Sistemele energetice locale inteligente (SLES) sunt un concept nou, considerat o abordare cheie care are ca scop susținerea emisiilor de gaze Net Zero prin descentralizarea și digitalizarea pentru a sprijini producția, stocarea și comercializarea corelată la scară locală în vederea reducerii emisiilor de CO2 provenite din activităților legate de clădiri, cum ar fi controlul mediului, încălzirea apei, iluminatul sau utilizarea infrastructurii IT.

Scopul proiectului: Proiectul facilitează integrarea sistemelor energetice locale inteligente în mixul energetic al viitorului, valorificând potențialul energiei verzi distribuite și soluții prescriptive de analiză a datelor și de inteligență artificială. De asemenea, proiectul contribuie la crearea de economii de scară prin oferirea de servicii energetice flexibile și promovarea eficienței energetice și computaționale. Proiectul va sprijini creșterea utilizării resurselor locale și dezvoltarea unui nou model de afaceri pentru a oferi o mai bună motivare/angajare a utilizatorilor și pentru a se adapta la costul energiei din rețea, echilibrând producția, stocarea și prioritizarea consumului pentru a maximiza profitul.

Având ca punct de plecare proiectul pilot Smart Microgrid Controller, obiectivele specifice ale proiectului sunt:

• Valorificarea digitalizării consumatorului de energie prin proiectarea unui sistem demonstrativ SLES prin integrarea unor praguri de control inteligent pentru a optimiza utilizarea resurselor energetice și a crește rezistența sistemelor energetice;

• Construirea unor modele de producție, consum și distributie a energiei termice folosind Inteligența Artificială pentru a permite o interacțiune conștientă din punct de vedere energetic a componentelor SLES care sa conduca la o reducere a consumul de energie, a costul și a emisiile de CO₂ pentru clădirea de birouri a partenerului MONSSON care este integrată în prezent în microgrid, prin corelarea comportamentului de consum cu capacitatea de producție în timp real a resurselor regenerabile disponibile;
• Imbunătățirea mecanismului actual de control al încălzitoarelor de apă pentru a permite utilizarea eficientă a resurselor energetice, într-o manieră distribuită.

SIS, in calitatea sa de coordonator al proiectului va furniza servicii de gestionare a activelor energetice, care face legătura între utilizatorii finali de energie (partenerul MONSSON în calitate de beneficiar al rezultatelor proiectului) și furnizorii de soluții precum UPKIP (fost ICB Digital) și OSO.

Prima etapă din cadrul proiectului SmartGEM este constituită din 6 activități în baza cărora consorțiul s-a ghidat către realizarea modelului de Smart Local Energy System (SLES). Proiectul a debutat cu analiza cerințelor generale și specifice a utilizatorilor și a parților interesate. S-a întocmit un chestionar, ce vă conține plan de GDPR, de evaluare a profilului de utilizator energie (electrica și termică), atât pe zona de consum, cât și pe zona de producție. Ulterior, s-a identificat arhitectura SLES în concodanță cu datele de la studiul de caz (microrețea existentă 120kWp la sediul Monsson) și s-au identificat pașii de dezvoltare model virtual SLES. În paralel s-au identificat și posibilele soluții de implementare automată folosind ofertele furnizorului pentru a susține modelul de afaceri scalabil și s-au susținut activități trasversale atât prin baze de date create în cadrul proiectului pentru diseminare, cât și utilizând Comunitatea Expera – JPP ERA-Net SES Knowledge.

În cadrul celei de a doua etapă consorțiul a atins rezultatele pe care le-a fixat. Din punct de vedere tehnic pentru actuala strategie de control au fost propuși noi algoritmi de optimizare, spre creșterea eficienței energetice, atât a clădirii ca și principal consumator, cât și a surselor termice și electrice, ca principale surse de energie. S-au analizat sursele termice existente și s-au propus echipamente adiționale de măsură și control, având ca scop integrarea acestei surse de energie în aplicația de monitorizare a parametrilor cu date de timp real. Totodată s-a propus o soluție de control și monitorizare a consumatorilor din clădire, iar pentru ca acest lucru să se îndeplinească s-au analizat existențele echipamente din instalații și specificațiile tehnice de interconectare. De asemenea pentru barierele și provocările întâmpinate s-au precizat metode de remediere în livrabilele extinse. Tehnologia Machine Learning a adus un plus de valoare soluției de predicție a defectelor posibile, pe durata de viață a unui SLES. Multe alte subiecte s-au analizat în livrabilele extinse pentru activitățile acestei etape.