Energie efficiency als doel
Duurzame energie opslaan / minder gebruik fossiele centrales
Het Reformers project streeft naar zelfvoorziening door binnen de Flagship Vallei, een soort demonstatieproject voor Europa waarbij efficiëntie en duurzaamheid centraal staan. Het doel is om de opgewekte duurzame energie zo goed mogelijk te benutten en overtollige energie op te slaan voor later gebruik, in plaats van te verspillen. Daarmee richt het Reformers project zich op het verminderen van de noodzaak om terug te vallen op minder duurzame energiebronnen. Dit kan bijvoorbeeld door middel van innovatieve opslagmethoden zoals batterijopslag of andere geavanceerde technologieën ook in de besturing.
Door deze aanpak kan het project bijdragen aan een duurzamere toekomst, waarbij energiebronnen optimaal worden benut en verspilling wordt geminimaliseerd. Het is een inspirerend voorbeeld van hoe bedrijfsvoering en duurzaamheid hand in hand kunnen gaan.
Er is een lange termijn opslag over de seizoenen, maar dat vraagt veel capaciteit. Waar het in het Reformers project Heiloo over gaat, is korte termijn fluctuatie over een of een paar dagen. Hierbij wordt ook gehandeld met overtollige energie op basis van day-ahead prijzen.
Day-ahead prijzen zijn de prijzen die worden vastgesteld voor de levering van elektriciteit de volgende dag. Deze prijzen worden bepaald op basis van vraag en aanbod en worden doorgaans per uur vastgesteld. Door gebruik te maken van deze prijzen, kan overtollige energie op het juiste moment worden verkocht, wat zorgt voor een efficiënter gebruik van duurzame energie en een betere afstemming tussen productie en consumptie. Dit is in onderstaande sheet weergegeven
Door deze aanpak kan het Reformers project en dus ook de deelnemer in het project ook een betere prijs krijgen voor de opgewekte energie, wat bijdraagt aan de economische duurzaamheid van het project.
Deze aanpak helpt niet alleen om de afhankelijkheid van minder duurzame energiebronnen te verminderen, maar draagt ook bij aan een stabielere en duurzamere energievoorziening.
Big Data en Digital Twins: De Toekomst van Energievoorziening in de Wijk
Het Reformers is een grootschalig project, met onder andere waterstof en netcongestie op het midden spanningsnet op de Boekelermeer maar due ook in Heiloo met Plan Oost en Oude Werf. Met Reformers werkt Heiloo mee aan een project dat voor de toekomst betere oplossingen zoekt voor de energievoorziening. Het Heiloo deel gaat vooral om energieopslag en daarmee ook energietransport. Daarvoor wordt al die informatie verzameld.
In de moderne wereld spelen technologieën zoals Big Data en Digital Twins een cruciale rol in het verbeteren van onze energievoorziening. Maar wat betekenen deze termen precies en hoe kunnen ze bijdragen aan een duurzamere en efficiëntere toekomst voor Heiloo en jouw wijk? Laten we dit verkennen.
Wat is Big Data?
Big Data verwijst naar de enorme hoeveelheden data die dagelijks wordt verzameld uit verschillende bronnen, zoals slimme meters, sensoren en huishoudelijke apparaten. Deze data wordt geanalyseerd om waardevolle inzichten te verkrijgen die helpen bij het optimaliseren van energiegebruik en het voorspellen van toekomstige behoeften.
Wat is een Digital Twin?
Een Digital Twin is een virtuele replica van een fysiek object, systeem of proces. In de context van energievoorziening kan dit een gedetailleerd 3D-model van een hele wijk zijn, inclusief alle woningen en infrastructuur. Deze digitale kopie maakt gebruik van real-time data om de prestaties en het gedrag van zijn fysieke tegenhanger te monitoren en te optimaliseren.
Hoe Werken Big Data en Digital Twins Samen?
-
Data Verzameling en Analyse: Big Data wordt verzameld uit verschillende bronnen en geanalyseerd om waardevolle inzichten te verkrijgen. Digital Twins gebruiken deze data om nauwkeurige en dynamische modellen te creëren.
-
Real-time Monitoring: Digital Twins gebruiken real-time data van sensoren om de prestaties van hun fysieke tegenhangers te monitoren. Dit helpt bij het voorspellen van problemen en het optimaliseren van processen.
-
Voorspellend Onderhoud: Door Big Data-analyse kunnen Digital Twins voorspellen wanneer een machine of systeem onderhoud nodig heeft, wat helpt om downtime te verminderen en de efficiëntie te verhogen.
-
Optimalisatie van Processen: Digital Twins kunnen simulaties uitvoeren op basis van Big Data om verschillende scenario’s te testen en de beste oplossingen te vinden voor procesverbeteringen.
Integratie van Systemen: Digital Twins centraliseren informatie uit verschillende systemen, wat leidt tot betere coördinatie en productiviteit
Toepassingen op Wijkniveau
Op wijkniveau kunnen Big Data en Digital Twins aanzienlijke voordelen bieden:
-
Energieverbruik Monitoren: Door data van slimme meters en sensoren te analyseren, kunnen energiebedrijven inzicht krijgen in het energieverbruik per woning en per wijk. Dit helpt bij het identificeren van inefficiënties en het optimaliseren van energiegebruik.
-
Voorspellen van Energiebehoefte: Big Data-analyse helpt bij het voorspellen van de energiebehoefte op wijkniveau, waardoor energiebedrijven beter kunnen plannen en piekbelastingen kunnen beheren.
-
Ondersteuning van Hernieuwbare Energie: Door data te analyseren, kunnen energiebedrijven beter integreren met hernieuwbare energiebronnen zoals zonnepanelen op daken van woningen, en de variabiliteit van deze bronnen beheren.
-
Virtuele Modellen van Wijken: Digital Twins kunnen gedetailleerde 3D-modellen van hele wijken creëren, wat helpt bij het plannen van energie-efficiëntie maatregelen en renovaties.
-
Real-time Monitoring en Optimalisatie: Met Digital Twins kunnen energiebedrijven en gemeenten real-time data gebruiken om de energieprestaties van woningen en wijken te monitoren en te optimaliseren.
Door het gebruik van Big Data en Digital Twins kunnen wijken efficiënter en duurzamer worden beheerd, wat leidt tot lagere energiekosten en een kleinere ecologische voetafdruk. Deze technologieën bieden een veelbelovende toekomst voor de energievoorziening in jouw wijk.
Het mag duidelijk zijn dat we dit doen binnen de privacyregels van de AVR.
Referenties
