对智能热泵控制进行测试 真实性能评估

Gantner Instruments 是福拉尔贝格应用科技大学约瑟夫·雷塞尔智能热能系统中心的工业合作伙伴。约瑟夫·雷塞尔中心的科学家们除其他研究课题外，还致力于探索适用于控制热泵机组群的潜在控制机制，以利用其灵活性实现需求侧管理。 在工业实验室环境中，Q.station边缘设备负责数据预处理工作。它将热泵系统连接至GI.cloud——这一中央平台，科学家们可通过该平台控制整个热泵机组。

该控制方法旨在响应市场激励措施，例如实时能源市场定价系统。对热泵系统采集的数据进行预处理始终在边缘设备（Q.station）上执行，包括热储能系统的自主识别、状态估计，以及基于数据挖掘算法预测用户的热水需求。 这些步骤提供了估算系统近期（次日）灵活性以及优化问题约束条件所需的数据。 优化程序既可在边缘端针对单个设备自主执行，也可在云端针对由多个热泵系统组成的群集执行。优化挑战的目标是在考虑并尊重现有灵活性的同时，将与特定激励措施相关的成本影响降至最低。Q.station 处理生成的切换信号以控制热泵系统。

为本研究项目开发的所有软件都是用 Python Jupyter 笔记本实现的，可以轻松部署到 Q.station 和 GI.cloud 上（如上图所示）。

福拉尔贝格应用科学大学（FH Vorarlberg）的研究人员目前正在该实验室的热泵系统上运行多种场景模拟。他们模拟了热水用户的用水时间表，并利用甘特纳（Gantner）的基础设施在 GI.cloud 上优化这些时间表，同时纳入了奥地利能源交易所市场当前提供的日前定价机制。

这项工作是我们智能热能系统研究项目的一部分；如欲了解更多详情，请参阅项目页面。

作者：
、Peter Kepplinger、Christian Baumann（均来自FHV）以及Jürgen Sutterlüti