Giảm hóa đơn tiền điện của bạn với hệ thống sưởi điều khiển dự đoán

Giảm hóa đơn tiền điện của bạn với hệ thống sưởi điều khiển dự đoán

    Giảm hóa đơn tiền điện của bạn với hệ thống sưởi điều khiển dự đoán

    Giáo sư Natasa Nord đang nghiên cứu về việc tăng cường hiệu quả của các hệ thống điều khiển để sưởi ấm, bao gồm cả loại được sử dụng trong khuôn viên Gløshaugen. Ảnh: Geir Mogen/NTNU

    Reducing your electric bill with a predictive control heating system
    Đại học Khoa học và Công nghệ Na Uy (NTNU) đã thử nghiệm một hệ thống dự đoán nhu cầu sưởi ấm trong khuôn viên Gløshaugen. Kết quả cho thấy chúng ta có thể tiết kiệm nhiều hơn nữa khi nhiệt dư thừa đã được sử dụng.

    Rất nhiều nghiên cứu cho thấy rằng lượng nhiệt dư thừa, chẳng hạn như từ các trung tâm dữ liệu, tự nó trở thành nguồn nhiệt rất tốt. Nhưng chúng tôi chỉ có kiến thức hạn chế về cách hệ thống điều khiển cho các hệ thống này có thể giúp chúng tôi tiết kiệm nhiều năng lượng và tiền bạc hơn.

    Các nhà nghiên cứu Juan Hou, Haoran Li và Natasa Nord muốn làm điều gì đó về điều đó. Bây giờ họ đã trình bày kết quả của họ trong một bài báo nghiên cứu gần đây.

    Các nhà nghiên cứu đã sử dụng khuôn viên Gløshaugen của NTNU làm trường hợp thử nghiệm cho sơ đồ Kiểm soát dự đoán mô hình (MPC).

    NTNU đang đắm mình trong sức nóng của các phép tính toán học
    Đầu tiên, một chút thông tin về cách các tòa nhà mà các nhà nghiên cứu và sinh viên tại Gløshaugen dành thời gian ở trong đó được sưởi ấm.

    Vào một số ngày trong năm, lượng nhiệt dư thừa từ các siêu máy tính tại Gløshaugen đủ để sưởi ấm toàn bộ khuôn viên trường. Nước lạnh được đưa đến các siêu máy để làm mát chúng, và nước nóng được chuyển đến nơi cần thiết ở những nơi khác trong khuôn viên trường.

    Vào mùa đông, mạng lưới sưởi ấm của khu học chánh cũng cung cấp nhiệt, nhưng vào những ngày nóng nhất, các siêu máy tính có thể xử lý tất cả các nhu cầu sưởi ấm trong khuôn viên trường.

    Nhiệt sinh ra từ nước từ mạng lưới sưởi của khu vực, nhiệt dư thừa từ máy tính và các thiết bị sưởi khác sử dụng máy bơm nhiệt đều cần được kiểm soát bởi một hệ thống chung. Hệ thống kiểm soát này là thứ mà các nhà nghiên cứu tin rằng có thể trở nên hiệu quả hơn nữa.

    Giới thiệu 'hệ thống bói toán' để tiết kiệm nhiều hơn
    Natasa Nord, giáo sư tại Khoa Năng lượng và Kỹ thuật Quy trình của NTNU cho biết: "Đưa ra dự đoán thực sự hoàn toàn khác với bói toán. Trong khi một thầy bói xoa một quả bóng và nhận được dự đoán của cô ấy từ không khí, thì MPC dựa trên nghiên cứu".

    Sơ đồ Kiểm soát Dự đoán Mô hình (MPC) là một mô hình kiểm soát chứa nhiều dữ liệu về hệ thống sưởi ấm cụ thể và bao gồm mọi thứ từ các báo cáo thời tiết địa phương trước đó đến nhiệt độ tòa nhà trong suốt cả năm cho đến các thành phần khác nhau cung cấp nhiệt dư thừa. Khi tất cả dữ liệu được đưa vào hệ thống, nó sẽ trở thành một quả bóng bói dựa trên dữ liệu và chính xác.

    Nord giải thích rằng các hệ thống điều khiển truyền thống dựa trên các quy tắc dành cho các tòa nhà rất khác nhau. Chúng dựa trên một khuôn mẫu phù hợp với tất cả các thành phần khác nhau, trái ngược với kỹ thuật MPC, được thiết kế riêng và biết các điều kiện địa phương từ trong ra ngoài. Các nhà nghiên cứu đã lấy dữ liệu cho từng tháng trong năm 2017-2018 làm điểm bắt đầu và thử nghiệm MPC thông qua mô phỏng. Sau đó, họ so sánh kết quả mô phỏng với việc sử dụng điện thực tế và hóa đơn tiền điện.

    Tỷ lệ tiết kiệm nhỏ có thể tăng lên khi giá cao
    Thử nghiệm cho thấy rằng có thể tiết kiệm 1,8% chi phí năng lượng mỗi tháng với MPC. Nord chỉ ra rằng con số này dựa trên mô hình giá năm 2021.

    "Chúng ta có thể cho rằng hiệu quả của việc tiết kiệm năng lượng ngày nay thậm chí còn lớn hơn, mặc dù tôi không suy đoán được bao nhiêu. Ngày nay, các kế hoạch chi phí sử dụng các mô hình giá khác nhau cho việc sử dụng năng lượng ban đêm và ban ngày. Trong bất kỳ trường hợp nào, thử nghiệm của chúng tôi cho thấy rằng với MPC, chúng tôi có thể tiết kiệm tài chính tối đa cho những người sử dụng nhiệt như khuôn viên Gløshaugen. Kết quả cũng cho thấy MPC ổn định và mạnh mẽ hơn hệ thống điều khiển truyền thống, đây là một yếu tố tích cực cho sự an toàn của hệ thống," Nord nói.

    Cũng có thể được sử dụng cho các hệ thống có các loại nhiệt thừa khác
    Không nhiều nơi ở Na Uy sử dụng nhiệt thừa từ siêu máy tính để sưởi ấm.

    Nord cho biết: "MPC cũng có thể được sử dụng với các nguồn nhiệt dư thừa khác, chẳng hạn như làm mát trong ngành công nghiệp thực phẩm".

    Ngoài công nghiệp dựa trên nhiệt, làm mát cũng cung cấp nhiệt dư thừa. Một dự án hiện tại tại sân trượt băng Leangen ở Trondheim đang cố gắng tận dụng nhiệt dư thừa từ cơ sở làm mát của nó. Nhiều ngành công nghiệp thực phẩm cũng yêu cầu làm lạnh.

    Nord giải thích rằng một thách thức trong việc giới thiệu MPC nằm ở việc làm cho các hệ thống khác nhau giao tiếp với nhau.

    "Việc thu thập dữ liệu tốt mà chúng tôi có thể tích hợp vào chương trình có thể là một thách thức. Một số thành phần có các giao thức mà chúng tôi gặp khó khăn trong việc giao tiếp. Chúng yêu cầu một số công việc để điều chỉnh chương trình. Nhưng chúng tôi đang liên tục làm việc để triển khai và đây là điều mà các nhà nghiên cứu tại NTNU có thể giúp những người chơi khác," cô nói.

    Zalo
    Hotline