29. set 2023

Finalista dell'Hackathon KNX: Lo Smart Energy Manager di xxter riduce i consumi fino al 30%.

Finalista dell'Hackathon KNX: Lo Smart Energy Manager di xxter riduce i consumi fino al 30%.
Finalista dell'Hackathon KNX: Lo Smart Energy Manager di xxter riduce i consumi fino al 30%.

Harm Elzinga spiega come lo Smart Energy Manager di xxter riduca in genere il consumo energetico di almeno il 5-30%, senza considerare l'energia autogenerata.

xxter ha sviluppato lo Smart Energy Manager (SEM) basato su KNX che non solo monitora l'uso e la produzione di energia, ma la gestisce anche in modo intelligente. Sulla base delle previsioni di produzione di energia, che possono essere previste automaticamente con una precisione impressionante in base a fattori quali le previsioni meteorologiche, le informazioni dinamiche sui prezzi e le esigenze tipiche del cliente, viene creato il programma migliore per ridurre al minimo il consumo di energia dalla rete, riducendo così i costi e l'impronta di carbonio.

Un esempio di tale programmazione potrebbe essere quello di caricare un'auto elettrica quando è disponibile molta energia solare o quando i prezzi spot (orari) dell'elettricità dal fornitore sono bassi. Il SEM xxter può anche gestire automaticamente le batterie domestiche per migliorare ulteriormente l'efficienza dell'energia autoprodotta.

Ipotesi di base

Per dimostrare che tipo di risparmio si può ottenere utilizzando questa tecnologia, xxter ha prima effettuato alcuni calcoli generali utilizzando i dati pubblici disponibili nei Paesi Bassi. I dati si basano su diversi scenari, tutti calcolati per l'intero 2022. xxter riconosce che, a causa di eventi globali estremi, i prezzi per il 2022 potrebbero essere stati atipici, ma dato che anche i prezzi dinamici tendevano a essere più alti, questo non dovrebbe influire troppo sui risultati e il principio rimane lo stesso.

In tutti gli scenari, xxter ha confrontato situazioni "statiche" con prezzi spot dinamici e prezzi a tariffa unica con un calcolo simile in cui la SEM avrebbe gestito una parte dell'utilizzo dell'energia con un contratto dinamico.

Scenari tipici

Gli scenari calcolati sono:

  • Una singola pompa da 800 W per una piscina, che deve funzionare per diverse ore al giorno (le quali ore non sono molto rilevanti, quindi possono essere facilmente gestite dal SEM).
  • Una piccola auto elettrica che non viene utilizzata tutti i giorni, caricata due volte a settimana al 50%.
  • Un'auto elettrica di media cilindrata, utilizzata quasi ogni giorno per gli spostamenti, caricata quotidianamente al 50%.
  • Un boiler per l'acqua calda che viene impostato su una temperatura più alta quando i prezzi sono bassi e più bassa quando i prezzi sono alti. Si è ipotizzato che questo verrá utilizzato solo per la doccia per due persone, per 5 minuti al giorno ciascuna.

In tutte le situazioni abbiamo fatto alcune ipotesi di base, come ad esempio che la ricarica dell'auto iniziasse alle 18:00, quando qualcuno rientrava a casa durante la situazione "statica", e che l'auto venisse caricata dinamicamente utilizzando il SEM tra le 18:00 e le 06:00 del mattino.

Risultati iniziali

In ogni caso, il risparmio annuale é stato calcolato tra €235 and €1400. In base al consumo totale di energia della casa, la riduzione potrebbe essere ragionevolmente stimata intorno al 5% e 30%.

Ulteriori guadagni

Va notato che questi calcoli si basano esclusivamente sull'automatizzazione dell'uso dell'elettricità in base alla tariffazione dinamica e non tengono conto dei benefici derivanti dall'uso dei pannelli solari, di cui il SEM terrebbe conto e che potrebbero migliorare ulteriormente i risultati. I calcoli sono quasi impossibili da fare su un periodo di tempo così lungo, ma è indiscutibile che la riduzione sarebbe stata ancora maggiore.

Inoltre, questi sono tutti esempi che utilizzano una quantità determinata di energia. Se si dispone di una pompa di calore, ad esempio, in cui si modifica la temperatura di setpoint in base alla sovraccapacità dei pannelli solari e/o ai prezzi spot, si ridurranno ulteriormente i costi, ma tali riduzioni sono quasi impossibili da calcolare in anticipo.

Altri test

Immagine - grafico xxter - Gamma di risparmi percentuali ottenibili annualmente dall'installazione virtuale e mensilmente dai beta tester, tutti utilizzando la gestione energetica automatizzata di xxter SEM.

Oltre ai propri calcoli teorici basati sui prezzi reali, xxter da Febbraio 2023 si avvale di 20 beta tester. I dettagli esatti non possono essere condivisi per questioni di privacy, ma la loro esperienza sembra confermare i nostri calcoli.

Al momento in cui scriviamo, febbraio è passato da pochi mesi, quindi non ci sono ancora dati a lungo termine, ma i feedback sono molto promettenti. In particolare, il SEM, in combinazione con i dispositivi classici KNX, i caricabatterie elettrici per auto e i pannelli solari, consente di ottenere la massima riduzione dei costi. I beta tester hanno registrato una riduzione tra l'8% e il 35%, ma si tratta di un confronto mese per mese con il consumo di kWh. Naturalmente i risultati variano molto da mese a mese e da utente a utente.

Ritorno sull'investimento (ROI)

La soluzione xxter SEM è semplice da implementare e conveniente. Il tutto avviene localmente utilizzando l'installazione KNX esistente. Non è necessario caricare i dati privati su una soluzione cloud, quindi i vostri dati rimangono tali.

In tutti i casi in cui esiste già un'installazione KNX nell'abitazione/edificio e un caricatore elettrico (OCPP-ready) per un'auto elettrica, l'investimento sarebbe di circa 1.500 euro, compresa l'installazione e la configurazione della soluzione xxter SEM. In questo caso, il ROI sarebbe tra 1 e 3 anni, senza pannelli solari e utilizzando i prezzi correnti. Con i pannelli solari sull'edificio, la durata sarebbe ancora più breve. Per le case senza auto elettrica, riteniamo che un ROI da 3 a 6 anni sia ragionevole.
Naturalmente questo non tiene conto di tutti gli altri vantaggi che il controller xxter può offrire e che sono inclusi nel prezzo. Tra queste, le ampie funzioni di comfort, le capacità di automazione e le informazioni sul consumo energetico.

Harm Elzinga è fondatore e CEO di xxter bv - un membro KNX. Ha più di 20 anni di esperienza nel settore degli edifici intelligenti ed è un appassionato di KNX da lungo tempo.

https://www.xxter.com/en/energy/

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