Donner du pouvoir aux chercheurs : Simplifier la recherche et améliorer les performances avec GI.bench et GI.cloud

Alors que le monde s’oriente vers une plus grande dépendance aux énergies renouvelables, le besoin de solutions flexibles pour équilibrer l’offre et la demande d’énergie devient crucial. Les pompes à chaleur domestiques sont une technologie clé qui présente un grand potentiel à cet égard. Les recherches en cours explorent la manière dont ces systèmes de pompes à chaleur et leurs capacités de stockage thermique peuvent être exploités en tant que ressources flexibles au sein du système d’énergie électrique plus large. En tant que partenaire industriel du Josef Ressel Centre for Intelligent Thermal Energy Systems de l’Université des sciences appliquées du Vorarlberg, Gantner Instruments stimule l’innovation dans le domaine de la gestion de la demande avec des systèmes de pompes à chaleur, en mettant l’accent sur l’amélioration des performances et la simplification des processus de recherche. Cet article se penche sur le banc d’essai utilisé à des fins de recherche [1], en mettant en évidence la configuration des capteurs et des actionneurs, les défis en matière de contrôle et le rôle essentiel joué par GI.bench et GI.cloud dans l’optimisation des performances de la pompe à chaleur.

Configuration du banc d’essai

Le banc d’essai comprend une pompe à chaleur air-eau (HWHP) de 200 litres disponible dans le commerce. Doté d’un ensemble complet de capteurs et d’actionneurs, ce banc d’essai permet une acquisition de données et un contrôle détaillés. Des thermocouples de type K mesurent différentes températures, notamment celles du puits thermique, de l’entrée d’eau, de la sortie d’eau chaude et de la température ambiante. De plus, un compteur d’énergie enregistre la consommation électrique, tandis qu’un débitmètre magnéto-inductif mesure le débit volumique. La régulation du profil de demande en eau chaude est assurée par une vanne motorisée à deux voies à réglage continu. L’ensemble des tâches d’acquisition de données et de contrôle est géré de manière transparente par le système Q.station-XT de Gantner Instruments.

Augmentation des performances pour les chercheurs

La simplicité de GI.bench et de GI.cloud joue un rôle essentiel en permettant un prétraitement des données fluide dans un environnement de laboratoire. GI.bench facilite la connexion des systèmes de pompes à chaleur à GI.cloud, une plateforme centralisée qui permet aux chercheurs de contrôler une pompe à chaleur individuelle. Développé à l’aide de notebooks Python Jupyter, le logiciel peut être facilement déployé à la fois sur l’Edge device Q.station et sur GI.cloud, créant ainsi un écosystème logiciel unifié. Cet environnement rationalisé permet aux chercheurs d’effectuer sans effort le prétraitement des données, l’identification du système et l’estimation de l’état. L’interface conviviale et les flux de travail intuitifs de GI.bench et GI.cloud libèrent les chercheurs des aspects techniques complexes, leur permettant ainsi de se concentrer sur leurs objectifs de recherche principaux.

Le GI.cloud permet aux chercheurs d’accéder aux systèmes de pompes à chaleur et de les contrôler depuis n’importe où. L’Edge device Q.station joue un rôle de passerelle essentielle, facilitant le transfert de données et les fonctionnalités de contrôle de manière transparente entre le système de pompe à chaleur et le GI.cloud. Cette infrastructure de connectivité permet aux chercheurs de surveiller, d’analyser et d’optimiser à distance les programmes des pompes à chaleur en temps réel. Dans le cas de la démonstration, la routine d’optimisation s’exécutait toutes les 15 minutes, analysant les données et prédisant le meilleur état de commutation pour un horizon de prévision pouvant aller jusqu’à 24 heures. La température moyenne du réservoir est déterminante pour le processus de décision ; elle doit donc être calculée à l’aide d’une estimation d’état avant l’optimisation. Une fois l’optimisation terminée, la solution calculée est exécutée en temps réel sous forme de signal via les ports de sortie de la Q.station afin de contrôler efficacement la pompe à chaleur selon les paramètres souhaités. Cette approche garantit des performances et une utilisation de l’énergie optimales pour le système de pompe à chaleur. Vous trouverez davantage d’informations à ce sujet dans la publication en libre accès de Baumann et al. [1], qui a également fait l’objet d’un article dans la revue *Advances in Engineering*. .

Conclusion

La collaboration entre Gantner Instruments et le Centre Josef Ressel contribue à faire évoluer la recherche dans le domaine des systèmes d’énergie thermique intelligents. En tirant parti de la puissance de GI.bench et de GI.cloud, les chercheurs améliorent leurs performances, simplifient leurs flux de travail, parviennent à extraire des informations précieuses et renforcent la flexibilité et l’efficacité des pompes à chaleur domestiques en tant que ressources flexibles. Les interfaces conviviales, la connectivité fluide et les capacités complètes de prétraitement des données offertes par GI.bench et GI.cloud permettent aux chercheurs d’exploiter pleinement le potentiel des systèmes de pompes à chaleur pour la gestion de la demande. Ce partenariat permet ainsi d’accélérer et de rendre plus efficace la recherche nécessaire à la transition vers un système énergétique durable.

[1] C. Baumann, G. Huber, J. Alavanja, M. Preißinger, P. Kepplinger, Experimental validation of a state-of-the-art model predictive control approach for demand side management with a hot water heat pump, Energy and Buildings 285 (2023) 112923.doi:10.1016/j.enbuild.2023.112923.