Optimalizace provozu bojleru napájeného z fotovoltaiky s dohřevem z distribuční soustavy

Abstract

Tato bakalářská práce se zabývá optimalizací provozu elektrického bojleru napájeného z fotovoltaického systému s doplňkovým dohřevem z distribuční elektrické sítě. Cílem práce je navrhnout a implementovat řešení, které pomocí prediktivní logiky řízení minimalizuje spotřebu elektrické energie ze sítě, a naopak maximalizuje využití obnovitelné energie ze slunečního záření. Součástí návrhu je implementace regulátoru GETI GWH01 s technologií MPPT (Maximum Power Point Tracking), který zajišťuje efektivní převod a využití vyrobené elektrické energie. Kromě toho je do systému integrována open-source platforma Home Assistant, která umožňuje sledování teplot, stavů spotřeby a předpovědi výroby energie pomocí nástroje Forecast.Solar. Pro měření elektrických parametrů je využito zařízení SMC 144, které zprostředkovává data o napětí, proudu a harmonickém zkreslení napětí (THDU). V rámci softwarové části byl navržen automatizační systém, který rozhoduje o spínání ohřevu vody podle aktuální teploty, predikované výroby a času. Výsledkem je výrazné snížení závislosti na distribuční síti a zvýšení soběstačnosti. Z naměřených dat vyplývá, že po zprovoznění automatizace bylo pokryto z fotovoltaiky 83 % z celkové energie pro ohřev vody.

This bachelor thesis is about the optimization of the operation of an electric boiler fed from a photovoltaic system with supplementary reheating from the electricity distribution network. The aim of the thesis is to design and implement a solution that minimizes the consumption of grid electricity by using predictive control logic, and in turn maximizes the use of renewable energy from solar radiation. The design includes the implementation of a GETI GWH01 controller with Maximum Power Point Tracking (MPPT) technology to ensure efficient conversion and utilization of the generated electricity. In addition, the open-source Home Assistant platform is integrated into the system to monitor temperatures, consumption statuses and forecast energy production using Forecast.Solar. For the measurement of electrical parameters, the SMC 144 device is used to provide voltage, current and harmonic distortion (THDU) data. Within the software part, an automation system was designed that decides on the switching of water heating according to the current temperature, predicted production and time. The result is a significant reduction in dependence on the distribution network and an increase in self-sufficiency. Measured data shows that 83% of the total energy for water heating was covered by photovoltaics after the automation system was put into operation.