Er wordt een Digitale Controller Toolkit ontwikkeld, die direct samenwerkt met de (Re)design Toolkit (1C), met als doel de optimale inzet van bronnen, buffers en warmtepompen. Directe interactie tussen ontwerp en aansturing vormen samen de holistische aanpak voor optimalisatie van warmtenetten op verschillende KPI’s.

Operationele control staat niet los van ontwerp
 
Ontwerp en aansturing kunnen daarin niet los worden gezien; toekomstige operationele aansturing heeft invloed op keuzes in de vroege ontwerpfase. De activiteiten in dit project zorgen voor implementatie van de kennis uit Project 1B in de Controller Toolkit. Deltares, TNO en TU Delft hebben de benodigde kennis m.b.t. dataplatforms, controllers en simulatietools om deze ontwikkeling efficiënt uit te kunnen voeren.

Slimme control mogelijkheden voor ontwerpers

Model-Predictive Control geeft, in tegenstelling tot klassieke control methoden, de mogelijkheid om te anticiperen op wat er in de toekomst gaat gebeuren. Dit is in het bijzonder nuttig bij buffering strategieën: hoeveel moet er worden opgeslagen en wanneer, om vraag en aanbod nu en in de (nabije) toekomst te garanderen. Het gebruik van buffers op verschillende tijdschalen kan bijdragen aan significante reductie van kosten (CAPEX en OPEX) en aan verhoogde inzet van duurzame bronnen. Agent-based control algoritmen zoeken naar het optimale evenwicht tussen vraag en aanbod voor verschillende actoren in een netwerk, zoals producenten, consumenten en prosumers. Extra uitdagingen voor agent-based demand-supply matching zijn: het omgaan met warmteverliezen en tijdsdynamiek.

Voorziene resultaten

• Een standard controller interface
• Topologie Optimizer Adapter
• Controller Adapters
• Integratie controllers en simulatiemodellen