Digital tvilling til optimering af batteridrift

AAMS bygger en tohovedet digital tvilling, der styrer et solcelleanlægs batteridrift. Den digitale tvilling muliggør, at beslutningstageren kan prioritere reduktion af CO2 og el-udgifter og håndtere de situationer, hvor dette konflikter. Den vil dels løbende ændre styringsstrategi og løbende evaluere på egen performance. Arbejdet efterspørges af, og sker i samarbejde med, relevante aktører i professionen og EAAA.

Projektets baggrund og formål

I mange tilfælde indgår prognoser fra 3.-part som datagrundlag for automatiserede beslutninger udført af en digital tvilling. Typisk oplæres den digitale tvilling med historiske data og sættes i drift med udgangspunkt i blandt andet prognosedata, der opdateres løbende. Der er i dag ikke udviklet digitale tvillinger til løbende evaluering af performance.

Dette projekt udvikler et nyt produkt. Produktet sikrer, at en automatiseret beslutningsproces løbende bliver evalueret og der kan gives alarmer, hvis de foreslåede beslutninger ikke lever op til forventningerne. Der udvikles to digitale tvillinger til optimering af maskinstyring og til beslutningsstøtte og/eller -automatisering. Den ene tvilling styrer og den anden evaluerer.

Den ekstra digitale tvilling vil, med nogen forsinkelse, beregne hvad den bedste løsning ville have været. Dette danner grundlag for en løbende evaluering af styringsstrategierne foreslået af den prognose-baserede digitale tvilling. Denne tilgang er ikke før set i professionen og empirisk viden fra deltagelse i forskellige konferencer i MADE-regi viser, at behovet for løbende overvågning af automatiserede beslutningsprocesser synes alment anerkendt men ikke afprøvet i praksis.

Resultater

Forventede resultater

I projektet opbygges en forretningsmodels baseret digital tvilling, der løbende, ud fra kendte forhold (med 1-3 dages forsinkelse), kan overvåge på kvaliteten af den teknisk/økonomiske digitale tvilling, der styrer anlægget bl.a. med baggrund i her-og-nu prognoser.

Vidensprodukter

Slutproduktet er en digital platform med live data og tilhørende automatiserede beslutningsprocesser. Såfremt det er muligt, indlejres den aktive løsning direkte i eaviden – alternativt linkes der til den. Empiriafrapporteringen publiceres på projektets projektsider. Der ”annonceres” med muligheden for at besøge en aktiv digital tvilling via diverse sociale medier, Tekniq og Maskinmesteren.