La gestion de l’énergie domestique devient cruciale face à l’augmentation de la consommation mondiale et des coûts associés. Les systèmes de gestion énergétique domestique (HEMS) utilisant les technologies de l’Internet des Objets (IoT) offrent des solutions prometteuses pour surveiller et contrôler la consommation en temps réel. Ces systèmes permettent aux fournisseurs d’énergie d’ajuster la consommation des ménages en réponse à la demande du réseau, mais des défis subsistent, notamment en matière d’engagement des consommateurs.
Défis Actuels de la Réponse à la Demande
Les modèles de tarification en temps réel (RTP) ont été introduits pour encourager la réponse à la demande (DR) résidentielle en offrant des incitations financières. Cependant, ces modèles traditionnels sont souvent unidirectionnels et ne parviennent pas à susciter un engagement durable des consommateurs. Cette limitation réduit l’efficacité des programmes de DR, nécessitant de nouvelles approches pour maximiser la participation des utilisateurs.
Innovation de Chung-Ang University
Les chercheurs de la Chung-Ang University, dirigés par le professeur Mun Kyeom Kim et le doctorant Hyung Joon Kim, proposent un système de gestion énergétique domestique prédictif (PHEMS) avec un mécanisme de tarification bidirectionnelle en temps réel personnalisé (CBi-RTP). Publiée dans l’IEEE Internet of Things Journal, leur étude intègre un modèle avancé de prévision des prix, offrant des raisons convaincantes pour les consommateurs de participer activement à la DR.
Fonctionnement du Système CBi-RTP
Le CBi-RTP permet aux utilisateurs de gérer leurs tarifs horaires RTP en contrôlant leur consommation d’énergie et l’utilisation de leurs appareils électroménagers. Le PHEMS utilise un modèle de prévision basé sur l’apprentissage profond et une stratégie d’optimisation pour analyser les variations spatio-temporelles des RTP. Cela garantit une opération robuste et économique pour les utilisateurs résidentiels, en s’adaptant aux irrégularités.
Résultats et Perspectives Futures
Les résultats expérimentaux montrent que le modèle PHEMS améliore le confort des utilisateurs et surpasse les modèles précédents en termes de précision de prévision, réduction des pics et économies de coûts. Les chercheurs identifient cependant des domaines d’amélioration, notamment la détermination précise de la charge de base pour calculer la puissance décalée horaire. Prof. Mun Kyeom Kim souligne que les recherches futures se concentreront sur l’amélioration de la fiabilité du PHEMS grâce à des méthodes de calcul de la charge de base adaptées aux utilisateurs spécifiques.
Cette approche innovante de tarification en temps réel représente une avancée prometteuse pour améliorer l’efficacité de la gestion énergétique domestique et encourager une participation accrue des consommateurs. Les développements futurs viseront à renforcer la fiabilité et l’acceptabilité de ce système.
