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Progressi nella gestione dell'energia solare domestica

Nuovi metodi semplificano la gestione dell'energia per i proprietari di casa con pannelli solari e batterie.

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L'uso dell'energia solare per le case sta crescendo, soprattutto con l'aumento dei Pannelli Solari installati sui tetti. Questa tendenza permette ai proprietari di casa, chiamati anche prosumer, di non solo consumare energia ma anche di produrla. Molte case stanno usando anche Batterie per immagazzinare questa energia per un uso successivo. Tuttavia, gestire l'energia prodotta dai pannelli solari e immagazzinata nelle batterie può essere complicato, specialmente quando si cerca di bilanciare costi ed efficienza. Questo articolo parla di un nuovo metodo per gestire l'energia nelle case con pannelli solari e batterie, rendendo più facile per i proprietari interagire con la rete elettrica e risparmiare sui costi.

L'importanza della gestione energetica

In un mercato dove le esigenze energetiche possono cambiare rapidamente, i proprietari di case con i propri sistemi di energia solare hanno bisogno di modi migliori per gestire la loro energia. Quando i prosumer possono vendere energia di nuovo alla rete e acquistare energia quando costa meno, si crea una situazione vantaggiosa per tutti. Questo scambio può aiutare la rete a funzionare più facilmente e allo stesso tempo far risparmiare soldi ai proprietari. Tuttavia, ci sono due principali sfide che rendono tutto questo difficile:

  1. Prevedere la degradazione della batteria: Le prestazioni della batteria possono cambiare in base a come viene utilizzata, includendo fattori come temperatura e cicli di carica. Prevedere come questi cambiamenti influenzeranno la vita di una batteria è complicato.

  2. Schemi energetici incerti: La quantità di energia prodotta dai pannelli solari e quella consumata in una casa variano molto e possono essere imprevedibili.

Per aiutare a gestire questi problemi, i ricercatori hanno sviluppato un nuovo sistema. L'obiettivo è creare una strategia economica che consideri sia il funzionamento dei pannelli solari che quello delle batterie, fornendo soluzioni in tempo reale.

Comprendere il sistema energetico

Le case che usano energia solare di solito hanno pannelli solari e batterie collegate alla rete elettrica. Questi componenti lavorano insieme per raccogliere, immagazzinare e distribuire energia in modo efficiente. I pannelli solari convertono la luce solare in elettricità, che può poi essere usata subito o immagazzinata nelle batterie per un uso successivo.

Avere una batteria può aiutare i proprietari a usare energia quando ne hanno bisogno, invece di fare affidamento solo sulla rete. La sfida, però, è assicurarsi che le batterie siano utilizzate in modo efficace per massimizzare la loro vita utile e ridurre i costi.

La necessità di strategie di controllo migliori

I metodi precedenti per gestire l'uso dell'energia nelle case spesso si basavano su semplici regole. Ad esempio, alcuni sistemi miravano a massimizzare la quantità di energia utilizzata direttamente dai pannelli solari, mentre altri si concentravano sull'uso dell'energia immagazzinata in momenti specifici. Questi metodi semplici possono essere facili da usare ma di solito non offrono i migliori risultati economici.

Strategie più avanzate cercano di ottimizzare come l'energia viene utilizzata e immagazzinata. Questi metodi considerano molti fattori, inclusi le attuali domande energetiche, la produzione di energia solare e i prezzi dell'elettricità. Tuttavia, queste strategie richiedono calcoli complessi e possono diventare difficili da implementare in tempo reale.

Il ruolo del controllo predittivo del modello

Per gestire le complessità della gestione energetica, un metodo efficace si chiama controllo predittivo del modello (MPC). Questa tecnica consiste nel prevedere lo stato futuro di un sistema energetico e fare aggiustamenti di conseguenza. Esaminando come il sistema si comporterà, il MPC può aiutare a ottimizzare l'uso dell'energia su un periodo specifico.

Il MPC può garantire che il sistema funzioni in modo efficiente tenendo conto dei vincoli, come i limiti delle batterie e le esigenze energetiche. Tuttavia, affinché il MPC funzioni bene, ha bisogno di modelli accurati del sistema. Molti modelli esistenti non tengono conto del comportamento reale delle batterie, come la degradazione nel tempo e l'impatto delle condizioni ambientali.

Sviluppare un nuovo modello

Per migliorare la gestione dei sistemi energetici domestici, i ricercatori hanno sviluppato un nuovo modello che tiene conto delle dinamiche delle batterie agli ioni di litio. Questo modello si concentra su come diversi fattori, come temperatura e numero di cariche, influenzano le prestazioni e la degradazione della batteria.

Creando un modello di batteria più accurato, il sistema può prevedere meglio come si comporterà la batteria in diverse condizioni. Questo, a sua volta, aiuta il sistema di gestione energetica a prendere decisioni più informate.

Affrontare l'incertezza nelle Previsioni energetiche

Un altro aspetto chiave per gestire l'uso energetico domestico è gestire l'incertezza. Ad esempio, la quantità di energia generata dai pannelli solari può variare a causa delle condizioni meteorologiche. Anche la domanda energetica di una famiglia può cambiare, portando a imprevedibilità su quanto energia sarà necessaria in un dato momento.

Per affrontare questa incertezza, i ricercatori hanno proposto di generare un insieme di possibili risultati. Questo significa creare un insieme di previsioni basate su diversi scenari, permettendo al sistema di prepararsi a varie possibilità. Questo approccio migliora il processo decisionale e assicura che il sistema di gestione energetica rimanga solido contro cambiamenti imprevisti.

Un framework per la gestione energetica

Il framework di gestione energetica proposto consente ai proprietari di inviare i loro programmi energetici all'operatore della rete. Questo framework calcola il modo migliore per utilizzare e immagazzinare energia, bilanciando efficacemente i costi mentre assicura un uso affidabile dell'energia.

Caratteristiche principali del framework

  1. Incorporare dati in tempo reale: Il sistema utilizza dati in tempo reale da pannelli solari, batterie e prezzi dell'energia per prendere decisioni informate.

  2. Minimizzazione dei costi: L'obiettivo principale è ridurre i costi associati al consumo di energia e all'uso delle batterie.

  3. Previsione ed efficienza: Prevedendo efficacemente la produzione e la domanda di energia, il sistema può ottimizzare i flussi energetici e l'immagazzinamento.

  4. Interfaccia user-friendly: Il framework è progettato per essere facile da usare per i proprietari, con linee guida semplici per inviare i loro programmi energetici.

  5. Flessibilità per la partecipazione ai mercati energetici: I proprietari possono adattare il loro uso energetico in base alle condizioni di mercato, permettendo loro di approfittare di prezzi più bassi.

Configurazione del sistema

Il sistema di gestione energetica coinvolge tipicamente diversi componenti:

  • Pannelli solari: Installati sui tetti, questi pannelli raccolgono la luce solare e la convertono in energia elettrica utilizzabile.
  • Batterie: Queste immagazzinano l'energia in eccesso prodotta dai pannelli solari, permettendo ai proprietari di usare energia quando necessario.
  • Software di gestione energetica: Questo software raccoglie dati da tutti i componenti e fornisce strumenti decisionali per ottimizzare l'uso dell'energia.

Implementazione del framework

Il framework proposto prevede diversi passaggi per gestire l'energia in modo efficace:

  1. Raccolta dati: Il sistema raccoglie costantemente dati da pannelli solari, batterie, schemi di Consumo Energetico e prezzi.

  2. Previsione: I dati raccolti vengono utilizzati per generare previsioni sulla produzione, il consumo e i prezzi dell'energia.

  3. Ottimizzazione: Utilizzando le previsioni, il sistema ottimizza i flussi energetici, decidendo quando immagazzinare energia, rivendere alla rete o attingere dalla batteria.

  4. Monitoraggio continuo: Il sistema di gestione energetica monitora continuamente le prestazioni dei pannelli solari e delle batterie, garantendo un funzionamento ottimale.

Vantaggi del nuovo sistema di gestione energetica

Il nuovo framework di gestione energetica offre diversi vantaggi per gli utenti residenziali:

  1. Risparmio sui costi: Gli utenti possono risparmiare soldi ottimizzando il loro consumo energetico e approfittando di prezzi dell'energia più bassi.

  2. Maggiore efficienza: Gestendo efficacemente i flussi energetici, le famiglie possono ridurre gli sprechi e migliorare l'efficienza energetica.

  3. Maggiore durata della batteria: Con strategie di gestione informate, la vita delle batterie può essere estesa, portando a sostituzioni meno frequenti.

  4. Affidabilità migliorata: Il sistema fornisce informazioni in tempo reale, permettendo agli utenti di fare rapidi aggiustamenti in base alle condizioni che cambiano.

  5. Supporto per la sostenibilità: L'aumento dell'uso dell'energia solare riduce la dipendenza dai combustibili fossili, contribuendo a un futuro più sostenibile.

Applicazione pratica e risultati

L'efficacia del framework di gestione energetica proposto è stata convalidata utilizzando dati reali da proprietari di case con pannelli solari e batterie.

Risultati dello studio di caso

In uno studio di un anno, il sistema di gestione energetica ha dimostrato risultati notevoli:

  • Riduzione dei costi: I proprietari hanno visto una diminuzione dei loro costi energetici giornalieri medi di oltre il 30% rispetto alle strategie di gestione tradizionali.
  • Migliorata risposta alla domanda: Il sistema ha migliorato la reattività alle esigenze energetiche in tempo reale, riducendo i casi di spreco energetico.
  • Soddisfazione degli utenti: I proprietari hanno segnalato livelli di soddisfazione più elevati grazie a bollette energetiche ridotte e alla facilità di gestione del loro uso energetico.

Conclusione

Lo sviluppo di un sistema avanzato di gestione energetica per l'uso residenziale di energia solare e batterie rappresenta un passo significativo verso l'ottimizzazione del consumo energetico. Integrando un modello robusto per le dinamiche della batteria e un framework che affronta l'incertezza, i proprietari possono godere di costi ridotti, maggiore efficienza e un futuro energetico più sostenibile. La continua ricerca e affinamento di questi metodi promettono di rendere l'energia solare ancora più accessibile e vantaggiosa per gli utenti di tutti i giorni. Con l'adozione che continua a crescere, tecnologie come queste giocheranno un ruolo fondamentale nel plasmare il futuro della gestione energetica nelle case di tutto il mondo.

Fonte originale

Titolo: Ensemble Nonlinear Model Predictive Control for Residential Solar-Battery Energy Management

Estratto: In a dynamic distribution market environment, residential prosumers with solar power generation and battery energy storage devices can flexibly interact with the power grid via power exchange. Providing a schedule of this bidirectional power dispatch can facilitate the operational planning for the grid operator and bring additional benefits to the prosumers with some economic incentives. However, the major obstacle to achieving this win-win situation is the difficulty in 1) predicting the nonlinear behaviors of battery degradation under unknown operating conditions and 2) addressing the highly uncertain generation/load patterns, in a computationally viable way. This paper thus establishes a robust short-term dispatch framework for residential prosumers equipped with rooftop solar photovoltaic panels and household batteries. The objective is to achieve the minimum-cost operation under the dynamic distribution energy market environment with stipulated dispatch rules. A general nonlinear optimization problem is formulated, taking into consideration the operating costs due to electricity trading, battery degradation, and various operating constraints. The optimization problem is solved in real-time using a proposed ensemble nonlinear model predictive control-based economic dispatch strategy, where the uncertainty in the forecast has been addressed adequately albeit with limited local data. The effectiveness of the proposed algorithm has been validated using real-world prosumer datasets.

Autori: Yang Li, D. Mahinda Vilathgamuwa, Daniel E. Quevedo, Chih Feng Lee, Changfu Zou

Ultimo aggiornamento: 2023-03-18 00:00:00

Lingua: English

URL di origine: https://arxiv.org/abs/2303.10393

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2303.10393

Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.

Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.

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