Prognostisering för styrning av lokalt batterilager
Forskningsprojekt, 2019
– 2021
Projektet ämnar utreda hur lokala batterilager ska utformas och användas i småhus, inklusive utveckling av styrmodeller och tjänster batterilagret kan tillhandahålla. Batteristyrningen bygger vidare på datainlärningsmodeller (AI) för prognostisering av elektrisk last och solcellsgenerering som har utvecklats inom ett tidigare projekt (projektnummer 43055-1) och ska användas för att optimera i- och urladdning. Projektets ämnar vidare demonstrera den utvecklade styrstrategin i RISE Forskningsvilla på befintligt solcells -och batterisystem, för att testa prognostiseringen och demonstrera hur stor energi -och kostnadsbesparing styrstrategin kan leverera.
Deltagare
Torbjörn Thiringer (kontakt)
Chalmers, Elektroteknik, Elkraftteknik
Samarbetspartners
Herrljunga Elektriska
Herrljunga, Sweden
RISE Research Institutes of Sweden
Göteborg, Sweden
TMF
Stockholm, Sweden
Uppsala universitet
Uppsala, Sweden
Finansiering
Energimyndigheten
Projekt-id: 47273-1
Finansierar Chalmers deltagande under 2019–2021
Relaterade styrkeområden och infrastruktur
Hållbar utveckling
Drivkrafter