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

Publikationer

Mer information

Senast uppdaterat

2021-12-28