에너지 효율적이고 지속 가능한 지구를 위한 디지털 트윈

에너지 효율적이고 지속 가능한 지구를 위한 디지털 트윈

개요

독일의 계획은 석탄 및 원자력 에너지를 완전히 재생 에너지로 전환하는 것입니다. 목표는 1990년 대비 2030년에 온실 가스 배출량을 55% 감소시키는 것입니다. 현재 이미 많은 양의 태양광 및 풍력 재생 에너지가 설치되어 있지만, 독일은 2030년까지 재생 에너지의 사용을 확대하고자 합니다. 바덴부르템베르크 주의 환경, 기후 보호 및 에너지 부문 지방 장관유럽 에너지 연구소 (EIFER) 및 협력 파트너가 독일에서 고효율 및 지속 가능한 지구의 자원 효율성과 에너지 전환을 개선하기 위해 함께 작업했습니다.

문제

주요 문제는 변동성이 큰 재생 에너지를 시스템에 어떻게 통합할 것인가였습니다. 전기는 즉시 일일 수요를 충족해야 합니다. 배터리에 저장할 수는 있지만, 이 방법은 전체 지구나 도시에 필요한 에너지에 대해 상당히 비용이 많이 들었습니다. 그래서 이 프로젝트에서 EIFER는 기존 전기 장치의 유연성을 활용하여 변동성이 큰 재생 에너지에 수요를 더 잘 적응시키는 접근 방식을 따랐습니다. 예를 들어, 태양과 바람이 있을 때 작동할 전기 장치의 부하를 이동시키는 것을 의미합니다.

유연성의 비용은 추가 배터리를 설치하는 비용보다 훨씬 낮을 것입니다. 따라서 배터리를 사용하는 대신 가능한 한 많은 유연성을 활성화할 필요가 있었습니다.

분산 에너지 관리

분산 에너지 관리

분산 에너지 관리는 상당히 예측 가능하지만 현재 많은 기술, 재생 에너지 뿐만 아니라 새로운 소비자(예: 전기 자동차)로 구성되어 있습니다. 이것은 시스템이 관리되는 방식을 변경했으며, 발전 자원, 분산 저장소 및 유연한 부하를 포함합니다. 예를 들어, 에너지 사용 시간을 변경할 수 있는 장치(예: 가전 제품)가 있습니다.

솔루션

EIFER는 약 25가구가 포함된 10개 건물로 구성된 지구의 실제 에너지 데모 시스템을 구축했습니다. 이와 동시에 실제 데모 시스템과 비교할 수 있는 디지털 트윈을 구축했습니다.

디지털 트윈 개념 구성 요소

디지털 트윈 개념 구성 요소 (클릭하면 확대됩니다)

EIFER는 이 디지털 트윈의 장점을 보여주었습니다. 디지털 트윈은 실제 시스템의 가상 표현이며, 프로젝트의 다양한 단계를 거쳐 전체 생명 주기 동안 이를 풍부하게 만들었습니다. 또한, 디지털 트윈은 다양한 운영 시나리오와 같은 정적 및 동적 정보의 데이터 저장소로도 사용되었습니다.

가상 시연장

가상 시연장

에너지 시연장은 발전, 저장, 그리고 전기 및 난방 부문의 수요의 개별적인 식물 구성요소를 매핑하고 연결한 상세한 에이전트 기반 시뮬레이션 모델이었습니다.

올렌스바흐 속성은 다중 방법 시뮬레이션 모델을 통해 가상 시연을 보여주기 위해 선택되었습니다. 이 모델은 테스트를 위한 140개의 실제 장치를 대체했습니다. 1초 해상도는 에너지 관리 시스템의 실시간 및 하드웨어 루프 인 루프 테스트를 가능하게 했습니다. 이 모델은 서로 다른 수준(가전제품, 가정, 건물 및 속성)의 열 및 전기 흐름 및 상호 작용을 나타냈습니다.

가구의 에이전트 기반 모델

가구의 에이전트 기반 모델 (클릭하면 확대됩니다)

이 주택 예시에는 개별 에이전트로 모델링된 다양한 부품이 포함되어 있습니다. 노란색은 전기 흐름이고 빨간색은 열 흐름입니다. 자율 알고리즘을 통해 히트펌프 소비를 적절한 시간으로 전환할 수 있는 수요 유연성을 허용하는 컨트롤러가 있었습니다. 그리고 이것은 네트워크 연결 지점에서 나오는 네트워크 상태 표시기에 연결되었습니다. 에이전트는 네트워크 상태 표시기로부터 정보를 받았습니다.

플랫폼 아키텍처

플랫폼 아키텍처 (확대해서 보기)

AnyLogic는 시뮬레이션 코어였습니다. 입력 데이터는 Excel 파일과 AnyLogic 데이터베이스에 저장되었습니다. EIFER는 시각화를 위해 AnyLogic Cloud를 사용했습니다. 출력 데이터는 비모델러가 데이터를 분석할 수 있도록 Excel로 내보낼 수도 있었습니다.

EIFER는 시스템의 복잡성 때문에 이산 이벤트 모델링과 시스템 역학을 포함하는 다중 방법 접근 방식을 사용했습니다. 또한 데이터 기반 모델을 사용했습니다. AnyLogic은 다양한 장치와의 연결을 허용했습니다. 마지막으로, AnyLogic Cloud는 실험과 평가를 위해 사용되었습니다.

결과

이 시스템은 자체 소비율을 55%에서 75%로 증가시켰습니다. 동시에 전력 피크가 감소했습니다. 전기차를 포함할 경우, 사람들이 동시에 충전하지 않고 시간을 분산해서 충전하기 때문에 이 피크는 크게 줄어듭니다.

1년간 시뮬레이션 결과

1년간 시뮬레이션 결과

자가 소비율 증가는 시스템의 운영 비용 감소로 이어졌습니다. 이는 독일 사용자들의 전기 요금이 kWh당 최대 5유로 센트까지 감소하는 것으로 나타났습니다. 에너지 위기 이전에는 kWh당 30유로 센트의 요금이었으므로, 절감 효과는 거의 20%에 달합니다. 에너지 위기로 인해 전기 요금이 크게 상승했지만, 절감 효과는 비례해서 증가할 것으로 예상됩니다.

가전 제품

가전 제품

가전 제품의 경우, 일반적으로 스위치를 켜면 작동합니다. 사람들이 아침까지 그릇을 씻기 원한다면 작동 창은 밤새도록 열려 있습니다. 여러 집의 식기세척기가 동시에 작동하지 않으므로 전체적으로 전기 사용량 곡선이 평탄화됩니다.

이 시뮬레이션은 지역에서 생성되고 사용되는 에너지의 비율을 전기 및 열의 생성과 소비를 지능적으로 제어함으로써 어떻게 증가시킬 수 있는지 조사했습니다.

앞으로 EIFER는 이러한 종류의 프로젝트에 AnyLogic Cloud를 더 많이 사용할 계획입니다. 상호 연결된 디지털 트윈으로의 추가 개발을 위해, EIFER는 가상 세계에서 실제 역사적 시나리오의 재생, 예측 제어, 최적화, 학습 알고리즘과 같은 새로운 기능을 추가하고자 합니다.

케이스 스터디는 EIFER의 엔리케 크레머스에 의해 2022년 AnyLogic 컨퍼런스에서 발표되었습니다.

슬라이드는 PDF로 제공됩니다.


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