Kurzbeschreibung
(Deutsch)
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Erdwärmesondenfelder kombinieren viele einzelne Sonden zur oft umfassenden Versorgung und Speicherung von Wärme und Kälte. Im Projekt RECOIN wird ein neuartiges Regelungssystem geschaffen, das den bisher weitestgehend unkontrollierten Betreib solcher Felder überwacht, gezielt Einzelsonden regelt und im Sinne einer optimalen Systemeffizienz angepasst. Die wichtigste Entwicklung des Projekts ist ein flexibles Modellierung-, Prognose- und Kontrollverfahren, das zur prädikativen Regelung in ein neues Kontrollsystem integriert wird. Im Konsortium liegt der Schwerpunkt der Schweizer Partner auf der Konstruktion eines Echtzeitreglers und dem experimentellen Testen des Kontrollsystems, das durch die Partner in einem detailliert untersuchten Feldstandort als Prototyp zum Einsatz kommt. In Zusammenarbeit wird, auch durch Anwendung auf weitere Felder, die Basis zur flexiblen praktischen Nutzung und Verwertung geschaffen.
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Kurzbeschreibung
(Englisch)
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Geothermal probe fields combine many individual probes for the often comprehensive supply and storage of heat and cold. In the RECOIN project, a novel control system is being created that monitors the previously largely uncontrolled operation of such fields, selectively controls individual probes, and adjusts them in the sense of optimal system efficiency. The most important development of the project is a flexible modeling, progronse and control procedure, which will be integrated into a new control system for predictive control. In the consortium, the focus of the Swiss partners is on the design of a real-time controller and the experimental testing of the control system, which will be prototyped by the partners at a field site that has been studied in detail. In collaboration, also through application to other fields, the basis for flexible practical use and exploitation will be created.
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Kurzbeschreibung
(Französisch)
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Les champs de sondes géothermiques combinent de nombreuses sondes individuelles pour un approvisionnement et un stockage souvent complets de chaleur et de froid. Le projet RECOIN vise à créer un nouveau système de régulation qui surveille l'exploitation de ces champs, jusqu'ici largement incontrôlée, régule de manière ciblée les sondes individuelles et les adapte afin d'optimiser l'efficacité du système. Le développement le plus important du projet est un procédé flexible de modélisation, de prévision et de contrôle, qui sera intégré dans un nouveau système de contrôle pour la régulation prédictive. Dans le consortium, les partenaires suisses se concentrent sur la construction d'un régulateur en temps réel et sur les tests expérimentaux du système de contrôle, qui sera utilisé comme prototype par les partenaires sur un site de terrain étudié en détail. En collaboration, les bases d'une utilisation pratique flexible et d'une exploitation seront créées, notamment par l'application à d'autres champs.
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Publikationen / Ergebnisse
(Deutsch)
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Dieses internationale Projekt konzentriert sich auf die Verbesserung der Leistung von geothermischen Systemen durch die Entwicklung und Anwendung fortschrittlicher Überwachungs-, Modellierungs- und Regelmethoden. Es werden Echtzeitdaten und maschinelles Lernen genutzt, um die Energieeffizienz zu optimieren und die Umweltauswirkungen zu reduzieren. Ein einzigartiges EWS-Feld in Lausen, Schweiz, wird als Grundlage für die Untersuchung und den Vergleich verschiedener Leistungsüberwachungsmethoden genutzt. Dieses Feld verfügt über mehrere Jahre Messdaten, die bisher nicht interpretiert oder in Modellen reproduziert wurden.
Um eine detaillierte thermische Profilierung des geothermischen Systems zu erstellen, werden Sensoren an wichtigen Punkten installiert. Ein halbanalytisches Modellierungstool wird entwickelt, das verschiedene hochmoderne Verfahren zur BHE-Feldsimulation kombiniert und auch Echtzeit-Modellaktualisierungen ermöglicht.
Das vollständig trainierte Modell wird zur Vorhersage der Langzeitleistung des BHE-Feldes verwendet und dient dazu, den Wert verschiedener Datenquellen und Messauflösungen zu bewerten. Es wird auch eine datenbasierte Routine entwickelt, die für die Anwendung in einem nichtlinearen Model Predictive Control (MPC)-System geeignet ist. Als Innovation wird ein datenbasierter Emulator entwickelt, der maschinelles Lernen verwendet, um den "Modell"-Teil der MPC-Einheit zu repräsentieren. Dies macht das System effizienter und robuster.
Durch computerbasierte Simulationen werden Regelziele und -beschränkungen identifiziert, wobei sowohl kurzfristige als auch langfristige Leistungsschwankungen berücksichtigt werden. Ein Ziel besteht darin, den Primärenergieverbrauch zu minimieren, was gleichzeitig als Maßstab für die Reduzierung von CO2-Emissionen und Gesamtkosteneinsparungen dient.
Schließlich wird ein innovatives Regelgerät entwickelt, das mit dem emulatorbasierten Steueralgorithmus ausgestattet ist und beim Projekstandort Lausen getestet wird. Das Konzept wird auch an BHE-Feldern in Schweden und Deutschland demonstriert.
In diesem Zwischenbericht werden die Arbeiten am Projektstandort Lausen zusammengefasst. Diese fokussieren sich auf die Erstellung und Installation eines Monitoring- und Regelsystems.
Das Monitoringsystem wurde im Sommer 2023 installiert und erfasst über 1000 Datenpunkte mit einer Abtastrate von 30 Sekunden. Die Datenpunkte werden in einer zentralen Datenbank gespeichert und dienen dem internationalen Projektteam als Grundlage für die Modell- und Reglerentwicklung.
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Publikationen / Ergebnisse
(Englisch)
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This international project focuses on improving the performance of geothermal systems by developing and applying advanced monitoring, modeling, and control methods. Real-time data and machine learning will be used to optimize energy efficiency and reduce environmental impact. A unique BHE field in Lausen, Switzerland, is used as the basis for studying and comparing different performance monitoring methods. This field has several years of measured data that have not previously been interpreted or reproduced in models.
Sensors will be installed at key points to provide detailed thermal profiling of the geothermal system. A semi-analytical modeling tool will be developed that combines several state-of-the-art BHE field simulation techniques and also allows real-time model updates.
The fully trained model is used to predict the long-term performance of the BHE field and is used to evaluate the value of different data sources and measurement resolutions. A data-based routine suitable for use in a nonlinear Model Predictive Control (MPC) system is also developed. As an innovation, a data-based emulator is developed that uses machine learning to represent the "model" part of the MPC unit. This makes the system more efficient and robust.
Computer-based simulations are used to identify control objectives and constraints, taking into account both short-term and long-term performance variations. One goal is to minimize primary energy consumption, which also serves as a metric for reducing CO2 emissions and overall cost savings.
Finally, an innovative control device equipped with the emulator-based control algorithm will be developed and tested at the Lausen project site. The concept will also be demonstrated at BHE fields in Sweden and Germany.
This interim report summarizes the work at the Lausen project site. These focus on the creation and installation of a monitoring and control system.
The monitoring system was installed in the summer of 2023 and collects over 1000 data points with a sampling rate of 30 seconds. The data points are stored in a central database and serve the international project team as a basis for model and controller development.
Zugehörige Dokumente
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Publikationen / Ergebnisse
(Französisch)
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Ce projet international se concentre sur l'amélioration des performances des systèmes géothermiques grâce au développement et à l'application de méthodes avancées de surveillance, de modélisation et de contrôle. Il utilise des données en temps réel et l'apprentissage automatique afin d'optimiser l'efficacité énergétique et de réduire l'impact environnemental. Un champ unique de champ de sondes géothermiques verticale à Lausen, en Suisse, est utilisé comme base pour étudier et comparer différentes méthodes de surveillance de la performance. Ce champ dispose de plusieurs années de données de mesure qui n'ont pas encore été interprétées ou reproduites dans des modèles.
Afin d'établir un profil thermique détaillé du système géothermique, des capteurs seront installés à des points clés. Un outil de modélisation semi-analytique sera développé, combinant différentes méthodes de pointe pour la simulation de champ BHE et permettant également des mises à jour de modèles en temps réel.
Le modèle entièrement entraîné est utilisé pour prédire les performances à long terme du champ BHE et sert à évaluer la valeur de différentes sources de données et résolutions de mesure. Une routine basée sur les données sera également développée pour être utilisée dans un système de contrôle prédictif de modèle (MPC) non linéaire. En guise d'innovation, un émulateur basé sur les données est développé, qui utilise l'apprentissage automatique pour représenter la partie "modèle" de l'unité MPC. Cela rend le système plus efficace et plus robuste.
Des simulations informatisées permettent d'identifier les objectifs et les contraintes des règles, en tenant compte des variations de performance à court et à long terme. L'un des objectifs est de minimiser la consommation d'énergie primaire, ce qui sert également de référence pour la réduction des émissions de CO2 et les économies de coûts globales.
Enfin, un dispositif de contrôle innovant, équipé de l'algorithme de contrôle basé sur l'émulateur, sera développé et testé sur le site du projet de Lausen. Le concept sera également démontré sur des champs BHE en Suède et en Allemagne.
Ce rapport intermédiaire résume les travaux effectués sur le site de projet de Lausen. Ceux-ci se concentrent sur la création et l'installation d'un système de monitoring et de régulation.
Le système de monitoring a été installé en été 2023 et enregistre plus de 1000 points de données avec une taux d'acquisition de 30 secondes. Les points de données sont enregistrés dans une base de données centrale et servent de base à l'équipe internationale du projet pour le développement de modèles et de régulateurs.
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