Wat zijn Microgrids en Virtuele Energiecentrales? De Toekomst van Elektrische Energie

Elektrische energie vormt de technologische basis voor industriële samenlevingen en heeft dit al vele jaren gedaan. Ondanks het feit dat systemen voor de levering en toepassing van elektrische energie een hoog niveau van volwassenheid hebben bereikt, doen zich voortdurend onvoorziene problemen voor. Deze problemen vereisen de ontwikkeling van efficiëntere en betrouwbaardere systemen, gebaseerd op nieuwe technologieën. Dit heeft geleid tot de opkomst van microgrids en virtuele energiecentrales, die de toekomst van energieproductie en -verbruik markeren.

Een virtuele energiecentrale (VPP) is een systeem van microgrids dat zich richt op de economische aspecten van energie en de rollen van de deelnemende lasten en energiebronnen. Het doel van een virtuele energiecentrale is het maximaliseren van de financiële voordelen voor zowel klanten als prosumenten. Een virtuele energiecentrale biedt de mogelijkheid om meerdere lasten en energiebronnen te aggregateren en op die manier tal van flexibele en technische aanvullende diensten aan te bieden, die gunstig kunnen zijn voor het elektriciteitsnet en netbeheerders.

De integratie van microgrids en virtuele energiecentrales biedt aanzienlijke voordelen, zowel op het gebied van energiebeheer als op financieel vlak. Microgrids kunnen bijvoorbeeld de afhankelijkheid van centrale energieproductie verminderen en de veerkracht van het energiesysteem vergroten. Ze spelen een cruciale rol in de overgang naar een duurzamer energiebeleid door het gebruik van hernieuwbare energiebronnen en kunnen in sommige gevallen zelfs bijdragen aan de stabiliteit van het net door hun vermogen om vraag en aanbod van energie in realtime te beheren.

De technologische vooruitgangen in dit veld zijn opmerkelijk. De afgelopen tien jaar hebben aanzienlijke theoretische en praktische onderzoeken geleid tot de ontwikkeling van geavanceerde technologieën en producten. Steeds meer fabrikanten adopteren deze technologieën, en over de hele wereld hebben nutsbedrijven tal van pilotprojecten opgestart. Dit maakt dat microgrids en virtuele energiecentrales snel terrein winnen in de wereldwijde energiesector.

Naast de voordelen voor de productie en distributie van energie, hebben microgrids en virtuele energiecentrales ook een belangrijk economisch potentieel. Door de mogelijkheid om elektriciteit uit te wisselen met andere netten of markten, kunnen de kosten van energieproductie en -verbruik voor zowel consumenten als bedrijven worden verlaagd. Bovendien kan de flexibiliteit van deze systemen bijdragen aan de stabiliteit van het grotere elektriciteitsnet, door bijvoorbeeld vraagrespons of het leveren van aanvullende diensten zoals frequentieregulatie en spanningsbeheersing.

Echter, er zijn ook uitdagingen bij de implementatie van microgrids en virtuele energiecentrales. De technologische complexiteit van het verbinden van verschillende energiebronnen en het waarborgen van de stabiliteit van het systeem is aanzienlijk. De controle over de diverse componenten van een microgrid vereist geavanceerde besturingssystemen en regelmethoden die moeten worden afgestemd op de dynamische omstandigheden van het energiesysteem. Daarnaast speelt cyberbeveiliging een steeds grotere rol, aangezien deze systemen kwetsbaar kunnen zijn voor cyberaanvallen die de integriteit van de netwerken in gevaar kunnen brengen.

De toekomst van microgrids en virtuele energiecentrales ligt in de verdere ontwikkeling van robuuste controlemechanismen, beveiligingstechnologieën en markten voor energiehandel. Er wordt verwacht dat deze systemen een sleutelrol zullen spelen in de overgang naar duurzamere energievoorziening, waarbij flexibiliteit, efficiëntie en kostenbesparing centraal staan. Dit vereist een nauwe samenwerking tussen wetenschappers, ingenieurs en beleidsmakers om de technologische en regelgevende kaders verder te ontwikkelen, die noodzakelijk zijn voor de succesvolle integratie van microgrids en virtuele energiecentrales in de bredere energiemarkt.

Daarnaast moet de toepassing van kunstmatige intelligentie en machine learning verder worden onderzocht om microgrids optimaal te beheren. Deze technologieën kunnen helpen bij het voorspellen van energiebehoeften, het optimaliseren van energieverdeling en het verbeteren van de algehele systeemprestaties. Het gebruik van gedistribueerde data-analyse kan ook bijdragen aan het verbeteren van de besluitvorming op zowel lokaal als mondiaal niveau, wat essentieel is voor het succes van deze innovatieve systemen.

Hoe kunnen voorspellende onderhoudsstrategieën de betrouwbaarheid en levensduur van energiesystemen maximaliseren?

In traditionele onderhoudsstrategieën wordt reactief gehandeld: pas nadat een storing is opgetreden, wordt ingegrepen. Dit leidt onvermijdelijk tot stilstand, verlies aan functionaliteit, en vaak aanzienlijke kosten. Reactief onderhoud is nog steeds wijdverspreid in eenvoudige of oudere systemen, waarbij fouten onverwacht optreden – bijvoorbeeld kortsluitingen in stroomkabels veroorzaakt door ratten, branden of natuurrampen – en onmiddellijk vervangen of hersteld moeten worden. Deze aanpak is inefficiënt, zeker in systemen die veeleisend zijn in termen van betrouwbaarheid en continuïteit.

Preventief onderhoud vormt al geruime tijd de norm in onder andere de maritieme sector. Hier wordt volgens een vast schema onderhoud gepleegd, ongeacht de werkelijke toestand van de apparatuur. Deze methode baseert zich op fabrikantsaanbevelingen en praktijkervaring en garandeert doorgaans een stabiele werking. Toch ontstaat er frictie: preventief onderhoud vereist vaak meer tijd dan strikt noodzakelijk en gaat gepaard met een verhoogde frequentie van onderhoudsinterventies die niet altijd nodig zijn.

De opkomst van voorspellend onderhoud betekent een paradigmaverschuiving. Door gebruik te maken van actuele gegevensanalyse en moderne wiskundige modellen – waaronder deep learning en machine learning – wordt niet alleen ingegrepen vóórdat een storing zich voordoet, maar precies op het moment dat de onderhoudsnoodzaak zich aandient. Voorspellend onderhoud streeft naar optimalisering van de operationele tijd en minimalisering van onderhoudskosten, terwijl het de betrouwbaarheid van systemen verhoogt.

Kritiek hierbij is de nauwkeurigheid van voorspellingen. Die nauwkeurigheid is afhankelijk van de kwaliteit en de hoeveelheid beschikbare data. Historische gegevens over normale werking, defecttrajecten en storingstoestanden vormen de basis van voorspellende modellen. Data worden gestructureerd, geclassificeerd en verwerkt om algoritmes te trainen en te valideren. Dit is een continu proces. Hoe meer gegevens beschikbaar zijn, des te beter worden de voorspellingen.

Voorspellend onderhoud kan worden geïntegreerd in bestaande SCADA-systemen, zonder dat extra meetapparatuur hoeft te worden geïnstalleerd. Hiermee kunnen bestaande infrastructuren worden benut voor real-time monitoring en analyse. Bovendien kunnen digitale tweelingen (Digital Twins) worden ingezet als virtuele representaties van fysieke assets, waarmee de toestand en het gedrag van een systeem continu kunnen worden gemonitord en voorspeld.

Een digitale tweeling maakt gebruik van ofwel fysisch-gebaseerde modellen, ofwel data-gebaseerde benaderingen. Die laatste – ondersteund door AI – groeien in populariteit vanwege hun vermogen om complexe en dynamische omgevingen te modelleren. Via IoT-sensoren wordt continue informatie verzameld over spanning, stroom en frequentie – fundamentele parameters in elektrische systemen – die samen een gedetailleerd beeld vormen van de systeemgezondheid. Deze data stroomt naar een centrale server en wordt verwerkt in de cloud.

Cloud computing maakt het mogelijk om voorspellend onderhoud te transformeren tot een dienst: Predictive Maintenance as a Service (PaaS). Hierbij worden algoritmes extern gehost en geoptimaliseerd, terwijl data vanuit het systeem naar de cloud wordt gestuurd voor analyse. PaaS verhoogt de schaalbaarheid en verlaagt de drempel voor implementatie in bestaande systemen. Elke node in het netwerk beschikt over geïntegreerde of gekoppelde sensoren die continu data verzamelen en naar het centrale systeem sturen, waar analyses plaatsvinden over bijvoorbeeld de Remaining Useful Life (RUL) van apparatuur.

Voor energiesystemen zoals Smart Microgrids (SMG), waarin meerdere spanningsniveaus en stroombronnen opereren, is voorspellend onderhoud cruciaal. Door de complexiteit en var