Les algorithmes aident à gérer les charges électriques
Deux équipes de l'Université des Sciences Appliquées de Lucerne ont travaillé avec des entreprises et une compagnie d'électricité pour développer un système permettant aux fournisseurs d'électricité de repousser les pics de consommation. Le prototype peut vous et vos clients économiser de l'argent.
L’activation simultanée de nombreux appareils électriques crée d’énormes charges réseau. Étant donné que jusqu’à 60% des coûts d’utilisation du réseau pour les entreprises de fourniture d’énergie sont calculés à partir de ces pics de charge, ils ont un intérêt vital à les éviter ou au moins à les lisser si possible. L’Université des sciences appliquées et des arts de Lucerne (HSLU) a maintenant trouvé une solution avec des partenaires, selon un communiqué.
Ce qu’il faut, c’est « une gestion intelligente et efficace de l’énergie et de la charge, à l’aide de laquelle l’énergie peut être transférée », est cité Andrew Paice dans cette communication. Il dirige le centre de recherche sur l’ intelligence du bâtiment HSLU appelé iHomeLab. Son équipe a développé le prototype d’un tel système en collaboration avec le HSLU Competence Center for Thermal Energy Storage, la compagnie d’électricité Vilters-Wangs et les partenaires commerciaux Asgal Informatik et Semax . L’Agence suisse pour la promotion de l’ innovation Innosuisse soutient le projet.
L’intelligence artificielle développée par les équipes et ses algorithmes utilisent les données des appareils intelligents de lecture d’électricité, dits compteurs intelligents. Les chercheurs l’ont utilisé pour calculer des modèles thermiques de bâtiments. Les algorithmes «identifient les appareils consommateurs d’énergie tels que les pompes à chaleur, les chaudières ou les mobiles électriques et les appareils producteurs d’énergie tels que les systèmes photovoltaïques», explique Paice. Ensuite, la consommation électrique maximale, les heures d’allumage et d’extinction et la consommation d’énergie par jour sont combinées avec les prévisions de température et météorologiques. Cela a permis de faire des prédictions précises.
Avec ces résultats du projet, les deux entreprises impliquées dans le projet pourraient désormais offrir aux fournisseurs d’énergie un service qui les aiderait à réduire leurs coûts – sans avoir besoin d’investissements supplémentaires dans leurs réseaux de distribution.
