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ITES
Systèmes intelligents d'énergie thermique
Découvrez l’avenir de la gestion de l’énergie avec ITES, le projet Intelligent Thermal Energy Systems dirigé par le Prof. DI Dr. Markus Preißinger à Fachhochschule Vorarlberg GmbH, Forschungszentrum Energie. Notre équipe repousse les limites de la numérisation et de la science des données dans le domaine de l’énergie thermique avec le soutien de nos partenaires industriels : Bertsch Energy GmbH & Co KG, Gantner Instruments GmbH, Rupp AG, Weider Wärmepumpen GmbH et innotech MSR GmbH.
Que sont les systèmes énergétiques (thermiques) intelligents ?
Les systèmes d’énergie thermique intelligents sont des systèmes énergétiques qui utilisent des technologies et des stratégies de contrôle avancées pour optimiser la production, la distribution et l’utilisation de l’énergie thermique.
Ces systèmes se caractérisent par le stockage de l’énergie thermique, des mécanismes de contrôle intelligents et des capacités d’intégration avec d’autres réseaux énergétiques, tels que l’électricité et le gaz.
Leurs principaux objectifs sont d’améliorer l’efficacité énergétique, de minimiser le gaspillage d’énergie et de réduire la dépendance à l’égard des combustibles fossiles. Ces systèmes collaborent avec les réseaux de production et de fourniture d’énergie électrique, créant ainsi une infrastructure harmonisée.
Cette approche cohérente nous oriente vers un système énergétique plus durable et plus rentable, soulignant l’importance des systèmes énergétiques (thermiques) intelligents qui façonnent l’avenir de la gestion de l’énergie.
Systèmes intelligents d'énergie (thermique)
À l’ITES, les grandes quantités de données opérationnelles enregistrées par les capteurs dans les systèmes thermiques ont un potentiel inexploité. Bien que ces données soient fréquemment collectées, elles sont rarement utilisées de manière efficace en raison de la complexité de l’analyse et de l’utilisation. Notre objectif est d’exploiter ce potentiel pour créer de la valeur pour les fabricants et les clients.
Ce que nous faisons
ITES explore des méthodes avancées pour l’évaluation et l’utilisation intelligentes de ces données, telles que la maintenance prédictive, la conception stratégique des installations, l’utilisation des données historiques, l’analyse du cycle de vie, les systèmes experts automatisés et les rapports intelligents. Notre équipe apporte son expertise en ingénierie des procédés, en thermodynamique, en analyse et évaluation des systèmes énergétiques, en mathématiques appliquées, en optimisation et en science des données afin de faire travailler ces ensembles de données pour nous.
Applications dans le monde réel
En termes pratiques, notre travail a plusieurs applications. Par exemple, dans l’industrie alimentaire, les systèmes de refroidissement fonctionnent souvent avec des redondances importantes pour compenser la défaillance des unités de refroidissement individuelles. En lisant et en évaluant intelligemment toutes les données disponibles sur le système, nous pouvons prédire de manière fiable quand le système doit être entretenu pour éviter les pannes, ce qui permet de réduire le besoin de redondances et de faire des économies.
Toutes les données sont diffusées et stockées sur la plateforme de diffusion distribuée de Gantner, GI.cloud, où les participants au projet effectuent la visualisation, l’analyse et l’enrichissement des données en temps réel à l’aide de Python Jupyter Lab.
Nous appliquons des principes similaires aux pompes à chaleur résidentielles et aux centrales électriques à biomasse. Dans le premier cas, nous optimisons le système sur la base des données opérationnelles et historiques, en profitant des périodes où les coûts de l’électricité sont moins élevés. Pour les autres, nous utilisons une surveillance constante des états de fonctionnement et une comparaison avec les données historiques pour optimiser les opérations, ce qui permet d’obtenir des rendements plus élevés d’électricité renouvelable.
Notre objectif est de continuer à entretenir et à soutenir ces systèmes thermiques même après leur installation, d’intégrer les connaissances acquises dans le développement des systèmes futurs et de générer de la valeur pour les clients et les fabricants.
De la connectivité des capteurs à celle du cloud
Gantner Instruments peut collecter des données à partir d’une large gamme de capteurs à grande vitesse et avec la meilleure qualité. Ces données sont stockées, visualisées et transformées en connaissances en temps réel. La technologie de pointe de Gantner est largement utilisée pour des applications de test et de surveillance dans les secteurs de la mobilité, de l’aérospatiale, de la construction et des énergies renouvelables.
Rejoignez-nous dans notre voyage vers des systèmes d’énergie thermique plus efficaces, où chaque capteur, aussi petit soit-il, peut améliorer de manière significative l’efficacité lorsqu’il est utilisé correctement.
Ensemble, nous façonnerons l’avenir de l’efficacité énergétique thermique.
Présentation des systèmes DAQ
Prêt à aller plus loin ? Découvrez comment nos systèmes DAQ innovants capturent et interprètent les données de manière transparente pour des opérations plus intelligentes et plus efficaces.
GI.cloud
Curieux de savoir comment nous gérons des flux de données colossaux ? Jetez un coup d’œil à GI.cloud, notre plateforme de streaming distribué, parfaite pour la visualisation et l’analyse de données en temps réel.
Publications
Détection de défaillance dans un système de traitement de l'eau d'une biomasse CHP; G.Prokhorskii et al.; CONFÉRENCE SUR LES CYCLES THERMODYNAMIQUES 2022, Bilbao, Espagne
Prédiction des flux en direct : Processus, méthodes, données et questions ; G.Prokhorskii et al.; ITES workshop 2022
Les chercheurs de la FHV testent les systèmes énergétiques du futur
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 (Paper)
C. Baumann et P. Kepplinger, Application of a flexibility estimation method for domestic heat pumps with reduced system information and data, Cleaner Energy Systems (2023) : 100081.doi:10.1016/j.cles.2023.100081 (Paper)
C. Baumann, G. Huber, M. Preißinger, P. Kepplinger, A Cloud-Based Flexibility Estimation Method for Domestic Heat Pumps, Proceedings of the 9th Heat Powered Cycles Conference, Bilbao, Spain. (Article)
G. Prokhorskii, C.Stegh, V. Seiler, M. Netzer et M. Preißinger, Failure detection in a water treatment system of a biomass CHP, Proceedings of the 9th Heat Powered Cycles Conference, Bilbao, Spain.
P. Wohlgenannt, G. Huber, K. Rheinberger, M. Preißinger, P. Kepplinger, Modelling of a Food Processing Plant for Industrial Demand Side Management, Proceedings of the 9th Heat Powered Cycles Conference, Bilbao, Spain. (Article)
