L'objectif principal des stratégies d'IA est de <strong>maximiser les économies et les gains à long terme. </strong>
Les stratégies d'IA utilisent des méthodes d'apprentissage automatique et d'IA de pointe pour <strong>contrôler les appareils</strong> connectés au contrôleur Reduxi en tenant compte des <strong>prix de l'énergie électrique.</strong> <strong>Par exemple :</strong>
- elles contrôlent les batteries (BESS) pour charger aux heures où les prix sont bas et décharger aux heures où les prix sont élevés
- elles contrôlent les chargeurs de véhicules électriques (EVSE) pour charger à haute puissance lorsque les prix sont bas et à faible puissance ou pas du tout lorsque les prix sont élevés
- elles contrôlent les pompes à chaleur et augmentent la production de chaleur aux heures où les prix sont bas
- les stratégies assurent toujours la réduction des pics afin de maintenir la charge ou la production dans les limites
Pour maximiser le profit à long terme de l'utilisateur, une stratégie d'IA doit <strong>prendre en compte de nombreux éléments spécifiques</strong> des dispositifs énergétiques et du réseau. Elle prend en compte :
- les limites de puissance d'importation et d'exportation depuis/vers le réseau (pour réaliser la réduction des pics)
- la dégradation de la batterie
- la perte de cycles de charge/décharge de la batterie
- les spécificités de charge des véhicules électriques
- les retards de réponse de la pompe à chaleur
- etc.
Les stratégies d'IA sont basées sur les <strong>prix de l'énergie, y compris les frais de fournisseur et de réseau</strong>. Plus d'informations sur la configuration des tarifs sont disponibles ici : <a href="https://support.reduxi.eu/hc/articles/28110884613521">Tarifs Reduxi.</a>
Tous les détails sur la configuration d'une stratégie d'optimisation de l'IA se trouvent dans cet article : <a href="https://support.reduxi.eu/hc/articles/25061307365777#01J2BC3T5QKYKYNAM305C5SK2D">Stratégies pour le contrôleur Reduxi</a>
Stratégie d'IA pour la gestion des batteries
La principale spécificité de la stratégie de batterie IA est de charger la batterie pendant les périodes de prix bas et de décharger pendant les périodes de prix élevés. Parallèlement, elle assure la réduction des pics, ce qui garantit que les limites d'importation et d'exportation sont respectées (limites de fusibles, limites de puissance ou toute autre puissance sur le réseau).
L'implémentation la plus courante consiste à utiliser une batterie avec des prix dynamiques (anticipés). La stratégie d'IA réalise un profit grâce à la volatilité (c'est-à-dire l'écart) des prix anticipés. Plus de 90 % des jours nous permettent de réaliser des gains uniquement sur la base des différences de prix journalières. De plus, de nombreux jours offrent deux, voire trois, occasions de gagner grâce à la différence de prix. En moyenne, on peut gagner environ 100 EUR par jour pour une batterie de 1 MWh.
Un exemple de cycle de charge/décharge est présenté ci-dessous. Le premier cycle de charge indiqué en bleu correspond à des prix bas. Le second correspond aux prix élevés. Les gains de ce cycle étaient (à déterminer). Comme on peut le constater, les limites de charge/décharge ont été respectées à 200 kW.
Autres stratégies d'IA
- Stratégie d'IA pour EVSE
- Stratégie d'IA pour CVC
- Stratégie d'IA avec prévisions météorologiques
La description des autres stratégies d'IA est à venir. Restez connectés.