1 Mitkä ovat Reduxi AI -strategiat
Reduxi AI -strategiat ovat joukko älykkäitä, itseoppivia ohjausalgoritmeja, jotka on upotettu Reduxi EMS (Energy Management System) -järjestelmään. Ne ennustavat, optimoivat ja ohjaavat itsenäisesti energiankulutusta liitettyjen laitteiden, kuten akkujen, PV-järjestelmien, sähköautojen latauslaitteiden ja lämpöpumppujen välillä.
Ensisijainen tavoite on voiton optimointi.
1.1 Ydinkäsitteet
- Ennuste tarkoittaa ennustetta tulevista energianvirtauksista, mukaan lukien kuorma, PV-tuotanto, sähköautojen käyttö ja verkon vaihto. Se johdetaan historiallisista mittauksista ja ulkoisista syötteistä, kuten sääolosuhteista, kellonajasta ja käyttötavoista.
- Tavoitteena on optimoida, milloin energiaa kulutetaan, varastoidaan tai viedään. Tämä sisältää esimerkiksi akun lataamisen matalien hintojen tai suuren PV-tuotannon aikana ja purkamisen korkeiden hintojen jaksoina. Sähkömarkkinoiden hinnat (SPOT, ToU) ovat keskeinen syöte tähän prosessiin.
- Optimointi toimii jatkuvasti 15 minuutin jaksoissa, päivittäen päätöksiä jatkuvasti uusimman järjestelmän tilan ja ennusteiden perusteella.
- Tekoälystrategia toteuttaa ohjauksen epäsuorasti lähettämällä asetusarvoja ohjausyksikölle, joka hallitsee kaikkia mukana olevia laitteita reaaliajassa.
- Järjestelmä oppii jatkuvasti uudesta datasta ja päivittää mallejaan ja optimointikäyttäytymistään sen mukaisesti.
2 Tekoälystrategioiden alustava määritys
2.1 Tekoälystrategian lisääminen
Tekoälystrategia eli optimointitila lisätään Energy Manager -strategiaan napsauttamalla ”+”-kuvaketta ja valitsemalla AI Energy Manager.
Määritä strategiaparametrit vastaavasti ja tallenna. Lisätietoja määrityksistä löytyy myöhemmin laitekohtaisista osioista.
2.2 Tekoälystrategian ehtojen tarkistuslista
Tekoälystrategian käyttöönotto edellyttää seuraavien ehtojen täyttymistä:
- Strategian on oltava asetettu tekoälyoptimointitilaan, ja vain yksi tekoälystrategia voi olla aktiivinen kerrallaan
- Hintaluettelo on määritettävä
- Maantieteellinen sijainti on määritettävä
- Alue, maa, aikavyöhyke ja valuutta on määritettävä
- Ohjausyksikön on oltava online-tilassa ja yhteydessä Reduxin pilvipalveluun
- Laitteiden asiaankuuluvat parametrit on määritettävä, esimerkiksi akun SOC, kapasiteetti ja teh limitit
- Sijainnista on oltava vähintään kahden viikon historialliset tiedot (PV, kuorma, verkko jne.), jotta luotettavia ennusteita voidaan tuottaa. Katso alla olevasta kuvauksesta toiminta ilman riittävää historiaa.
- Voimassa oleva tekoälylisenssi on oltava aktiivinen
- Kun kaikki parametrit on asetettu, odota vähintään 15 minuuttia, jotta tekoälystrategia ilmestyy pilvisovellukseen ja alkaa ohjata laitteita
- Onnistuneesti määritetty tekoälystrategia tunnistetaan ennusteesta, joka näytetään ”Ennuste”-rivin oikealla puolella. Esimerkki näytetään alla.
2.3 Lisähuomautukset ja valinnat
- Tekoälyoptimointi voi toimia rinnakkain oletus- ja aikataulutilojen kanssa. Tämä mahdollistaa järjestelmän toimimisen eri tavoin eri kellonaikoina asetustesi mukaan. Tyypillinen esimerkki on käyttää erilaisia asetuksia tai rajoja päivällä ja yöllä.
- Negatiivisen hinnan optimointia ei tarvitse määrittää erikseen. Se käsitellään jo tekoälyoptimointitilassa, kun PV on määritetty vastaavasti.
- Verkon rajat on asetettava, jotta järjestelmä voi saavuttaa halutun tavoitteen. Esimerkiksi, jos verkon raja on asetettu 10 kW:iin, mutta normaali kulutus on 100 kW, optimointitavoitetta ei voida saavuttaa, ja käyttäjän on määritettävä rajoitus vastaavasti.
- Jos tekoälyoptimointia ei voida saavuttaa rajoittavien verkkorajojen vuoksi, järjestelmä palaa automaattisesti määritettyyn oletusoptimointitilaan (esim. omavaraisuus), kuten käyttöliittymässä on määritetty.
- Toiminta rajallisella historiallisella datalla (ensimmäiset ~2 viikkoa)
- Kun ennusteiden laatimiseen ei ole riittävästi dataa, PV-, kuorma- tai verkkolähteisiä ennusteita ei ole saatavilla
- Tässä tapauksessa ja jos sekä tuonti että vienti ovat sallittuja, tekoäly suorittaa energialla keinottelua
- Jos joko tuonti tai vienti on rajoitettu, tekoäly siirtyy omavaraisuustilaan
- Kun riittävästi historiallista dataa on saatavilla, järjestelmä siirtyy automaattisesti normaaliin tekoälytilaan
- Reduxi voi ohjata laitteita vain siinä määrin kuin ne noudattavat ohjaussignaaleja oikein. Jos laite ei vastaa odotetusti, sen toiminta tulisi tarkistaa manuaalisilla ohjaustiloilla. Esimerkiksi jotkin PV-voimalaitokset eivät voi rajoittua, jotkin akut eivät noudata pyydettyä asetusarvoa, ja hybridimuunninjärjestelmissä PV- ja akkuohjaus ovat usein kytkettyjä. Reduxi mukautuu näihin rajoituksiin, mutta rajoitukset säilyvät silti.
- Reduxi-tekoälystrategiat koordinoivat kaikkia mukana olevia laitteita yhteisen optimointitavoitteen saavuttamiseksi. Käyttäjät voivat määrittää, mitkä laitekategoriat sisällytetään, esimerkiksi akkuvarastointi, ja mitkä jätetään pois, kuten LVI-järjestelmät. Suosittelemme kaikkien kategorioiden sisällyttämistä, koska tämä tuo enemmän arvoa, kun kaikki toimivat yhteisen tavoitteen eteen.
- Mukana olevia laitteita tekoäly hallitsee aktiivisesti ja ne osallistuvat optimointiin. Poissuljetut laitteet toimivat itsenäisesti oman ohjauslogiikkansa mukaisesti eivätkä strategian vaikutuksen alaisia.
2.4 Päivitysnopeudet:
- Tekoälystrategia lasketaan uudelleen 15 minuutin välein. Samalla välillä päivitetty strategia otetaan käyttöön ohjausyksikössä käyttäen uusinta järjestelmän tilaa, säädataa ja syötteitä.
- Kun strategia on otettu käyttöön ohjausyksikössä, se toteutetaan paikallisesti reaaliajassa, reagoiden välittömästi mittauksiin ja verkon olosuhteisiin.
- Jos strategiaa uudelleen määritetään, käyttöönotto ja alkumääritysten laskenta kestävät jopa 15 minuuttia aktivoitumiseen.
3 Energiankulutuksen ja -tuotannon ennustaminen
Energiankulutuksen ja -tuotannon tarkka ennustaminen on välttämätöntä tekoälystrategian tehokkaalle suorituskyvylle.
Käyttämällä sijaintitietoja, historiallista käyttäytymistä ja sääsyötteitä (pääasiassa auringonsäteilyä ja lämpötilaa), Reduxin ennustemalli ennustaa tulevia energiakulkuja seuraavalle päivälle ja sen jälkeen.
Ennuste tarjotaan 15 minuutin välein ja käyttäjä voi tarkastella sitä tehokaaviosta 15 minuutin näkymässä.
3.1 Aurinkosähkövoimalaitoksen tuotantoennuste
PV-voiman tuotanto riippuu historiallisesta käyttäytymisestä, kellonajasta ja vuodenajasta sekä sääsyötteistä, pääasiassa säteilystä ja lämpötilasta.
Määrityksen yksinkertaistamiseksi Reduxi ei vaadi tietoja asennetusta tehosta, pinta-alasta tai PV-voimalaitoksen suuntauksesta. Nämä ominaisuudet päätellään automaattisesti historiallisesta PV-tuotannosta.
Tarkkaa ennustetta varten vaaditaan vähintään 14 päivän historialliset tiedot.
3.2 Kulutusennuste
Kulutusennuste käyttää samankaltaisesti historiallisia tietoja ja sääsyötteitä.
Lisäksi malli ottaa huomioon käyttötavat, kuten kellonajan, esimerkiksi vähäisempi kulutus yöllä, ja viikonpäivän, kuten erot arkipäivien ja viikonloppujen välillä.
Kulutusennustaminen on monimutkaisin osa, sillä sen on otettava huomioon ennustamattomampi käyttäytyminen lyhyillä aikaväleillä, esimerkiksi suurten koneiden käynnistäminen teollisissa ympäristöissä tai sähköauton latauksen aloittaminen.
Tällä hetkellä kaikki kuormat ennustetaan yhdessä, mukaan lukien sähköauton lataus ja LVI. Tätä parannetaan edelleen tulevissa versioissa.
4 Akun tehontuoton ennuste
Akun teho on järjestelmän osa, jota voidaan aktiivisesti ohjata.
Sen ennuste johdetaan optimointitavoitteista, kuten huippukuormituksen keventämisestä ja kustannusoptimoinnista. Lisätietoja annetaan seuraavissa osioissa.
4.1 Verkkoperustason ennuste
Verkkotason kulutus- ja tuotantoennuste on välttämätön tehokkaalle järjestelmän ohjaukselle. Se määrittelee odotetun energianvaihdon verkon kanssa, ja kaikki tekoälyoptimointi rakentuu sen ympärille.
Verkkoennuste on tärkeä, koska:
- Poikkeamat odotetusta perustasosta voivat aiheuttaa kustannuksia
- Kulutuksen ja tuotannon on pysyttävä verkon rajoitusten sisällä, kuten tuonti- ja vientirajoitukset tai sulakerajat
Perustason ennuste mahdollistaa tekoälyn:
- vähentää verkon tuontia ja käyttää akun energiaa sen sijaan
- siirtää kulutusta huippukuormitusten hallitsemiseksi ja rajojen ylittämisen välttämiseksi
Palveluille, kuten joustavuudelle tai tasapainotukselle, perustason ennuste toimii myös vertailukohtana, koska:
- se mahdollistaa joustavuuspalvelut poikkeamina perustasosta
- se määrittää mahdolliset sakot tai palkkiot
5 Tekoälystrategioiden kuvaus luokittain
Kuten mainittu, tekoälystrategiat voivat ohjata kaikkia laitekategorioita yhteisen tavoitteen saavuttamiseksi. Seuraavat osiot kuvaavat kunkin kategorian toimintaa tarkemmin.
5.1 Akun (BESS) tekoälystrategia
Akkuvarastointijärjestelmiä (BESS) käytetään säästöjen ja ansioiden maksimoimiseen seuraavilla tiloilla:
-
Energia-arbitraasi
Akun lataaminen energiahintojen ollessa matalat ja varastoidun energian käyttäminen tai myyminen hintojen ollessa korkeammat. -
Lataus verkosta, purku kuormaan
Jos purkaminen verkkoon ei ole sallittua, akku puretaan kulutuksen kattamiseksi. Tässä tapauksessa akku ladataan verkosta matalahintaisina jaksoina ja käytetään myöhemmin, kun hinnat ovat korkeammat. Tämä siirtää kulutusta ja vähentää kustannuksia. -
Lataus PV:stä, purku verkkoon
Jos lataaminen verkosta ei ole sallittua, akku ladataan PV:stä ja energia voidaan myöhemmin myydä korkeammilla hinnoilla. Tämä lisää aurinkotuotannon arvoa verrattuna suoraan syöttöön.
Kaikissa kolmessa tilassa Reduxin BESS-tekoälymoduuli laskee optimaaliset ajoitusikkunat latausta ja purkamista varten. Sitä varten se ottaa huomioon:
- Energian ostohinta, mukaan lukien kaikki määritetyt maksut, verkkokulut ja muut komponentit. (Huomaa, hinta on määritettävä etukäteen pilvisovelluksessa)
- Energian myyntihinta, mukaan lukien kaikki määritetyt maksut, verkkokulut ja muut komponentit
- PV-tuotannon, kulutuksen ja verkon ennuste
- Verkon ja akun tehlimitit
- Akun lataus- ja purkutappiot sekä akun heikkenemiskustannukset
Muutama esimerkki:
- Energian hinta on matala klo 12:00 ja korkea klo 20:00. Akku latautuu noin klo 12:00 ja purkautuu noin klo 20:00.
- Se ottaa huomioon verkon ja akun tehlimitit. Tämä tarkoittaa, että jos verkkoraja on matala ja vaadittua latausenergiaa ei voida saavuttaa lyhyemmässä ajassa, latausaikaa pidennetään, esimerkiksi klo 11:00–15:00.
- Se ottaa huomioon PV-tuotantoennusteen ja lataa akun PV-tuotannosta verkon sijaan tai molempien yhdistelmästä.
- Jos hintaero on liian pieni kattamaan lataus- ja purkutappiot sekä akun heikkenemiskustannukset, akku ei suorita lataus/purkusykliä.
5.1.1 BESS-tekoälyn määritys
Kuva näyttää kuvakaappauksen AI BESS -määrityksestä.
- Arbitraasi tai verkkoon rajoitettu tila
Toimintatila määräytyy verkon lataus- ja purkurajoitusten perusteella. Käyttöliittymän kytkimiä käyttämällä järjestelmä voidaan määrittää puhtaaseen arbitraasiin tai optimointiin, joka noudattaa verkon tuonti- ja vientirajoituksia.
- Minimisäästöt/ansiot per kWh
Akun heikkenemisen huomioimiseksi käyttäjä voi määrittää vähimmäissäästöt tai ansait, jotka syklin on tuotettava. Jos odotettu arvo on tämän kynnyksen alapuolella, akkua ei käytetä. Tämä suojaa akun käyttöikää. Tyypillinen suositeltu arvo on 0,02 EUR/kWh, joka on arvioitu seuraavalla laskelmalla:
Akun kustannus / kokonaisenergia akun käyttöiän aikana = 50 000 EUR / (10 000 sykliä × 250 kWh) = 0,02 EUR/kWh
- Kapasiteetti varattu kuormituksen kattamiseen
Koska ennuste ei voi koskaan olla täydellinen, osa akkukapasiteetista voidaan varata paikallisen kulutuksen kattamiseksi ja verkon ylittävien rajojen estämiseksi.
- Kapasiteetti varattu ylijäämälle (PV) tuotannolle
Samoin osa akkukapasiteetista voidaan varata PV-ylituotannolle tapauksissa, joissa PV tuottaa enemmän kuin suunniteltu.
- Optimoija ottaa huomioon myös energiahäviöt latauksen ja purkamisen aikana. Koko lataus- ja purkusyklin energiahäviöksi arvioidaan 8 %.
5.2 PV-tekoälystrategia
PV-tekoälystrategia toimii parhaiten yhdessä akun kanssa. Tässä tapauksessa PV-tuotanto voidaan varastoida akkuun ja käyttää sitten korkeiden energiahintojen jaksoina.
Jos akkua ei käytetä, PV-tekoälystrategia maksimoi silti tuoton. Tämä tarkoittaa:
- kun energian hinta on positiivinen, PV-tuotanto kattaa kuorman ja mahdollinen ylijäämä viedään verkkoon vientirajan rajoissa
- kun energian ostohinta on negatiivinen, mutta myyntihinta on positiivinen, järjestelmä toimii omavaraisuustilassa nollaviennillä. Tässä tilassa PV-tuotanto kattaa kuorman, mutta ei vie verkkoon
- kun sekä energian osto- että myyntihinnat ovat negatiivisia, tila asetetaan maksimikulutukseen. Tämä tarkoittaa, että PV-tuotanto pysäytetään, koska se aiheuttaisi muuten tappioita
5.3 Sähköautojen latauksen (EVSE) tekoälystrategia
MÄÄRITETÄÄN MYÖHEMMIN
5.4 Lämmityspumpun ohjauksen (HVAC) tekoälystrategia
HVAC-tekoälystrategia on suunniteltu vähentämään energiankustannuksia tinkimättä mukavuudesta. Rakennuksilla on korkea lämpöinertia, mikä tarkoittaa, että lämmitystä ja jäähdytystä voidaan siirtää ajallisesti vaikuttamatta merkittävästi sisäolosuhteisiin.
Lämmityspumppuja ohjattaessa Reduxi käyttää laitteen tukemia toimintatiloja, kuten OFF, ECO, NORMAL ja BOOST. Tämä lähestymistapa varmistaa, että lämmityspumppu toimii suunnitellun ohjauslogiikkansa mukaisesti, säilyttäen optimaalisen tehokkuuden ja suojaten invertteriä. Tämän seurauksena toiminta pysyy turvallisena eikä vaikuta negatiivisesti laitteiden käyttöikään.
Lämmityspumpun säästöt saavutetaan kahdella pääasiallisella tavalla:
a. Hinnan optimointi
Energian hinnat vaihtelevat päivän aikana. Reduxi hyödyntää tätä lisäämällä lämmityspumpun toimintaa hintojen ollessa matalat ja vähentämällä sitä hintojen ollessa korkeat.
Esimerkiksi, jos sähkö on kalliimpaa klo 17–20, järjestelmä voi esilämmittää rakennusta hieman ennen tätä ajanjaksoa. Kalliiden tuntien aikana se vähentää kulutusta säilyttäen samalla mukavuuden rakennuksen lämpöinertian avulla.
Tämä simuloitu esimerkki näyttää, kuinka lämmityspumppu lisää energiankäyttöä matalahintaisina jaksoina ja vähentää kulutusta korkeahintaisina jaksoina. Katkoviiva harmaa edustaa energian hintaa.
b. Sääpohjainen optimointi
Lämmityspumput toimivat tehokkaammin korkeammissa ulkolämpötiloissa. Tämä määritellään suorituskykykertoimen (COP) avulla. Reduxi käyttää sääennusteita siirtääkseen lämmitystä jaksoihin, jolloin olosuhteet ovat suotuisammat. Tämä parantaa tehokkuutta ja alentaa kustannuksia, jälleen vaikuttamatta mukavuuteen.
Tämä simuloitu esimerkki näyttää, kuinka lämmityspumppu vähentää energiankäyttöä yöllä ja lisää tehoa lämpimämpinä päiväsaikoina tehokkuuden parantamiseksi.
Katkoviiva oranssi edustaa lämpötilaennustetta.
6 Tekoälystrategioiden esimerkkejä käytännössä
Tärkeimmät tiedot tekoälystrategiasta visualisoidaan Kaaviot-näkymässä, mieluiten käyttäen tehokaaviota 15 minuutin resoluutiolla. Tämä näkymä sisältää:
- Ylempi kaavio
- historialliset tehomittaukset
- keltainen – PV-tuotanto
- vihreä – paikan kulutus
- sininen – akun teho
- oranssi viiva – verkon vaihto
- ennuste nykyhetkestä päivän loppuun
- historialliset tehomittaukset
- Alemassa kaaviossa
- punainen – energian ostohinta, mukaan lukien kaikki määritetyt maksut
- vihreä – energian myyntihinta, mukaan lukien kaikki määritetyt maksut
- hinnat on esiasennettava pilvipalvelusovellukseen
6.1 Esimerkki: Tyypillinen esimerkki akulla ja PV:llä
A – akun lataaminen yöllä matalilla hinnoilla, pitäen verkkorajan 240 kW:ssa
B – akun purkaminen verkkoon korkeilla hinnoilla
C – aurinkotuotannon käyttäminen kulutuksen kattamiseen paikassa
D – akun lataaminen ennustetusta aurinkotuotannosta matalan hinnan jakson aikana (ennuste)
E – akun purkaminen verkkoon korkeilla hinnoilla (ennuste)
6.2 Esimerkki: Laajamittainen PV (erillinen sijainti PV-tuotannolle)
A – akun purkaminen verkkoon korkeilla hinnoilla
B – matalan hinnan jakso. Akun lataaminen puhtaasti auringosta, 0 kW verkossa, mikä tarkoittaa ei tuontia eikä vientiä
C – akun täytyttyä, PV-energian vienti verkkoon
D – varastoidun energian vienti korkeiden hintojen jaksojen aikana maksimoidaksesi ansiosi
6.3 Esimerkki: Kotitalouden sijainti ilman verkkosyöttöä
A – akun lataaminen verkosta pitäen verkkorajan 6 kW:ssa
B – akun purkaminen verkon tuonnin vähentämiseksi korkeiden hintojen aikana
C – akun lataaminen verkosta ja auringosta, enintään 6 kW verkon vaihto, jotta energiaa voidaan varastoida kalliisiin iltatunteihin
D – akun purkaminen kalliiden iltatuntien aikana. Viehinto verkkoon ei ole sallittu syöttörajojen vuoksi
6.4 Esimerkki 4: Utility PV
A – jaksot, joissa PV-energia viedään verkkoon tai varastoidaan akkuun. Tämä riippuu 15 minuutin jaksojen kustannuksista
B – matalan hinnan jakso, pelkästään akun lataaminen
C – akun täyteen lataamisen jälkeen, PV-tuotannon vienti verkkoon
D – varastoidun energian vienti korkeiden hintojen jaksojen aikana
6.5 Esimerkki: Tuotantopaikan kulutusennuste, työaika 7:00–15:00
Tyypillinen kuormitusennuste yritykselle, jonka työaika on klo 7–15.
Sen vieressä näytetään tyypillinen aurinkotuotantoennuste. Näitä kahta ennustetta käytetään energiankäytön suunnitteluun vastaavasti.