Gestionarea energiei este esențială într-o afacere, iar uneori alegerea formei de stocare poate maximiza productivitatea. O metodă ecologică este stocarea energiei sub formă gravitațională, folosind Inteligența Artificială.

Text de Mihai MIHĂILESCU, Eduard CEAUȘOGLU

Stocarea energiei sub formă gravitațională presupune pomparea apei în lacuri situate la altitudini mai mari și eliberarea ei la altitudini mai mici, atunci când este nevoie de energie suplimentară sau pentru vânzare, în momentele oportune.

Pentru fermele mici situate într-o poziție geografică adecvată, ar putea fi o alternativă la furnizorii de energie. În plus, această abordare cu mici lacuri distribuite are potențialul de a ajuta mediul înconjurător, deoarece flora și fauna locală pot beneficia de prezența apei, în special în perioadele de secetă, fără a exista un impact negativ asupra mediului, ca în cazul marilor lacuri de acumulare.

În scopul controlului de la distanță și al achiziției de date în astfel de locații, propunem utilizarea infrastructurii de comunicare cu rază lungă de acțiune și putere redusă (LoRa) și a protocolului LoraWAN – o astfel de infrastructură are avantajul suplimentar de a ajuta fermierii să ia decizii mai bune inclusiv pentru culturile lor, precum și de a le furniza avertismente, dacă este necesar.

Pentru a evalua fezabilitatea metodei, am realizat un studiu de caz pe o fermă locală de mici dimensiuni. Rezultatele inițiale indică faptul că eforturile financiare pentru utilizarea acestei metode sunt comparabile cu cele ale altor metode de stocare a energiei, dar stocarea energiei prin gravitație are avantajul suplimentar de a fi naturală și ecologică. Pentru un test de fezabilitate mai detaliat și la scară mai mare, propunem să folosim Inteligența Artificială (AI) pentru a alege cele mai potrivite locații pentru amplasarea iazurilor și tehnici de învățare automată (ML) pentru a examina inclusiv corelațiile ascunse și a trage o concluzie cu privire la presupunerea rezonabilă că prezența noilor iazuri este benefică în general.

O astfel de investigație oferă, de asemenea, informații dintr-o perspectivă cantitativă, ajutând cu date suplimentare calculele economice, cum ar fi perioada de recuperare a investiției (PBP) și rentabilitatea investiției (ROI) a proiectului.

Cuvinte cheie: inteligență artificială

Introducere

În contextul actual al crizei energetice, este important nu numai să se exploreze modalitățile de creștere a eficienței utilizării energiei, ci și să se analizeze posibilitatea de a produce și stoca energie la nivel local. Acest lucru este deosebit de relevant pentru întreprinderile mici situate în zonele rurale, care pot fi afectate ireversibil de prețul energiei, triplat in aproximativ doi ani, și/sau de disponibilitatea acesteia (Figura 1, Tabelul 1). Din punctul de vedere al dezvoltării durabile, cea mai bună abordare este de a găsi o modalitate de stocare a energiei într-un mod ecologic și cu un impact pozitiv asupra mediului.

Fig. 1. Prețurile medii ale energiei electrice tranzacționate pe OPCOM PCCB-LE-FLEX
Sursa: prelucrare proprie pe baza statisticilor OPCOM [13].
Tabelul 1. Prețurile medii tranzacționate pe  PCCB-LE-FLEX, extras
Sursa: prelucrare proprie pe baza statisticilor OPCOM [13]

Potrivit unui studiu publicat de operatorul pieței de gaze și energie electrică din România (OPCOM) până în ianuarie 2023, în ultimul an, prețul mediu ponderat al energiei electrice a crescut cu aproximativ 200%, de la 297,6 RON/MWh în noiembrie 2021, până la 890,14 în ianuarie 2023. În cazul prețului de vârf (disponibil de luni până vineri, între orele 6:00 și 22:00), creșterea a fost și mai spectaculoasă la începutul anului 2022 (cu o creștere de 135%), urmată de o anomalie economică la începutul anului 2023 (o scădere sub prețul de bandă).

Privind retrospectiv la statisticile indicilor calculați pe baza fostului model operațional până în mai 2020 (CMBC-EA), creșterea pe 5 ani între 2015 și 2020 a fost doar de aproximativ 50% pentru prețul mediu ponderat și de 70% pentru prețul de vârf (Fig. 2). Între 02.2015 și 02.2023 prețul mediu ponderat s-a majorat practic de 6 ori, de la 150 la 900 RON.

Fig. 2. Prețurile medii tranzacționate pe CMBC-EA
Sursa: prelucrare proprie pe baza statisticilor OPCOM [14]

Ca o consecință a creșterii prețului energiei, a crescut și prețul apei. Acest lucru are un impact puternic asupra fermierilor, deoarece le limitează capacitatea de a-și uda culturile, în special în perioadele de secetă semnificativă. Toți acești factori au un impact negativ asupra calității și cantității culturilor produse de ferme.

Pentru a diminua aceste riscuri, este recomandabil ca micii fermieri să analizeze condițiile lor specifice și fezabilitatea de a investi în echipamente de producere a energiei electrice (solare, eoliene, microhidrocentrale, micro-termice, ș.a.m.d.). Este mai probabil ca fermele mai mari să își poată permite astfel de analize și investiții.

Un risc foarte important, care trebuie monitorizat și luat în considerare pentru evaluare din perspectivă calitativă și cantitativă, provine din incertitudinea abordării guvernamentale locale, care, în cazul României, este foarte probabil să fie schimbată într-un termen legal foarte scurt, ceea ce poate afecta și planul de afaceri inițial.

Noțiunea de “prosumator” a fost introdusă în legislația românească în urmă cu șase ani, în martie 2017. Un prosumator este un utilizator final care are și capacitatea de a produce energie. Prin lege, prosumatorii sunt integrați în infrastructura națională de distribuție. Când vine vorba de perspectiva comercială, abordarea a fost schimbată în scurta perioadă de timp de la introducerea conceptului. Deocamdată, abordarea actuală în România este aceea de a schimba energia activă produsă și transferată în rețea cu cea consumată din rețea de către prosumatori într-un raport “1 la 1”. Cu toate acestea, prosumatorii plătesc aceleași costuri fixe pe KWh de energie consumată din sistemul electric național, la fel ca toți utilizatorii finali.

Fig. 3. Structura prețurilor la factura de energie electrică în luna iulie 2022.
Sursa: Prelucrare proprie pe baza facturii Hidroelectrica
Fig. 4. Structura prețurilor la factura de energie electrică în luna decembrie 2022.
Sursa: Prelucrare proprie pe baza facturii Enel cu tarif negociat rezidențial / Fix Online / JT

Prin urmare, pe baza legislației actuale, pentru a nu avea costuri suplimentare un prosumator trebuie să transfere în rețea mai mult din producția proprie față de necesarul său de consum din sistem. Raportul diferă funcție de furnizorul de energie cu care este încheiat contractul de utilități. Pe baza unui contract cu Hidroelectrica un prosumator trebuie să transfere în rețea mai mult de 250 KWh din producția sa pentru a putea consuma fără costuri suplimentare din sistem 100 KWh, atunci când are nevoie, adică cu 150% mai mult; în cazul Enel trebuie transferați doar 175 KWh pentru a consuma din SEN 100 KWh fără costuri adiționale, deci 75% mai mult.  În termeni de eficiență, acest lucru este echivalent cu un sistem cu randament η=35,7% în cazul relației prosumatorului cu Hidroelectrica și η=56,8% în cazul Enel, iar acest lucru se datorează prețului energiei active raportat la costurile reglementate (de transport,  distribuție, cogenerare, certificate verzi, etc.). Pentru contractele de tip Enel Fix Anual / Tarif negociat rezidential / JT pretul energiei active la nivelul lunii decembrie a fost de 1,219 RON/KWh, ceea ce înseamnă un total de 1,83 RON/KWh, respectiv un randament mai mare de η=66,5% și doar 50% de transferat suplimentar în SEN;   

Înainte de ultima modificare legislativă din 2022, randamentul era mai mic de 25%, din cauza prețurilor diferite de vânzare și cumpărare a energiei.

În schimb, în Canada de exemplu, au existat două tipuri de contracte semnate pentru 20 de ani cu Hydro One [6]:

  • Net Metering: permite economisirea energiei în rețea, similar unei baterii mari, de unde poate fi extrasă ulterior fără costuri sau se poate plăti 0,077 CAD /KWh pentru ceea ce depășește producția [6];
  • microFIT: acesta este un contract de tip “sell only” [7]. Energia produsă este vândută la un tarif fix în schimbul unor sume de bani care sunt trimise în fiecare lună.   Această rată de vânzare este de 0,29 CAD/KWh, de aproximativ 3 ori mai mare decât rata plătită în cadrul sistemului de contorizare netă.

Acest lucru înseamnă că, din punct de vedere economic, este clar că are sens să se vândă ceea ce este produs de microcentrala ecologică la un preț ridicat (microFIT) și să se cumpere pentru uz casnic sau agricol la un preț mai mic (NetMetering); ambele tipuri de contracte ar putea fi semnate simultan pentru aceeași locație/utilizator, dar sistemele ar trebui să fie independente și nu interconectate. Se pare că nu toate țările oferă acest stimulent și chiar și Canada a oprit aderarea de noi case la acest program, dar acesta va fi încă activ timp de alți 14-15 ani pentru cei care au semnat deja astfel de contracte [8].

De dată mai recentă, în California (SUA) a fost demarat programul unei centrale electrice virtuale prin care se asigură stabilitatea și continuitatea funcționării rețelei în situații de urgență prin utilizarea a 50.000 de sisteme de stocare energie Tesla ca o mega baterie distribuită. În momentele de vârf, când rețeaua este stresată, se preia energie din aceste sisteme particulare la un preț de 2 USD/KWh, echivalentul a peste 9 RON/KWh, adică de 8 ori mai mult decât cel mai mare preț al energiei active menționat anterior [15].

Exemplul de mai sus arată importanța legilor locale/abordărilor guvernamentale și a stabilității lor în timp pentru deciziile de afaceri și de investiții.

Pentru stocarea energiei, se pot folosi iazuri mari sau mici pentru colectarea apei de ploaie sau prin pompare de la altitudini mai joase, folosind surplusul de energie de la o centrală solară sau eoliană sau folosind energie electrică mai ieftină în afara orelor de vârf pentru pompare și furnizând în timpul orelor de vârf energie produsă prin intermediul unor microgeneratoare hidroelectrice. Eficiența pompării apei în iazurile mici ar putea să nu fie imediat evidentă. Cu toate acestea, această abordare a fost folosită de mult timp pentru sisteme mari (CHEAP), cum ar fi Sacuieu-Dragan [5], Frunzaru [18], Tărnița [5] [10].

În astfel de sisteme mari, eficiența echipamentelor este ridicată, aproximativ 75%-80% pentru pompare și 90%-92% pentru generarea de energie electrică; astfel, eficiența totală pentru sistemele mari este de aproximativ 70%. Acest procent poate scădea la 50%-60% atunci când sistemele sunt mai mici și dacă se ia în considerare evaporarea apei. Deși aceste cifre pot părea relativ scăzute, din punct de vedere comercial în România, aceste sisteme sunt de aproape două ori mai eficiente decât injectarea de energie în rețea pe baza unui contract de prosumator cu Hidroelectrica.

În sistemul hidroenergetic Sacuieu – Drăgan, de exemplu, există două pompe de 5 MW pentru ridicarea apei la o înălțime de 190 de metri. La Frunzaru, puterea de pompare este mai mare, dar înălțimea de pompare este mai mică. Decizia de implementare a unui astfel de proiect este una centralizată din cauza costurilor ridicate și a impactului ecologic și politic, astfel că se pot aștepta întârzieri uriașe pentru implementare.

Proiectul Tarnița este un astfel de exemplu, în care implementarea a fost amânată de mai multe ori, astfel încât, la Ministerul Energiei interesul a scăzut la un asemenea nivel încât nici măcar site-ul web al proiectului nu mai este valabil [10]. Proiectul Tarnița a fost considerat ineficient din punct de vedere economic, ceea ce este discutabil, deoarece un proiect elvețian, centrala Nant de Drance, cu o capacitate mai mică (900MW față de 1.000MW) și cu un buget dublu (2 mld. euro față de 1 mld. euro) este considerat unul foarte reușit după 14 ani de implementare [11][17][1].

Același rezultat ca și în cazul sistemului hidrografic Sacuieu – Drăgan (putere totală de pompare de 10 MW) poate fi obținut, de exemplu, din 5 000 de instalații de pompare mici cu o putere de pompare de 2 kW fiecare, dar care necesită coordonare în exploatare; nu este necesar să se pompeze până la 190 m (ceea ce poate crește costurile și poate scădea eficiența), dar apa poate fi pompată foarte simplu până la 50-60 m înălțime cu echipamente standard disponibile la prețuri mici datorită producției pe scară largă pentru această gamă de valori de putere și presiune. În ceea ce privește impactul asupra mediului al noilor iazuri mici, intuitiv ne putem imagina că va fi unul pozitiv, deoarece prezența apei ajută atât flora, cât și fauna locală.

În acest context, scopul lucrării este de a analiza și de a propune stocarea energiei gravitaționale în iazuri mici și de a gestiona această resursă folosind achiziția de date de la distanță și o platformă de învățare automată în cloud care poate optimiza procesul și poate sprijini fermierii în deciziile lor.

Caz de utilizare

În micile implementări solare, eoliene sau microhidrocentrale pentru ferme sau pentru uz casnic, un invertor este utilizat în mod normal pentru a converti parametrii electrici variabili de intrare în tensiune de ieșire fixă (230V/240V/380V) adecvată pentru toate dispozitivele sau aparatele. Pentru a stoca surplusul de energie produs de acest tip de sistem, este necesar un tip special de invertor (un invertor hibrid care utilizează baterii). Bateriile sunt modulare și, de obicei, sunt un multiplu de 3KWh sau 5KWh.

Pentru a stoca gravitațional 5KWh de energie, un volum de 30 m3 de apă trebuie să fie ridicat la 60 de metri, sau 60m3 pentru 30 de metri (Fig.5).

Un iaz de 30 m3 este echivalent cu o piscină medie de 4m*7m*1,1m. Din punctul de vedere al investiției, un modul de baterii de 5KWh este echivalent cu un sistem format dintr-o pompă de 1KW, o microhidrocentrală la scară casnică de 1KW, o piscină de 30 m3 cu cadru și conductele corespunzătoare.

Așadar, numai pe baza acestui criteriu financiar nu este evident ce abordare este mai bună pentru stocarea energiei. Foarte important pentru optimizarea randamentului sistemului este punctul de funcționare al pompei, deoarece acest parametru poate varia foarte mult și, astfel, poate influența dramatic eficiența generală a sistemului. De exemplu, din curbele caracteristice de funcționare inclusiv graficul de randament al pompei acesta poate ajunge la ~70% pentru un anumit debit și scade la 30%. pentru un debit dublu sau jumătate. Foarte important este, de asemenea, sistemul de conducte, deoarece pierderea de energie pe tuburile subțiri este foarte mare.

Scalarea stocării în baterii este liniară, în timp ce prețul pe KWh instalat pentru stocarea apei scade, astfel încât, pentru capacități mai mari, stocarea gravitațională ar putea fi o opțiune mai bună. Din punct de vedere operațional, o abordare combinată poate acoperi mai multe cerințe: cea mai mică baterie prezentă în sistemul de invertoare poate acoperi foarte rapid orice solicitare de energie (datorată, de exemplu, unei creșteri a cererii de energie electrică, unei întreruperi sau unei defecțiuni a liniei), inclusiv orice pornire automată a microgeneratorului hidroelectric, în timp ce un iaz poate acumula energie mai ieftin, chiar și fără ploaie, și în cantități mai mari.

Din punct de vedere ecologic, un iaz este mai prietenos cu mediul în comparație cu o baterie, care are o amprentă ecologică mare.

Specific surselor de energie regenerabilă solară și eoliană este incertitudinea lor în ceea ce privește cantitatea și timpul de producție, care riscă să nu fie aliniate la necesități. Prin urmare, este foarte utilă posibilitatea de a stoca energia și, eventual, de a o transfera în rețea atunci când este în exces sau când rețeaua are nevoie în perioadele de vârf.

Din păcate, deocamdată, în România, prețul plătit prosumatorilor pentru energia electrică injectată în sistemul național nu este diferențiat în funcție de ora de livrare (vârf sau în afara orelor de vârf). Așadar, această oportunitate nu poate fi valorificată la nivel local prin consumul/stocarea energiei în afara orelor de vârf și livrarea acesteia în orele de vârf, așa cum se întâmplă în marile hidrocentrale de pompare. 

Plasarea iazurilor

În această secțiune se folosește Inteligența Artificială pentru a obține o vedere aeriană de înaltă rezoluție a unei zone, inclusiv modelul digital al terenului (DTM) 3D, pe baza unui survol cu o dronă Mavic Pro de uz casnic. Acesta este un pas foarte important pentru identificarea celei mai potrivite locații pentru amplasarea unui iaz de acumulare a apei.

Zona de interes este izolată pe baza mai multor constrângeri:

●  diferențe de altitudine

●  statutul proprietății și posibilitatea de a o folosi pentru construirea unui iaz

●  acces ușor pentru săpături și conducte între iazuri

Fig.5. Traiectoria de zbor planificată deasupra zonei analizate
Sursa: prelucrare proprie

Un software specializat este apoi utilizat pentru planificarea zborului [2] (figura 5). Trebuie stabiliți mai mulți parametri de intrare:

●  altitudinea de zbor

●  rezoluția necesară

●  precizia solicitată

Setul de fotografii aeriene 2D rezultat este apoi procesat pentru obținerea de DTM-uri și hărți topografice sau orto-foto-planuri (vederi aeriene neafectate de distorsiuni optice, construite folosind aceste fotografii ca într-un puzzle) [3]. Cu ajutorul unor algoritmi puternici de inteligență artificială, se identifică puncte similare în fotografii și, astfel, se poate realiza măsurarea distanțelor dintre acestea din diferite puncte de vedere. Prin utilizarea acestei tehnici, se pot calcula altitudinile punctelor. Punctele cu aceeași altitudine sunt plasate pe aceeași curbă de nivel (Fig.6. și Fig.7).

Este important de reținut faptul că curbele de nivel obținute sunt curbe optice și nu curbe la sol. Acest lucru este mai relevant în zonele cu copaci, unde curbele corespund vârfurilor copacilor, nu solului. Zonele cele mai potrivite pentru amplasarea iazurilor sunt cele cu o densitate mai mică a curbelor, unde terenul este aproximativ plat.

De asemenea, este important de menționat că este nevoie de o astfel de investigație locală, deoarece planurile topografice obișnuite sau Google Maps Terrain nu sunt potrivite pentru astfel de zone mici vizate de proiectele de amenajare a iazurilor mici din cauza preciziei reduse a acestora în acest scop.

Fig.6. DTM 3D pentru zona cercetată
Sursa: prelucrare proprie
Fig.7. Orto-foto-planul și DTM 3D rezultate pentru zona cercetată
Sursa: prelucrare proprie

Învățarea automată în sistemele de stocare a energiei

Datorită progreselor tehnologice actuale, sistemele de stocare a energiei (ESS) și dispozitivele de stocare a energiei (ESD) trebuie să aibă performanțe superioare, o fiabilitate mai mare, o durabilitate mai bună și strategii de gestionare mai bune.  Deoarece aceste sisteme se bazează pe starea a numeroși indicatori, strategiile de control avansate trebuie să ia în considerare compromisuri în ceea ce privește un număr mare de parametri atunci când se proiectează astfel de sisteme. ML are puterea de a accelera în mod semnificativ calculele, de a capta sisteme complexe pentru a crește precizia predicției și de a lua cele mai bune decizii posibile pe baza unor lecturi complete de date. Este adecvată pentru gestionarea în timp real datorită eficienței de calcul [4].

Există diferite tipuri de dispozitive de stocare a energiei. Unele dispozitive de stocare a energiei utilizează tehnologia electrochimică: baterii, baterii de flux, condensatori, pile de combustie. Alte dispozitive de stocare a energiei sunt de natură fizică: stocare prin pompare, stocare cu aer comprimat, magneți supraconductori, săruri topite etc.

Datorită puterii masive de procesare a computerelor moderne, ML este foarte utilă în problemele cu mai mulți factori. Straturi de neuroni foarte bine conectați procesează datele de intrare și identifică soluția optimă pentru problema vizată.

Datorită numărului de factori implicați în calcularea optimizărilor pentru producția, stocarea și furnizarea de energie, ML este un instrument puternic de utilizat pentru gestionarea acesteia. 

Prosumatorul se confruntă cu problema alegerii celei mai bune căi de acțiune pentru utilizarea energiei produse. În funcție de momentul din zi, prețul pe KWh variază, dar și producția de energie și utilizarea în gospodărie. Cantitatea de energie stocată în SDL-urile disponibile este, de asemenea, un factor important. ML poate fi utilizată în optimizarea producției de energie, precum și în gestionarea energiei produse. În funcție de factori precum ora din zi, vremea, precipitațiile și prețul KWh, diferite SDG-uri ar fi optime. Un model ML antrenat pe baza datelor colectate anterior ar fi capabil să facă predicții pe baza acestor informații și să maximizeze rezultatul financiar. Modelul ar putea fi reeducat cu un set de date de instruire îmbogățit (obținut prin adăugarea datelor recent colectate).

Modelul ar putea apoi să utilizeze o abordare de tip “încercare și eroare” pentru a optimiza performanța. 

Adaptabilitatea centralelor hidroelectrice cu acumulare prin pompare (PSHP) compensează natura imprevizibilă și inconsecventă a producției de energie fotovoltaică și eoliană. Acest lucru contribuie la creșterea fiabilității rețelei electrice și la încurajarea integrării surselor de energie regenerabilă (ER) [16]. Necesitatea unui control de înaltă calitate al unității de stocare prin pompare devine din ce în ce mai evidentă pe măsură ce sistemele integrate PSHP și RE cresc în dimensiune. Controlul unității de stocare prin pompare s-a dovedit a fi mai dificil decât controlul unității de generare a energiei hidroelectrice convenționale.

În lucrarea “Controller Optimization Approach Using LSTM-Based Identification Model for Pumped-Storage Units”, Feng et al. au încercat să optimizeze o unitate de stocare prin pompare prin utilizarea rețelelor cu memorie pe termen scurt (LSTM). Rezultatele lor au arătat că modelul ML a avut o acuratețe și o capacitate de generalizare mai bune decât celelalte abordări.

Învățarea automată în impactul asupra mediului

La prima vedere, impactul asupra mediului generat de introducerea a două rezervoare de apă deschisă pare a fi pozitiv. Rezervoarele de apă deschise cresc umiditatea relativă din zonă prin procesul de evaporare a apei. Dintre toate vârfurile de risc de incendiu (pe sistemele de scală FWI95 și ISI95), scăderea umidității relative a fost factorul determinant în 75% din cazuri [9]. Impactul asupra faunei locale ar trebui să fie, de asemenea, unul pozitiv. Două surse de apă potabilă ar fi introduse în mediul înconjurător.

Impactul introducerii iazurilor de acumulare poate fi analizat cu ajutorul ML. Pentru efectuarea unei analize cuprinzătoare este necesară o multitudine de factori. ML este deosebit de utilă în problemele cu mai mulți factori, datorită capacității impresionante de calcul. Datele ar trebui să fie colectate din locația lacurilor, precum și dintr-o zonă de control. Datele culese ar putea ajuta la realizarea unor corelații între nivelul de umiditate și riscul de incendiu sau între disponibilitatea apei și bunăstarea faunei. ML ar putea ajuta la descoperirea unor corelații complexe și, de asemenea, a unor relații cantitative care nu ar putea fi descoperite prin judecata umană.

ML este, astfel, foarte util în analiza stării, previziunile și luarea deciziilor, dar necesită cunoștințe IT specifice și capacități de calcul puternice. Pentru fermele mici și mijlocii, nu este fezabil să implementeze astfel de sisteme pentru o mai bună gestionare (inclusiv gestionarea energiei). Pentru fermele mari, acest lucru ar putea fi fezabil, dar, întrucât nu este vorba de activitatea lor principală, este mai probabil ca investițiile să fie destinate nevoilor lor specifice. Așadar, o platformă care oferă capacități de colectare și procesare a datelor (inclusiv ML) poate ajuta fermele de toate dimensiunile să își optimizeze activitățile, primind alerte bazate pe “semnale punctuale” colectate și interpretate de modele ML și chiar să conducă unele dintre activități (de exemplu, comanda sistemelor de udare sau gestionarea energiei în vederea optimizării consumului, a stocării și a generării). Un astfel de serviciu este planificat să fie oferit pe platforma myiot.ro dezvoltată prin proiectul PleIT de către Smart League Company [19].

CONCLUZII

Infrastructura de comunicații cu rază lungă de acțiune și putere redusă (LoRa), protocolul LoRaWAN și platforma de învățare automată formează un sistem care are avantajul suplimentar de a ajuta fermierii să colecteze date, să primească avertismente, să ia decizii mai bune pentru culturile lor și chiar să conducă unele dintre activitățile de la distanță (de exemplu, comanda sistemelor de udare sau gestionarea energiei pentru a optimiza consumul, stocarea și generarea). Rezultatul sistemului poate fi utilizat pentru a elabora o cartă de proiect și pentru a lua decizii operaționale și de investiții.

RECUNOAȘTERI

Această lucrare conține rezultatele parțiale ale cercetării din cadrul proiectului “PleIT – Contract de finanțare IoT cu consum redus de energie perpetuu: 16/221_ap2/19.03.2020 – COD SMIS 128975”.

REFERINȚE

[1]ALPIQ.com, 2022, Centrala electrică Nant de Drance cu acumulare prin pompare

https://www.alpiq.com/power-generation/ hydropower-plants/pumped-storage-power-plants/nant-de-drance, Accesat la 05/03/2023

[2]Dronedeploy.com, 2023, Product/Mobile, https://www.dronedeploy.com/product/mobile/, accesat la 05/03/2023.

[3]Dronedeploy.com, 2022, Product/Photogrammetry, https://www.dronedeploy.com/product/photogrammetry/, accesat la 05.03.2023.

[4]Gao, T., Lu, W., 2021, Machine learning toward advanced energy storage devices and systems, iScience, 24 (1), articolul 101936.

[5]Hidroelectrica, https://www.hidroelectrica.ro/article /37, accesat la 05.03.2023.

[6]Hydro One, https://www.hydroone.com/ business-services/generators/net-metering, accesat la 05.03.2023.

[7]Ieso.ca, 2022, Programul microFIT, https://www.ieso.ca/en/Get-Involved/microfit/news-overview, accesat la 05/03/2023

[8] Independent Electricity System Operator, Ontario, Canada, https://www.ieso.ca/en/Sector-Participants/ Feed-in-Tariff-Program/Overview, accesat la 05.03.2023.

[9]Jain, P., Castellanos-Acuna, D., Coogan, S.C., Abatzoglou, J.T., Flannigan, M.D., 2022. Observed increases in extreme fire weather driven by atmospheric humidity and temperature. Nature Climate Change, 12(1), pp.63-70.

[10]Ministerul Energiei, 2022, Hidro Tarnița SA, http://energie.gov.ro/companiile-din-subordine/hidro-tarnita-s-a/, accesat la 15/7/2022

[11]Nant de Drance, 2022, Centrala electrică, https://www.nant-de-drance.ch/en/the-plant, accesat la 15/7/2022

[12] Autoritatea Națională de Reglementare în domeniul Energiei Autoritatea Națională de Reglementare în domeniul Energiei (ANRE), Ordinul 50/2017, Monitorul Oficial, Partea I , nr. 481/26.VI.2017. 
[13]OPCOM- Operatorul Pietei de Energie Electrica si Gaze Naturale (Operatorul Pietei de Energie Electrica si Gaze Naturale), https://www.opcom.ro/rapoarte-pccb-le-flex-statistici-flex/ro, (ultima actualizare: 30.1.2023) Accesat la 05/03/2023
[14]OPCOM,Operatorul Pietei de Energie Electrica si Gaze Naturale, Rezultatele Arhivei (CMBC-EA) pentru energie electrică (operațional până la 8 mai 2020, actualizat 19.7.2021) https://www.opcom.ro/arhiva-statisticiPCCBLE/ro , Accesat la 05/03/2023
[15] https://www.utilitydive.com/news/pge-tesla-virtual-power-plant/630310/, Accesat la 05/03/2023

[16]Papaefthymiou, S.V., Papathanassiou, S.A., 2014, Optimum sizing of wind-pumped storage hybrod power stations in island systems, Renew. Energy, Vol.64, 187-196. În Feng, C., Chang, L., Li, C., Ding, T., Mai, Z., 2019. Abordare de optimizare a controlerului utilizând modelul de identificare bazat pe LSTM pentru unitățile de stocare prin pompare. IEEE access, 7, 7, pp.32714-32727.

[17] Pini Smart Engineering, 2022, Centrala hidroelectrică cu acumulare prin pompare Nant de Drance, Cantonul Valais, Elveția,

https://www.pini.group/pini/expertise/energy-power/nant-de-drance.html, accesat la 05/03/2023

[18]Asociația Română pentru Microhidroenergie, 2014, Prima amenajare hidroenergetică cu acumulare în România, la Frunzaru,

https://www.asociatiamhc.ro/prima-amenajare, accesat la 05/03/2023

[19]Smartleague.ro, 2023, Rezultate. Rezultatul practic al cercetarii si dezvoltarii (produsul dezvoltat)-Results. Rezultatul practic al cercetării și dezvoltării (produs dezvoltat), în cadrul proiectului IoT Perpetual Low Energy IoT, https://www.smartleague.ro/rezultate/, Accesat la 05/03/2023.

Pentru mai multe informații, vă rugăm să ne contactați la:

Smart League SRL, Strada Bucegi nr. 5A, Ploiești, județul Prahova, România, telefon: 0735188303.
E-mail: mihai.mihailescu@smartleague.ro, eduard.ceausoglu@smartleague.ro

Autor corespondent: mihai.mihailescu@smartleague.ro