Smart Charging: Wat als er minder zon is dan verwacht?

Het Smart Charging-algoritme van Autarco maakt gebruik van geavanceerde weersvoorspellingen om uw batterijverbruik te optimaliseren. Het weer kan echter onvoorspelbaar zijn. Wanneer de werkelijke zonne-energieproductie lager is dan voorspeld, is het systeem ontworpen om zich aan te passen, hoewel de optimalisatie voor die specifieke dag kan variëren.

Probleemomschrijving

Weersvoorspellingen zijn niet altijd 100% nauwkeurig. Als een dag bewolkter is dan voorspeld, bereikt de batterij mogelijk niet het gewenste laadniveau (SoC) via enkel PV-stroom. Dit kan ertoe leiden dat er onvoldoende energie is voor de avond of dat optimale prijsmomenten worden gemist.

Uitleg van de oplossing

Het cloud-gebaseerde Smart Charging-model is veerkrachtig gebouwd. Om verschillen tussen de voorspelde en werkelijke zonneschijn op te vangen, wordt de volgende logica toegepast:

Dynamische Herberekening: Het model stelt niet slechts één keer per dag een schema op. Het heeft een vast herberekeningsinterval gedurende de dag. Tijdens deze momenten vergelijkt het de werkelijke prestaties met de voorspelling.
Herstelplanning: Als het systeem een aanzienlijk tekort in de PV-productie detecteert, zal het proberen te "herstellen" door extra laadmomenten in te plannen (vaak vanaf het net tijdens het eerstvolgende goedkope prijsvenster) om aan uw energiebehoefte te voldoen.
De "Perfecte Optimalisatie" Kloof: Hoewel het cloudmodel zich aanpast, is het belangrijk om te weten dat op dagen met zeer wisselvallig weer de optimalisatie niet altijd perfect is. Omdat data naar de cloud en terug moet worden gestuurd, is er een lichte vertraging in de reactie vergeleken met realtime gebeurtenissen.

Cloud vs. Lokale EMS: Voor gebruikers die onmiddellijke correctie van schommelingen in de zonneschijn wensen, wordt een lokale EMS-controller (zoals de Autarco Smart Core) aanbevolen.

Cloud EMS: Een kosteneffectieve software-oplossing die voor de meeste scenario's goed werkt, maar een tragere reactietijd heeft op plotselinge weersveranderingen.
Lokale EMS: Vereist een hogere investering in hardware, maar biedt realtime aanpassingen op seconden-basis, wat resulteert in superieure optimalisatie tijdens onvoorspelbaar weer.