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AI-Optimized Control and Integration of Transcritical R744 Heat Pumps for Sustainable Heating Solutions

Description du projet

Comment l’IA pourrait optimiser les systèmes de pompes à chaleur

Chauffer efficacement les logements et les bâtiments constitue un défi majeur pour créer une société bas carbone, en particulier dans le cas des systèmes nécessitant beaucoup d’énergie. Les pompes à chaleur au R744 (CO2) suscitent un intérêt croissant en tant que solution durable, car elles utilisent un fluide frigorigène respectueux de l’environnement et peuvent intégrer des sources d’énergie renouvelables (SER) ainsi que des systèmes de stockage d’énergie thermique à haute température (HTES). Cependant, elles fonctionnent souvent en deçà de leurs performances optimales en raison de systèmes de commande inadéquats, notamment lorsqu’elles sont associées à des SER et à des systèmes HTES. Soutenu par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet AI-Heat Pump développera un algorithme d’optimisation en temps réel piloté par l’IA. Cet algorithme permettra aux pompes à chaleur au R744 de fonctionner avec une efficacité maximale, réduisant les coûts de 15 % dans les logements collectifs.

Objectif

The heating sector is a critical challenge in the global transition toward a low-carbon society, particularly for hard-to-abate applications requiring substantial energy (e.g. residential applications). Among various green technologies, transcritical R744 (CO2) heat pumps have emerged as a future-proof solution thanks to their eco-friendly and safe refrigerant (i.e. R744). On the one hand, R744-based heating systems can reduce dependence on fossil fuels, including Russian gas, especially by integrating renewable energy sources (RESs) and hot thermal energy storages (HTESs), enhancing resilience to energy price fluctuations. On the other hand, its energy and economic performance is hindered by suboptimal control between the heat pump and heat distribution/domestic hot water system, which becomes more complex when integrating RESs and HTES. Thus, the AI-Heat Pump project aims to develop and demonstrate the first ever artificial intelligence (AI)-driven real-time optimization algorithm to allow R744-based heating systems integrated with RESs and a HTES to always operate at the highest cost-effective conditions. The algorithm will be implemented with respect to RES availability, HTES status, heating demand, heat pump/heat distribution status and, electricity price and it will be tested on the transcritical R744 heat pump setup at SDU. Compared to the heat pumps using conventional refrigerants, i.e. synthetic refrigerants often classified as PFAS and/or slightly flammable, the algorithm will allow R744-based heating systems to be about 15 % more cost-effective in multi-family houses. The project will be carried out in close collaboration with the University of Edinburgh (HTES modelling) and Bitzer Electronics A/S (enhanced system control and integration). Therefore, as concrete value and impact, this project will lay robust foundations for sustainable future and thus pave the way for remarkable enhancements for business and society concerning the green heating sector.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.
La classification de ce projet a été validée par des humains.

Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2025-PF

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

SYDDANSK UNIVERSITET
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 263 393,28
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

Aucune donnée

Partenaires (1)

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