Actualment estem col·laborant amb l’IREC (Institut de Recerca d’Energia de Catalunya), en el marc del projecte MARIE. Aquest és un projecte estratègic de la Unió Europea finançat pel Programa MED (Cooperació Territorial Mediterrània).
El projecte es centra en la millora de l’eficiència energètica dels edificis de l’espai Mediterrani.
La primera vegada que ens vàrem enfrontar a un model de simulació que requeria un temps de càlcul massa gran respecte el temps que teníem per poder oferir la resposta, va ser en el projecte de l’Aeroport de Barcelona[1]. En aquest projecte vàrem emprar un conjunt de màquines que permetien executar diferents repeticions idèntiques del mateix model però amb generadors de nombres aleatoris diferents, amb l’objectiu d’obtenir les rèpliques necessàries per l’anàlisi.
Actualment estem col·laborant amb l’IREC (Institut de Recerca d’Energia de Catalunya), en el marc del projecte MARIE. Aquest és un projecte estratègic de la Unió Europea finançat pel Programa MED (Cooperació Territorial Mediterrània). El projecte es centra en la millora de l’eficiència energètica dels edificis de l’espai Mediterrani. En aquest cas, el problema no és la quantitat de rèpliques del model que cal efectuar, sinó la gran quantitat d’escenaris diferents que volem avaluar. Això és així a causa de la quantitat ingent de variables que podem considerar en un edifici. En una primera aproximació per un dels problemes que volíem avaluar, el temps de càlcul s’elevava a uns 20 dies. Així doncs, aquest era un temps excessiu donat que no únicament hauríem de donar resposta a aquest escenari inicial.
Per tal de resoldre el problema vàrem dividir el disseny experimental en trossos independents que es poguessin executar en diferents màquines i, després uniríem totes les respostes en un únic ordinador.
Vàrem emprar una de les sales docents, instal·lant a cada un dels ordinadors els sistemes de simulació que utilitzaríem. En primer lloc calia instal·lar la darrera versió de SDLPS, el nostre simulador, amb el model d’eficiència energètica per edificis, que actua com a gestor de co-simulació cridant a altres sistemes de simulació. Després calia instal·lar Trnsys®, el motor de càlcul que en aquest projecte emprem i finalment, calia instal·lar BitTorrent Sync®, un sistema de sincronització peer-to-peer que ens permetria centralitzar els resultats i la definició dels escenaris en un únic servidor central.
Com el pintor que triga més temps a preparar la sala que en pintar-la, nosaltres vàrem trigar més temps a preparar els experiments que en executar les 6000 simulacions diferents. Donat que en l’aula teníem 25 ordinadors, cada un d’aquests executaria 240 simulacions. El temps que va trigar cada PC a completar la seva tasca va ser de menys de 8 hores, però per preparar les configuracions de cada PC i instal·lar els programes vam trigar més de 10 hores.
En la fotografia podeu veure la sala amb els PC’s configurats i amb els resultats obtinguts en les pantalles.
Aquesta experiència ens ha permès obtenir un mapa complet del problema que volem resoldre a partir d’executar amb “força bruta” totes les alternatives. Ara, aquestes dades ens han de permetre validar els algoritmes d’optimització que volem aplicar per tal de simplificar les posteriors experimentacions.
No cal dir que sense l’ajuda inestimable dels companys de l’inLab això no hauria estat possible. Disposar d’aquesta professionalitat i cordialitat a casa, és un luxe. Gràcies companys!!
[1] Si voleu més informació, podeu consultar l’article Passenger flow simulation in a hub airport: An application to the Barcelona International Airport.