由 AI 驅動之儲能控制及建築監控整合

韓國標普全球工廠個案研究
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Client 韓國標普全球級工廠
Project Title 韓國標普全球級工廠電池控制
Duration/Time 2018年9月
Summary

本公司預估由 AI 驅動之儲能控制及建築監控整合可節省 21% 之電費。

 

智慧建築管理的能源儲存

利用電池管理建築電力並減少電費的儲能系統是近年智慧建築領域成長中的一環。儲能系統係透過尖峰時段用電管理、用電抵銷及整合再生能源等方式來減少電費。建築最佳化的策略必須能管理儲能系統、計畫電力負載、建築當下及預測的運作情形及等數據之間的相互作用。建築當下及預期的用電數據輸入為儲能系統軟體成功運行的關鍵。

個案研究-省電潛力

綠銅科技與標普全球股份有限公司合作,推出決定建築監控整合電池管理節能潛力的概念驗證。 綠銅科技於某韓國標普全球級工廠部屬了系統測量建築、配電箱及電路之即時能源消耗。

該設施還設有具備儲能軟體之電池系統。兩組團隊共同開發了整合標普電池系統及綠銅科技數據及模型的演算法,用以控制電池充、放電順序,並進而達到建築管理最佳化。

第一部分:必要條件-數據

本系統中共有來四大領域的複雜數據交換,亦即 1) 建築能源測量、2) 建築能源預測、3) 電池資訊獲取與 4) 控制及電費費率。

1. 建築能源測量

綠銅科技數據平台提供的是透過高頻率能源、電壓及能源品質量測所獲得目前建築的能源狀態。

2. 建築能源預測

綠銅科技利用了AI驅動模型預測建築的用電狀況。神經網路模型會以15分鐘的間隔提供隔日的電力負載預測。該模型融入了歷史用電、天氣數據及時間等輸入值,並會定期再訓練及查詢。

3. 電池資訊獲取及控制

標普全球提供了其目前及預測電池狀態數據及模型的權限,如此一來,便能對電池提出控制指令。以下各組電池規格可依最佳化策略進行約束:

  1. 電池最大容量
  2. 電池最小容量
  3. 禁止電力回流至電網中
  4. 電池能量等級不得超過其最大容量
  5. 儲存電量不得低於其最大容量之10%

電池規格:

電池最大容量 18.0 kWh
電池最小容量 0.0 kWh
最大充電功率 9 kW
最大放電功率 9 kW
初始電池容量 1.84 kWh

4. 電費費率

電費可分為兩部分:能源及尖端需量。最佳化的目標即為在結算週期內將電費最小化。最佳化模型考量了能源及尖端電費。

費率表:

  能源費率 ($/kWh) 尖端費率 ($/kW)
夏季 0.17113 19.85
冬季 0.13174 11.96

第二部分:秘密武器-Al模型

本系統的演算法為每日運行,並會產生隔日的電池使用計畫,以達到電費最佳化。電池控制指令為每15分鐘自動發送。

預測建築用電模型 電池充放電時程建議
Forecasted Building Profile Image Battery Profile Image
最佳化建築及電池負載情形  
Combined Profile Image  

第三部分:節省電費及智慧建築方興未艾

本個案研究中,本公司預估 AI 驅動的儲能控制及建築監測整合可省下 21% 的電費。

電費摘要:

每日電費預測 $258
附電池每日電費預測 $203
預計每月節省金額 $1650
每日節省金額 21%

AI 應用的加速,使我們能夠設想更為強大的系統整合以大幅提升省電能力,例如運用在太陽能、燃料電池、風力及地熱能等發電方式。此外,電動車的問世將運輸領域帶入了建築環境中,而高效、高機能的汽車電池充電也將仰賴演算法的整合。

能源的儲存與控制及建築監測還正在起步,未來智慧建築的各項需求就靠綠銅科技平台上的建築數據及 AI 驅動模型來滿足。