Postes de transformation compacts en tour

En raison de la transition énergétique (photovoltaïque, pompe à chaleur, véhicules électriques), la puissance augmente dans de nombreux postes de transformation. Il faut trouver de la place pour des éléments supplémentaires de réseau intelligent. Dans la mesure du possible, cette puissance et ces éléments supplémentaires doivent être installés dans les locaux existants, car la construction d'un nouveau poste de transformation ou le déménagement d'un poste de transformation dans un nouveau bâtiment est très coûteux. Comment résoudre ce problème dans les régions densément peuplées du monde entier (par exemple au Japon, à New York) ? Est-il possible d'utiliser une approche des tiny houses avec des éléments coulissants ? Quelles mesures pourraient être prises pour que les installations puissent être utilisées de l'extérieur, par exemple des espaces extérieurs déployables ?

Les postes de transformation doivent être divisés en groupes avec des recommandations et des estimations de coûts appropriées.

Refroidissement de la chaleur résiduelle des blocs de tubes de câbles dans les sous-stations

Les lignes moyenne tension sont les plus sollicitées dans les sous-stations, aussi bien en été (photovoltaïque) qu'en hiver (pompe à chaleur, véhicules électriques). Afin de réduire la charge, on peut envisager un contrôle intelligent de la charge ou une extension de la ligne. Une troisième option consisterait à refroidir ces câbles fortement sollicités afin d'augmenter la puissance maximale et d'utiliser la chaleur perdue pour le chauffage et la production d'eau chaude. Les périodes de forte charge en hiver correspondent aux besoins en électricité des pompes à chaleur : lorsqu'il fait froid dehors, les lignes dans le sol se réchauffent.

Dans le cadre de ce travail, le potentiel d'un tel refroidissement doit être évalué à l'aide d'une ou deux sous-stations : comment peut-on refroidir ? Quelle puissance électrique supplémentaire peut-on réaliser ? Quelle chaleur peut-on utiliser et éventuellement stocker ? Quels sont les coûts ?

Tarifs dynamiques de l'électricité - Diagramme de régulation

Afin de mieux adapter l'offre plus volatile des énergies renouvelables à la demande, plusieurs pays ont déjà introduit des tarifs dynamiques. La veille, le prix de l'électricité (réseau et énergie) qui s'appliquera à chaque quart d'heure est fixé avant 16 heures.

Dans ce travail, un diagramme de processus doit montrer quand les valeurs de mesure et de régulation sont disponibles, ce qui se passe en cas d'écarts, comment les événements spéciaux sont pris en compte (jours fériés, éclipse solaire, etc.), comment l'incitation par les prix pourrait être ajustée.

Dans une étape ultérieure, les systèmes actuels de Primeo Netz AG pourraient être examinés pour voir s'ils répondent à ces exigences et ce qui devrait encore être amélioré.

Prévision intrajournalière de divers agrégats dans le modèle top-down de l'approvisionnement de base de Primeo Energie

Afin d'obtenir une prévision intrajournalière aussi précise que possible, il est nécessaire d'essayer et de comparer différentes méthodes de prévision pour différents agrégats intermédiaires de consommateurs (clusters de clients) et d'alimentateurs (photovoltaïque, centrales hydroélectriques, centrale de Birsfelden, etc.). Une analyse systématique des approches est une question de temps et de ressources.

Le nouvel EPredict dans le système Robotron offre de nombreuses possibilités pour établir des prévisions - du déploiement adapté aux jours fériés à la création de ses propres scripts R, en passant par la régression non linéaire, tout est possible. Les idées personnelles sont les bienvenues. La référence est la prévision Day-Ahead de Primeo Energie AG. Le modèle top-down du calcul des flux énergétiques pour l'approvisionnement de base doit être compris. Avantage : environnement professionnel pour déterminer les paramètres d'influence (par exemple la matrice classique de covariance-variance) et la qualité des prévisions. Les différents modèles de prévision et leurs effets doivent être compris. Une approche basée sur l'IA pour les prévisions intrajournalières est attendue.

Conception et mise en œuvre d'un rapport sur la qualité des prévisions «Approvisionnement de base» avec Power-BI

La qualité des prévisions est un facteur important qui influence les coûts de l'énergie (prix du marché spot).

En établissant un rapport sur la qualité des prévisions ou des chiffres clés correspondants, tels que l'écart réel/théorique en % et en kWh, il est possible de définir des objectifs de qualité des prévisions et de mesurer régulièrement le succès des éventuelles mesures d'amélioration.

Enlèvement des anciens tracés et des anciennes installations de câbles

Dans la plupart des projets de remplacement de lignes électriques, les anciens tracés et les installations de câbles enterrés sont laissés en place en raison du déroulement des travaux. La raison en est généralement la procédure par étapes choisie dans la construction routière pour faciliter la circulation et le confort des riverains. En effet, les anciennes conduites d'alimentation ne peuvent être mises hors service et démolies que lorsque les nouvelles installations de câbles sont installées et mises en service. Cela signifie que les déchets anciens s'accumulent dans le sol et qu'il faudra à l'avenir les éliminer à grands frais.

Les projets actuellement prévus doivent permettre d'examiner les possibilités d'enlever les anciennes tracés et installations de câbles du sol avec un effort raisonnable avant, pendant ou après le projet de construction. Est-il possible d'utiliser des solutions provisoires peu coûteuses pour l'approvisionnement pendant la période de construction ? Est-il possible de modifier le déroulement des travaux ? Existe-t-il d'autres solutions innovantes ?

Intégration des stratégies de développement durable dans les processus de transformation numérique

Un travail qui traite du défi que représente l'intégration efficace des objectifs de développement durable dans les processus de transformation numérique des entreprises. Ce travail se concentre sur le développement de lignes directrices pratiques pour aider les entreprises à utiliser les technologies numériques de manière à promouvoir des pratiques à la fois respectueuses de l'environnement et socialement responsables. Au lieu de se concentrer exclusivement sur la mesure par des indicateurs de performance clés, ce travail analyse des études de cas et des exemples de bonnes pratiques afin d'identifier des stratégies et des méthodes concrètes qui sont efficaces pour intégrer la durabilité dans les initiatives de transformation numérique. L'objectif est de développer un ensemble complet de recommandations qui serviront de guide aux entreprises pour harmoniser leurs efforts numériques avec leurs efforts de durabilité. Cela devrait permettre d'optimiser les impacts environnementaux et sociaux de la transformation numérique.

Impact de la transformation numérique sur la culture d'entreprise dans le secteur de l'énergie

Ce travail vise à développer des recommandations d'action sur mesure pour accroître l'acceptation et la volonté des processus de numérisation parmi les employés de différents groupes d'âge et types de personnalité. Il se concentre sur l'élaboration de stratégies de communication et de formation adaptées aux besoins spécifiques des différents groupes afin de promouvoir une culture inclusive et ouverte. Le travail comprend l'analyse d'études de cas dans le secteur de l'énergie afin d'identifier et d'adapter les pratiques qui ont fait leurs preuves.

L'objectif est de créer un guide pratique qui aide les entreprises à créer une atmosphère positive pour les changements numériques et à accroître la volonté générale de passer au numérique.

Utilisation de l'intelligence artificielle pour optimiser les processus de soutien dans le secteur de l'énergie

Ce travail de recherche porte sur l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) pour optimiser les processus opérationnels dans le secteur de l'énergie. L'objectif est de déterminer comment les technologies de l'IA peuvent contribuer à accroître l'efficacité et l'efficience dans divers domaines tels que la maintenance, la gestion de la clientèle et d'autres processus de soutien. L'étude porte sur la manière dont les systèmes basés sur l'IA peuvent être utilisés pour automatiser, améliorer la prise de décision et optimiser les processus, en tenant compte de leur rôle dans l'analyse de grandes quantités de données pour des prévisions plus précises et des décisions stratégiques. Une partie importante du travail consistera à identifier et à évaluer des cas d'utilisation potentiels de l'IA dans le secteur de l'énergie, l'objectif étant de définir des cas d'application concrets dans lesquels l'IA peut apporter une valeur ajoutée significative. Ce mémoire s'adresse aux étudiants qui s'intéressent à l'interface entre la technologie et l'amélioration de l'efficacité opérationnelle et offre l'opportunité de développer des solutions pratiques et innovantes pour le secteur de l'énergie.

Développement d'un cadre pour l'évaluation et l'amélioration de la qualité des données dans les entreprises

Le sujet se concentre sur la création d'un cadre complet pour l'évaluation systématique et l'optimisation de la qualité des données dans des contextes commerciaux. Ce cadre doit définir des critères et des mesures pour évaluer différents aspects de la qualité des données tels que l'exactitude, l'exhaustivité, la cohérence et l'actualité. Le travail proposera des méthodes pour identifier et analyser les problèmes typiques de qualité des données dans les entreprises, en se concentrant sur les données et les processus commerciaux réels. L'objectif est de développer des bonnes pratiques et des stratégies pour aider les entreprises à mettre en œuvre des mesures visant à améliorer la qualité de leurs données. L'objectif est de proposer un guide pratique qui permette aux entreprises de maximiser la fiabilité et l'utilité de leurs données et d'améliorer ainsi la prise de décision basée sur les données.

Prévision à un jour des pics de puissance d'une zone de réseau

Ce mémoire de fin d'études porte sur le développement d'un modèle de prévision des pics de puissance d'une zone de réseau afin d'optimiser l'utilisation d'un accumulateur à batterie pour ce que l'on appelle le peak shaving. Le peak shaving est une méthode qui permet de lisser les pics de charge dans le réseau électrique afin de réduire la charge du réseau et d'augmenter son efficacité. Ce travail se concentre sur la prévision des jours qui sont considérés comme des jours de demande d'électricité potentiellement maximale afin de planifier de manière ciblée l'utilisation d'un accumulateur. L'accumulateur doit fournir de l'énergie au réseau uniquement lorsqu'une forte pointe de charge est prévue, afin de réduire la charge du réseau et d'assurer sa stabilité.

Régionalisation de la stratégie énergétique 2050 dans la zone de réseau de Primeo Energie : prévision et planification de l'extension des installations photovoltaïques, des pompes à chaleur et de l'infrastructure de recharge

L'objectif de ce mémoire est d'établir des prévisions détaillées sur le développement des installations photovoltaïques, des pompes à chaleur et des infrastructures de recharge pour véhicules électriques dans la zone de réseau de Primeo Energie. Ces informations, qui s'appuient sur des données socio-économiques de l'Office fédéral de la statistique (OFS) et de l'Office fédéral de l'énergie (OFEN), doivent être transférées à la zone de réseau à l'aide d'une grille et de l'application de facteurs de régionalisation. Pour les années de référence 2030, 2040 et 2050, il s'agit d'analyser la charge que les équipements (lignes et transformateurs) devront supporter et de déterminer à quel moment un développement du réseau sera nécessaire.