INTELLIGENT ENERGIOPTIMERING

Vi har et mål om at udnytte den vedvarende energi bedre på vejen frem mod at blive fossilfri. Den stigende integration af vind- og solenergi, også som termisk solenergi direkte i fjernvarmesystemer, betyder, at der er behov for en næste generation af metoder til driftsoptimering, som tager højde for usikkerheden i produktionen.

I Smart Cities Accelerator har vi arbejdet med en række prognosemodeller og styringsproblematikker, og vi har påvist betydelige forbedringer ved at koble prognoserne sammen på forskellige horisonter. Vi har desuden udviklet metoder til optimeret driftsplanlægning og budgivning på elmarkeder for kraft-varmesystemer. Også her vil der være signifikante besparelser at hente ved at tage højde for usikkerhed i produktionen. Andre metoder er ligeledes blevet undersøgt og har vist potentielle gevinster.

LEAD

MEDVERKANDE

rekommendationer

tips 1

Utgå från data

Det er vigtigt at beslutninger bygger på data og ikke på mavefornemmelser

tips 2

Använd flera källor och modeller

Prognoser kan forbedres ved at kombinere flere kilder og modeller og ved at tage hensyn til modellernes gensidige styrker og svagheder

tips 3

Optimera kontrollen

Optimal kontrol baseret på pålidelige prognoser kan spare penge og ressourcer. Investeringer i denne type teknologi lønner sig ofte på kort sigt, undertiden på mindre end et år!