Warning: _() expects exactly 1 parameter, 2 given in /home/immoinve/public_html/immoinvest.cyon.site/dev/wp-content/themes/immoinvest/template-parts/content/post.php on line 8

Gli algoritmi aiutano a gestire i carichi di potenza

Luzern, Novembre 2020

Due team dell'Università di scienze applicate di Lucerna hanno lavorato con aziende e un'azienda elettrica per sviluppare un sistema che aiuti i fornitori di energia a rimandare i picchi di consumo. Il prototipo può far risparmiare denaro a te e ai tuoi clienti.

L’attivazione simultanea di molti dispositivi elettrici crea enormi carichi di rete. Dal momento che fino al 60% dei costi di utilizzo della rete per le società di fornitura di energia sono calcolati da questi picchi di carico, hanno un interesse vitale nell’evitarli o almeno nel livellarli il più possibile. Secondo un comunicato stampa, l’Università di scienze applicate e arti (HSLU) di Lucerna ha ora trovato una soluzione insieme ai partner.

Ciò che serve è “una gestione intelligente ed efficiente dell’energia e del carico con l’aiuto della quale l’energia può essere spostata”, si legge Andrew Paice in questa comunicazione. È a capo del centro di ricerca sull’intelligence edilizia dell’HSLU chiamato iHomeLab. Il suo team ha sviluppato il prototipo di un tale sistema insieme al Centro di competenza HSLU per lo stoccaggio dell’energia termica, la compagnia elettrica Vilters-Wangs e i partner commerciali Asgal Informatik e Semax . L’Agenzia svizzera per la promozione dell’innovazione Innosuisse sostiene il progetto.

L’intelligenza artificiale sviluppata dai team e i suoi algoritmi utilizzano i dati di dispositivi di lettura dell’elettricità intelligenti, i cosiddetti contatori intelligenti. I ricercatori lo hanno utilizzato per calcolare i modelli termici degli edifici. Gli algoritmi “identificano dispositivi che consumano energia come pompe di calore, caldaie o e-mobile e dispositivi di produzione di energia come i sistemi fotovoltaici”, spiega Paice. Quindi il massimo consumo energetico, i tempi di accensione e spegnimento e il consumo energetico giornaliero vengono combinati con le previsioni di temperatura e meteo. Ciò ha consentito di fare previsioni precise.

Con questi risultati del progetto, le due società coinvolte nel progetto potrebbero ora offrire ai fornitori di energia un servizio che li aiuterebbe a risparmiare sui costi, senza la necessità di ulteriori investimenti nelle loro reti di distribuzione.

Weitere Artikel