumo energético en 87 edificios escolares de Estocolmo

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Evidencia: Observacional / pre-post Top 89% 27/100 · Pregunte a Evidence Copilot sobre esta práctica

SISAB, la empresa municipal propietaria de los edificios escolares de Estocolmo, utilizó el sistema de IA SOLIDA de Schneider Electric en 87 escuelas durante cuatro años, reduciendo el consumo eléctrico un 8,9% y el de calefacción urbana un 3,1%, con una reducción neta de 250 toneladas de CO2, ahora ampliado a unas 125 escuelas.

87 properties
Propiedades escolares cubiertas (2019-2024)
8.9 %
Reduccion del consumo de electricidad
8.7 %
Reduccion media de electricidad por edificio
3.1 %
Reduccion de la calefaccion urbana
2.8 %
Reduccion media de calefaccion por edificio
250 tonnes CO2-eq
Reduccion neta de CO2
125 schools
Escuelas tras la ampliacion
~3 GWh
Ahorro energetico anual tras la ampliacion
SOLIDA — La IA de SISAB y Schneider Electric reduce el consumo energético en 87 edificios escolares de Estocolmo

Detalles

Madurez
En expansión
Promotor
SISAB (Skolfastigheter i Stockholm AB) / Schneider Electric / Myrspoven
Período
2019-2024
Región (NUTS)
SE11
Palabras clave
K-12 facilities management, school buildings, energy efficiency, sustainability

Contexto

SISAB (Skolfastigheter i Stockholm AB), la empresa municipal de propiedades escolares de Estocolmo que gestiona unos 600 edificios escolares y preescolares con un presupuesto energetico anual de 340 millones de coronas suecas que cubre unos 250 GWh de demanda, se asocio con Schneider Electric y la firma sueca de IA Myrspoven para probar si el control de climatizacion mediante aprendizaje automatico podia reducir el consumo de energia sin perjudicar el confort interior.

Actividades

Construido sobre la plataforma EcoStruxure Building Operation de Schneider Electric y comercializado como SOLIDA, el sistema utilizo mas de 9.900 sensores para ajustar continuamente la calefaccion, la ventilacion y el flujo de aire en 87 propiedades escolares durante un periodo de evaluacion de cuatro anos, con una capa predictiva que anticipa la demanda hasta 48 horas antes.

Resultados

En las 87 propiedades, el consumo de electricidad cayo un 8,9% en total (una media del 8,7% por edificio) y el consumo de calefaccion urbana cayo un 3,1% (una media del 2,8% por edificio), lo que supone una reduccion neta de unas 250 toneladas de CO2 equivalente tras restar las emisiones de la infraestructura. Tras el piloto, SISAB amplio el sistema a unas 125 escuelas y preescolares, reportando un ahorro energetico anual cercano a 3 GWh.

Conclusiones

Los resultados proceden de un informe conjunto de SISAB y Schneider Electric, no de una auditoria independiente de terceros, y los ahorros de carbono serian sustancialmente mayores en redes electricas mas intensivas en carbono que la de Suecia, por lo que las cifras de CO2 son especificas de la matriz electrica sueca, en gran parte libre de combustibles fosiles, y no se generalizan directamente a otros paises.

Implementación

Coste indicativo
Alto (500 000 €–5 M€) — Sensor deployment (9,900+ units) and platform licensing across dozens of properties, funded from SISAB's own ~340M SEK annual energy budget.
Tiempo hasta resultados
Largo (> 3 años) — Four-year pilot evaluation (2019-2024) followed by scale-up to roughly 125 schools.
Personal y competencias
SISAB (municipal school-property company, implementing body), Schneider Electric (technology vendor, EcoStruxure platform), Myrspoven (Swedish AI firm, machine-learning modelling)

Condiciones para el éxito

  • Dense sensor network (9,900+ sensors) for granular building data
  • Predictive forecasting layer (48-hour horizon) to smooth heating peaks
  • Multi-year evaluation before scale-up decision

Modos de fallo comunes

  • Results reported by the operator/vendor rather than independently audited

Habitualmente financiado por

Own resources / municipal budget

Vías de financiación indicativas para prácticas de este tipo: compruebe siempre las convocatorias vigentes y las reglas de elegibilidad de cada programa.

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Fuentes de datos

De dónde se obtuvo la información de esta práctica, y cuándo.

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