Ученые из Германии и Танзании нашли способ существенно сократить энергопотребление холодильного оборудования за счет оптимизации управления нагрузкой. Такой результат был достигнут в ходе исследования, проведенного на жилом объекте в Кении с использованием интеллектуальных устройств и моделированием гибридной энергосистемы, объединяющей солнечные панели, аккумуляторы и подключение к электросети.
Сегодня примерно 20% мирового потребления электроэнергии приходится на технологии охлаждения — от бытовых и коммерческих холодильников до морозильных установок. В развивающихся странах, особенно в регионах с жарким климатом, их количество может удвоиться уже к 2030 году, что требует от властей заблаговременно разрабатывать эффективные меры по управлению спросом.
Для решения этой задачи ученые из Университета Падерборна (Германия) и Африканского института науки и технологий имени Нельсона Манделы (Танзания) провели исследование на жилом объекте в кенийском поселке Лвак. Комплекс состоял из трех зданий, подключенных к электросети, и был оснащен резервным дизель-генератором мощностью 40 кВт, который обеспечивал питание в случае перебоев с электроэнергией.
Как известно, ключевой особенностью любого холодильного оборудования является его тепловая инерция: после отключения оно способно поддерживать необходимую температуру еще несколько часов. Это позволяет временно выключать холодильник или сдвигать циклы его работы без риска для качества хранения продуктов. Именно эта особенность легла в основу предложенного метода управления нагрузкой в Кении.
На объекте установили восемь холодильников и морозильников, каждый из которых был оснащен датчиком температуры AM2302, подключенным к мини-компьютеру Raspberry Pi 3 для непрерывного мониторинга. Управление питанием и сбор данных осуществлялись с помощью «умных» розеток Edimax SP-2101W, которые позволяли дистанционно включать и выключать устройства, а также отслеживать их энергопотребление. Такой подход дал возможность точно оценить работу оборудования и настроить для каждого прибора оптимальный режим работы. Для расчета этих режимов применялся алгоритм оптимизации роя частиц — метод, имитирующий поведение группы, в которой множество «частиц» (возможных вариантов решений) одновременно исследуют разные сценарии и ориентируются как на собственные успешные попытки, так и на общее лучшее решение. Алгоритм пошагово корректировал стратегии, пока не нашел наиболее эффективное распределение нагрузки во времени.
Поскольку после отключения температура внутри холодильников сохранялась в безопасных пределах от 3 до 7 часов, для каждого устройства был задан индивидуальный цикл работы с учетом его типа и уровня тепловой инерции.
Результаты показали, что даже при управлении всего восемью приборами можно добиться заметного эффекта: энергопотребление холодильников сократилось на 18%, общее суточное потребление — на 8%, вечерний пик нагрузки снизился на 23% и сместился на более позднее время. Годовые расходы на электроэнергию таким образом уменьшились примерно на 300 долларов.
Дополнительно было сделано моделирование работы гибридной энергосистемы, включающей солнечные панели мощностью 12,45 кВт, аккумуляторную батарею емкостью 37,6 кВт·ч и инверторы SMA. Внедрение управления позволило увеличить долю энергии, поступающей от солнечных панелей, и одновременно сократить потребление сетевой электроэнергии на 25%.
Теперь исследователи планируют применить разработанные алгоритмы в гостиницах, магазинах и ресторанах, где холодильное оборудование используется особенно интенсивно, и добавить в системы управления новые установки — водонагреватели, насосы и кондиционеры.
