Brukerkontroll over ASHP-enheter er begrenset. Introduksjonen av maskinlæring til varmepumpenes verden utvider mulighetene for å kontrollere disse enhetene. Takket være en spesiell algoritme lærer enhetene over tid hvordan de skal oppføre seg i visse situasjoner. Systemet som er beskrevet kalles Kunstig nevrale nettverk (ANN) og det er systembasert Optimal Control Logic (OCL).
Teknologien krever ikke å endre hovedelementene i eksisterende systemer, så bruken påvirker ikke det endelige volumet av varmepumpeproduksjonen.
Systemet ble testet av forskere i et kontorbygg i den sørkoreanske byen Busan. Arealet til denne bygningen er 120 m22Høyde 2,7 m, og forholdet mellom vindusflate og vegger er 15 %.
Bygget forsynes av en varmepumpe med en nominell effekt på 9 kW i varmemodus og 8 kW i kjølemodus.
Programmeringsspråket som brukes til å lage algoritmen er basert på Python og hele systemet drives av MATLAB. Man kan derfor si at noen av de lettest tilgjengelige verktøyene på markedet har blitt brukt til å skape nye perspektiver i oppvarmingsverdenen.
Systemet bruker det som er kjent som backpropagation, en algoritme som sekvensielt eliminerer feil fra koden, og arbeider fra utgangsnodene tilbake til inngangsnodene. Den numeriske modelleringen ble brukt på ASHP-systemet utstyrt med en termisk buffer i en bygning (den ovennevnte kontorbygget i Busan).
Forskere påla følgende betingelser for det opprettede systemet. Varmepumpen slås på når romtemperaturen faller under 21°C og varmelagringstemperaturen overstiger 43°C. Omvendt slås oppvarmingen av hvis romtemperaturen overstiger 23 °C og temperaturen på varmebeholderen faller under 43 °C. Bufferen begynner å lagre varme når temperaturen på det oppsamlede vannet faller under 43°C. Denne prosessen avbrytes når 47°C overskrides.
I boligforhold aktiveres enheten i kjølemodus når romtemperaturen overstiger 24°C eller buffertemperaturen faller under 12°C. Varmepumpen slutter å kjøle når bufferen gjøres om til kjølelager og temperaturen på det oppsamlede vannet faller under 8°C.
Forskere fant at systemet lar brukere velge riktig strømningshastighet gjennom sirkulasjonspumpen selv under vanskelige værforhold. Dette betyr at en COP-forbedring på 0,88 % er mulig ved lave strømningshastigheter. Det var også en forbedring på 6,23 % i COP når den dynamiske strømningsjusteringspumpen ble brukt under økt etterspørsel.
Forskere planlegger å videreutvikle systemet ved å integrere standard effektiv temperatur og komfort i menneskekroppen i kontrolllogikken. Bruk av kunstig intelligens i varmepumpesektoren vil øke komforten ved bruk av disse enhetene. Enklere drift vil tillate popularisering av slike løsninger, blant annet: er blant de eldste sosiale gruppene for hvem det er for vanskelig å betjene enheter alene. Folk som er ute av huset mesteparten av dagen har også enda mer nytte. Algoritmen for sentralvarmestyring reduserer varmetap og øker energieffektiviteten til bygninger.
Kilde: Energiportalen, PV-magasinet
«Guru for sosiale medier. Sertifisert alkoholelsker. Ond musikkfanatiker. Internett-evangelist.»