Самообучающийся алгоритм, помогающий экономить тепловую энергию

Прочитано: 166 раз(а)


Термостат, который предсказуемо контролирует микроклимат в помещении и тем самым повышает энергоэффективность и комфорт — эту идею придумали исследователи Empa Феликс Бюннинг и Бенджамин Хубер, работая в лаборатории Empa Urban Energy Systems. Они разработали алгоритм управления, который может рассчитать идеальное энергопотребление здания на несколько часов вперед на основе прогнозов погоды и данных о здании. Первые эксперименты в NEST, научно-исследовательском и инновационном здании Empa и Eawag, показали, что этот подход может сэкономить около 25% энергии.

В марте 2022 года два исследователя вместе с Матиасом Зульцером, старшим научным сотрудником Empa, основали дочернюю компанию viboo, чтобы вывести решение на рынок. Однако, чтобы облегчить выход на рынок, алгоритму еще предстоит пройти дополнительные полевые испытания.

Пилотный проект в офисном здании Empa

«Мы стремимся интегрировать наше решение в старые здания без интегрированной системы управления зданием», — объясняет Бенджамин Хубер. По этой причине два нео-предпринимателя решили дополнительно протестировать свой алгоритм в старых зданиях после успешных экспериментов в NEST. Для этого им нужен был подходящий тестовый объект и компания-партнер, в портфолио которой есть умные термостаты. Дирекция Empa предоставила первое: офисное здание, построенное в 1960-х годах и отремонтированное в 2009 году.

Команда viboo также нашла подходящую компанию-партнера. «Благодаря Danfoss мы смогли привлечь для проекта международного производителя, чьи интеллектуальные радиаторные термостаты уже имели подходящий интерфейс. Контрольные значения, рассчитанные с помощью алгоритма viboo, могут быть переданы из облака на оборудование через этот интерфейс», — объясняет Хубер.

На первом этапе команда заменила 150 существующих аналоговых термостатов в здании Empa интеллектуальным решением от Danfoss, Danfoss Ally. Затем они подключили оборудование к облаку Danfoss. Чтобы получить контрольные значения для интеллектуальных термостатов, облако Danfoss связалось с облаком viboo, которое запустило алгоритм самообучения. Таким образом, установка была готова к полевым испытаниям .

Новые термостаты контролировали микроклимат в помещении с Рождества 2021 года до конца марта 2022 года. Чтобы можно было провести сравнение, режимы работы регулярно менялись, то есть с контроллера viboo на стандартный режим Danfoss Ally и обратно. В конце испытания команда опросила пользователей, чтобы понять, как они воспринимают комфорт помещения и принимают ли пользователи такие новые решения в целом.

Беспроигрышный вариант: меньше энергии, больше комфорта

Результаты этого пилотного проекта были очень положительными. В целом потребление энергии сократилось примерно на 23 процента по сравнению с тем же отопительным периодом предыдущего года — при таком же или даже лучшем комфорте для пользователя. Для сравнения, только Danfoss Ally сэкономила около двенадцати процентов. «В наших опросах очень немногие пользователи выразили скептицизм по поводу новой технологии. Это вселяет в нас уверенность, что рынок в конечном итоге примет наше решение», — говорит Феликс Бюннинг.

Компания-партнер также впечатлена первыми результатами. «Мы видим большой потенциал в сотрудничестве с viboo и думаем, что за такими решениями будущее — не только для управления отдельным зданием, но и для целых энергетических систем», — говорит Андреа Каннароццо, управляющий директор Danfoss AG. С дальновидной точки зрения, алгоритм viboo может в будущем оптимизировать различные интеграции умного дома, такие как тепловые насосы или солнечные системы, а также помочь более устойчиво управлять электрической сетью или отопительными сетями.

Другие проекты уже в разработке

Однако вернемся к ближайшему будущему. Чтобы еще больше подготовить почву для выхода на рынок, viboo реализует дополнительные пилотные проекты в предстоящий отопительный период — вместе с Danfoss, а также с другими производителями, такими как ABB и Schneider Electric. Цель состоит в том, чтобы собрать дополнительные данные и протестировать решение в других средах.

В то же время уже есть интерес со стороны государственного сектора к интеграции алгоритма в существующие здания, например, со стороны Федерального управления строительства и логистики (BBL) и муниципалитета Меннедорф. Работа в Empa еще не завершена для viboo и Danfoss. В будущем партнеры оборудуют своим умным решением другие здания в кампусе Empa.

Самообучающийся алгоритм, помогающий экономить тепловую энергию



Новости партнеров