Prediktivní regulace pro energetiku Energetická a ekonomická efektivita výroby a distribuce tepla v CZT: pomůže pokročilá regulace? Dny teplárenství a energetiky 2017 Ing. Jiří Cigler, Ph.D., Feramat Cybernetics s.r.o.
Smart Grid DATA FYZIKA Building 4.0 Virtual power plant OPTIMALIZACE ZKUŠENOST IoT Industry 4.0 Smart Cities
Prediktivní regulace pro energetiku Statistické metody pro průmyslové aplikace Pokročilá regulace vzduchotechniky silničních tunelů Prediktivní regulace sálavých systémů TABS, BKT, Crittall Algoritmy plánování provozu akumulací bateriová úložiště, zásobníky tepla, sezónní zásobníky Rozvrhování a plánování výroby energie Demand side management napojení na krátkodobé trhy, algoritmy využití časově proměnných cen algoritmy pro LDS Zajištění integrace systémů sběru dat Analytické nástroje pro vytěžení informací z dat Měsíční, denní, hodinové modely potřeb energie Automatizovaná diagnostika provozu Vizualizace pro podporu dispečerského řízení Řízení větrání v tunelech dle fyzikálního modelu Energeticky efektivní algoritmy provozní ventilace Validované algoritmy požární ventilace Modely emisí a proudění pro projekci i regulaci Rizikové analýzy PIARC QRAM, ETA, FTA, německá metoda BASt Cost benefit analýzy
Projekt výstavby Jak velký výkon KGJ zvolit? Jak velkou akumulaci zvolit? Jak nastavit plynoden? Statická ekonomická optimalizace: maximální profitabilita systému
Provoz systému plánování výroby pro DT Podle předpovědi počasí odhad odběrového diagramu tepla Odhad hodinové ceny denního trhu Celá řada okrajových podmínek: plynoden, servis, fyzikální a provozní omezení, dlouhodobý plán provozu, apod. Dynamická ekonomická optimalizace: každý den samostatná úloha
Forecast na 24h do budoucna Okamžik, kdy probíhá předpověď
Plánování výroby u 10 KGJ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 KGJ1??????... KGJ2??????.. KGJ3....... KGJ4 KGJ5 KGJ6 KGJ7 KGJ8 KGJ9 KGJ10 Úlohu není radno podcenit 10 KGJ Plánovací horizont 24h POUZE elektrická část 2 240 = 1,76e 72 kombinací Při plánování ručně nevíme, jak daleko od optima jsme (platí i pro zdánlivě jednoduché problémy) Úloha pro numerickou optimalizaci
Čím komplexnější/složitější systém, tím důležitější nechat rozhodnutí/doporučení na výpočetním programu
Prediktivní regulace MPC: smart grid ready AKUMULACE Každý den jiný odběrový diagram MPC na základě predikce odběrového diagramu nabíjí/vybíjí akumulaci s ohledem na budoucí odběry Zlepšení ekonomiky provozu PROSTŘEDÍ DYNAMICKÝCH CEN Spolupráce s obchodníky, kteří zajišťují cenové signály Čím krátkodobější trh, tím větší potenciál ocenění flexibility zdroje Analytické nástroje pro podporou nových obchodních modelů VÍCE ZDROJŮ S RŮZNOU DOSTUPNOSTÍ A ÚČINNOSTÍ MPC je perfektní nástroj na řešení problému plánování výroby u portfolia zdrojů s rozdílnou účinností, výkonovými parametry, provozními omezeními, atd. Predikovanou výrobu z obnovitelných zdrojů lze zahrnout do MPC
The age of data If you cannot measure, you cannot improve Genichi Taguchi
Kvalitní data: základ úspěchu Data ONLINE k dispozici DOSTATEČNÉ rozlišení měřidel (zejména kalorimetry) KOMPLETNÍ historie Snadný a OTEVŘENÝ přístup k datům PERIODA ukládání dat <15min
Data pro forecast odběrových diagramů Bez AKU CZT: Výkony na hlavní VS Venkovní teplota S AKU CZT: Výkony na hlavní VS Výkony na všech VS spotřebitelů Další klíčové proměnné ovlivňující spotřebu Vždy KVALITNÍ data!
Shrnutí Sběr dat Umíte najít průběh dat z předávací stanice z velikonoc 2016? Umíte tato data vyexportovat pro další analýzu? Žádejte ukládání všech dat, ideálně po 3 minutách Analýza dat Na čem závisí průběh odběru tepla kromě venkovní teploty? Jaký je rozdíl mezi víkendem a všedním dnem? Jaký vliv mají prázdniny? Optimalizace provozu Nepodcenit komplexitu úlohy - dynamické ceny, akumulace, více zdrojů, Bez znalosti skutečného optimálního rozvrhu nelze posoudit, jak dobře/špatně je systém provozován Individuální posouzení nutností
Děkuji za pozornost www.feramat.com cigler@feramat.com