Projekt - District Heating Sensor Power
- Skalerbare IoT-målepunkter i fjernvarmenettet til optimeret drift og styring
Projektstart juli 2021. Afsluttet i 2024.
I dag er realtidsmålinger af temperatur, flow og tryk begrænset til få steder i fjernvarmenettet. Der er derfor stor forespørgsel blandt forsyninger på en kommercielt tilgængelig teknisk og økonomisk rentabel løsning: Dette skal supplere eksisterende målinger og smart meter data fra fjernaflæste varmemålere for at støtte op om den allestedsnærværende overgang mod data-drevne styringsmuligheder.
Formålet med projektet
Målet med projektet var at etablere et avanceret og effektivt system for IoT-målinger i fjernvarme-ledningsnettet. Konceptet var en helhedsløsning med sigte på fleksibilitet og omkostningseffektivitet som middel til at mangfoldiggøre fremtidige målepunkter i fjernvarmenettet med betydelige grønne effekter til følge i form af optimeret drift.
Projektets indhold
Målet blev opnået gennem forskning og udvikling, som kombinerede lav-energikomponenter med termiske energihøstningsmoduler, solceller, clamp-on sensorteknologi samt et nyt selvhelende, trådløst transmissionsnetværk.
Målet var at udvikle ledningsfri IoT-målestationer, der er uafhængige af strøm fra kabler og som kontinuert sender data hjem via en stabil trådløs kommunikation.
Arbejdet omfattede udvikling af:
- Nye tilpassede og optimerede energihøstkomponenter, specielt designet til at tappe varmeenergi fra fjernvarmerør
- Clamp-on sensorteknologi til nem montering i fjernvarmebrønde uden gennembrydning af røret.
- Solcelledrevet trådløs datakommunikation
- Test og validering af clamp-on målinger i laboratorierne ved Teknologisk Institut
- Markedsføring og kundeportal via Grundfos’ cloudløsninger.
Den samlede IoT-løsning blev demonstreret af fjernvarmeforsyninger og forventes præsenteret på markedet målrettet fjernvarmeforsyninger i Danmark og udlandet.
Deltagere
- Teknologisk Institut (projektleder)
- Grundfos
- TEGnology Aps
- Remoni
- AffaldVarme Aarhus
- Silkeborg Forsyning.
Links
- Projekt - Fjernvarme - Tilstandskontrol til Asset Management
- Effektivisering af fjernvarmeforsyning ved anvendelse af smart meter-data og supplerende sensorer (danskfjernvarme.dk)
- Implementering af selvlærende algoritmer til driftsanalyse- og styring hos små og mellemstore fjernvarmeforsyninger (danskfjernvarme.dk)
- IoT-måleløsninger på vej til fjernvarmenettet (artikel i Maskinmesteren)