Dada la creciente participación de las energías renovables en el sistema de energía eléctrica, las flexibilidades son clave para hacer coincidir la producción y la demanda. Se espera y se promueve que las bombas de calor domésticas sigan aumentando como tecnología clave. Se están realizando investigaciones para utilizar estos sistemas de bomba de calor y su almacenamiento térmico como flexibilidades dentro del nivel superior del sistema de energía eléctrica.
Gantner Instruments es un socio industrial del Centro Josef Ressel para Sistemas Inteligentes de Energía Térmica en la Universidad de Ciencias Aplicadas de Vorarlberg. Entre otros temas de investigación, los científicos del Centro Josef Ressel investigan posibles mecanismos de control adecuados para controlar flotas de bombas de calor para utilizar la flexibilidad de la gestión del lado de la demanda. Un dispositivo de borde Q.station proporciona los pasos de preprocesamiento de datos en una configuración de laboratorio industrial. Conecta el sistema de bomba de calor a GI.cloud, la entidad central desde la que los científicos pueden controlar toda la flota.
El enfoque de control supone reaccionar a los incentivos del mercado, como un sistema de precios del mercado de energía en tiempo real. El preprocesamiento de los datos adquiridos en el sistema de bomba de calor se ejecuta siempre en el borde (Q.station), cubriendo la identificación autónoma del sistema de almacenamiento térmico y la estimación del estado y la predicción de la demanda de agua caliente del usuario en base a algoritmos de minería de datos. Estos pasos proporcionan los datos necesarios para estimar la flexibilidad del sistema para el futuro cercano (el día siguiente) y las restricciones del problema de optimización. La rutina de optimización se puede ejecutar de forma autónoma para un solo dispositivo en el borde o en la nube que comprende un enjambre de sistemas de bomba de calor. El objetivo del desafío de optimización es minimizar las implicaciones de costos asociadas con un determinado incentivo, al mismo tiempo que se consideran y respetan las flexibilidades existentes.
Todo el software desarrollado para este proyecto de investigación se implementó en portátiles Python Jupyter y se puede implementar fácilmente en Q.station y GI.cloud (como se ve arriba).
Los investigadores de FH Vorarlberg actualmente están ejecutando múltiples escenarios con el sistema de bomba de calor del laboratorio. Imitan los horarios de los usuarios de agua caliente y utilizan la infraestructura de Gantner para optimizar los horarios en GI.cloud, incorporando esquemas de precios diarios actualmente disponibles en los mercados de la Bolsa de Energía de Austria.
Este trabajo forma parte de nuestro proyecto de investigación Sistemas Inteligentes de Energía Térmica; para obtener más detalles interesantes, consulte la página del proyecto.
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