Case Study of A Monitoring and Prediction System in EQUA Srl in line with Booster Optimisation Level to Enhance Efficiency of Energy Usage in Winter Condition

The idea of having an efficient household in this generation has captured the public attention. As people start to see the major effect of global warming, the small changes of each individual will affect. This has caught the eyes of EQUA Srl. The monitoring system is a method to keep track of how the energy is consumed and an optional forecasting model. Two forecasting models are considered, which are random forest and SARIMAX. The case study is taken in a residence which has photovoltaic system and heat pump with data of December 2022. The objective is to transfer the solar production to the heat pump efficiently with certain methods. These methods consist three level options of energy which are 1.25 kWh, 1.50 kWh, and 1.75 kWh. For each level, two phases are proceed whereas first phase using the delta between the solar production as the transferred energy and the second phase where the level itself is used to be transferred to the heat pump. They are checked by the economical perspectives, both preliminary economic in general and scambia sul posto (SSP) system in Italy. The result shows where panel is used as the monitoring web-app and SARIMAX is used as the forecasting model. It is shown that the prediction value and the real obtained value by the metering system are similar. In fact, SARIMAX works in seasonal model, hence it could have a repeatable features based on time series. The mean absolute error of SARIMAX models range from 0.4 to 1.8. A better optimisation upon the production of photovoltaic and the heat pump is proceeded with phase 1 level 1.25 kWh. In winter season, the solar production is limited therefore analysing only by the average heat pump value is not presentable. Hence, both preliminary economic and SSP are taken into account. This chosen phase has the average heat pump usage of 2.77 kWh which is 3.48% less than the original condition and it has a high SSP amount. The preliminary economic costs are changing but the SSP has significant effect on payment. This can be beneficial in the long-term if the same contract of bill and SSP are still applied

L’idea di avere un edificio efficiente sta catturando l’attenzione di un pubblico sempre più vasto: in molti hanno iniziato a osservare gli effetti principali del riscaldamento globale e hanno attuato cambiamenti nelle abitudini che, se pur piccoli a livello individuale, complessivamente possono avere un impatto maggiore. Ciò ha attirato l’attenzione di EQUA Stl. Il sistema di monitoraggio è stato un metodo per osservare come l’energia è utilizzata e una previsione. Due modelli sono considerate che sono: random forest e SARIMAX. Il caso di studio consiste in una residenza dotata di impianto fotovoltaico e pompa di calore con dati di dicember 2022. L’obiettivo è quello di trasferire la produzione solare alla pompa di calore in modo efficiente con determinati metodi. Questi metodi consistono in tre opzioni di livello di energia, che sono 1,25 kWh. 1,50 kWh e 1,75 kWh. Per ogni livello si procede in due fasi, mentre la prima fase utilizza il delta tra la produzione solare come energia trasferita e la seconda fase in cui il livello stesso viene utilizzato per essere trasferito alla pompa di calore. Essi sono controllati dalle prospettive economiche, sin economico preliminare in generale e scambia sul posto (SSP) sistema in Italia. Il risultato mostra dove panel viene utilizzato come web-app di monitoraggio e SARIMAX viene utilizzato come modello di previsione. È dimostrato che il valore di previsione e il valore reale ottenuto dal sistema di misurazione sono simili. Infatti, SARIMAX funziona nel modello stagionale, quindi potrebbe avere caratteristiche ripetibili basate su serie storiche. Il valore di errore assoluto medio per i modelli SARIMAX va da 0,4 a 1,8. Una migliore ottimizzazione sulla produzione del fotovoltaico e della pompa di calore si procede con la fase 1 livello 1,25 kWh. Nella stagione invernale, la produzione di energia solare è limitata, pertanto non è possibile analizzare solo il valore medio della pompa di calore. Di conseguenza, si tiene conto sia dell’economia preliminare sia della SSP. Questa fase scelta ha un consumo medio della pompa di calore di 2.77 kWh, che è inferiore del 3,48% rispetto alla condizione originale e ha una quantità elevata di SSP. I costi economici preliminari stanno cambiando, ma SSP ha un effetto significativo sui pagamenti. Questo può essere utile nel lungo termine se lo stesso contratto di fattura e SSP sono ancora applicati.