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Mettre le contrôle intelligent de la pompe à chaleur à l’épreuve Évaluation des performances dans le monde réel
Conseils et tendances | 2 minutes Temps de lecture |

Mettre le contrôle intelligent de la pompe à chaleur à l’épreuve Évaluation des performances dans le monde réel

Compte tenu de la part croissante des énergies renouvelables dans le système énergétique électrique, les flexibilités sont essentielles pour faire correspondre la production et la demande. Les pompes à chaleur domestiques sont attendues et encouragées à se développer davantage en tant que technologie clé. Des recherches sont en cours pour utiliser ces systèmes de pompes à chaleur et leur stockage thermique en tant que flexibilités au niveau supérieur du système d'énergie électrique.

Gantner Instruments est un partenaire industriel du Centre Josef Ressel pour les systèmes d’énergie thermique intelligents de l’Université des sciences appliquées du Vorarlberg. Entre autres sujets de recherche, les scientifiques du Centre Josef Ressel étudient les mécanismes de contrôle potentiels adaptés pour contrôler les flottes de pompes à chaleur afin d’utiliser la flexibilité de la gestion de la demande. Un périphérique Q.station fournit les étapes de prétraitement des données dans une configuration de laboratoire industriel. Il connecte le système de pompe à chaleur à GI.cloud, l’entité centrale à partir de laquelle les scientifiques peuvent contrôler l’ensemble de la flotte.

Gestion de la demande

L’approche de contrôle suppose de réagir aux incitations du marché, comme un système de tarification du marché de l’énergie en temps réel. Le prétraitement des données acquises au niveau du système de pompe à chaleur est toujours exécuté en périphérie (Q.station), couvrant l’identification autonome du système de stockage thermique et l’estimation de l’état et la prévision de la demande en eau chaude de l’utilisateur sur la base d’algorithmes d’exploration de données. Ces étapes fournissent les données nécessaires pour estimer la flexibilité du système pour le futur proche (le jour suivant) et les contraintes du problème d’optimisation. La routine d’optimisation peut être exécutée de manière autonome pour un seul appareil à la périphérie ou dans le cloud comprenant un essaim de systèmes de pompes à chaleur. L’objectif du défi d’optimisation est de minimiser les implications de coût associées à une certaine incitation, tout en tenant compte et en respectant les flexibilités existantes. La Q.station traite les signaux de commutation résultants pour contrôler le système de pompe à chaleur.

Tous les logiciels développés pour ce projet de recherche ont été implémentés dans des notebooks Python Jupyter et peuvent être facilement déployés sur Q.station et GI.cloud (comme vu ci-dessus).

Les chercheurs de FH Vorarlberg exécutent actuellement plusieurs scénarios avec le système de pompe à chaleur du laboratoire. Ils imitent les horaires des utilisateurs d’eau chaude et utilisent l’infrastructure de Gantner pour optimiser les horaires sur GI.cloud, en incorporant les schémas de tarification journalière actuellement disponibles sur les marchés autrichiens de l’énergie.

Ce travail fait partie de notre projet de recherche Intelligent Thermal Energy Systems; pour plus de détails intéressants, consultez la page du projet.

Auteurs:
Peter Kepplinger, Christian Baumann (tous deux FHV) et Jürgen Sutterlüti

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