Entraînements électriques modernes à haut rendement énergétique — tendances et perspectives
Les entraînements électriques modernes offrent un certain nombre de possibilités d'économies importantes dans leur fonctionnement. Avec des moteurs efficaces, des onduleurs adaptés et des applications IIoT (Industrial Internet of Things) avancées, l'utilisation des ressources sera plus efficace et les coûts du cycle de vie pourront être réduits.
Environ 80 % de toute l'énergie consommée par les entraînements électriques actuels provient de moteurs électriques de taille moyenne, qui ne sont généralement pas économes en énergie selon les normes actuelles et qui sont généralement surdimensionnés pour l'application.
Le coût de l'énergie consommée par un moteur au cours de sa durée de vie représente jusqu'à 97 % des coûts d'exploitation totaux. Par conséquent, trouver une solution qui maximise l'efficacité des moteurs électriques est à la fois économique et respectueux de l'environnement.
Aujourd'hui nous rencontrons entraînements électriques à presque toutes les étapes, en particulier dans l'industrie et la construction, par exemple dans les pompes, les compresseurs et les systèmes de climatisation, les grues, les ascenseurs et les bandes transporteuses.
Parallèlement, l'industrie représente plus d'un tiers de la consommation mondiale d'électricité, dont près de 70 % de cette part est due aux moteurs électriques. Les bâtiments représentent 30 % supplémentaires de la consommation mondiale d'électricité, les moteurs électriques représentant 38 % de cette part.
Et la demande augmente : la production économique mondiale actuelle devrait doubler d'ici 2050. Dans le même temps, la demande d'entraînements électriques augmentera. En même temps, cela ouvrira de la place pour économiser grâce à des solutions système intelligentes. Des études récentes montrent que l'achat d'un nouveau moteur électrique peut permettre d'économiser en moyenne jusqu'à 30 % sur les coûts énergétiques.
Dans le cadre de l'Accord de Paris sur le climat de 2015, 196 pays se sont engagés à ralentir le réchauffement climatique. Cependant, cela est contré par des mégatendances telles que l'urbanisation, la mobilité et l'automatisation, qui augmentent inévitablement la consommation d'énergie quotidienne.
Ainsi, les efforts visant à améliorer l'efficacité énergétique sont désormais devenus l'axe principal de la mise en œuvre pratique de l'Accord de Paris. De nouvelles directives sur le fonctionnement économique des moteurs électriques sont introduites dans le monde entier - par exemple dans l'Union européenne, aux États-Unis et en Chine.
En particulier, les nouvelles directives européennes fixent un objectif de réduction des émissions de CO2 de 40 millions de tonnes d'ici 2030. Le moyen d'atteindre cet objectif doit être l'introduction obligatoire de technologies rentables. La Chine vise à réduire sa consommation d'énergie de 13,5 % de son PIB et ses émissions de CO22 de 18 % d'ici 2025.
Les solutions de réseau et l'analyse minutieuse des données du système sont les meilleures solutions pour améliorer l'efficacité énergétique à des niveaux véritablement durables.
Mais il n'est pas du tout nécessaire d'acheter de nouveaux systèmes immédiatement dans chaque situation. Même les anciens peuvent souvent être modifiés pour être économes en énergie avec les bons accessoires.
Moderne onduleurs (convertisseurs de fréquence) et les moteurs à haut rendement peuvent économiser jusqu'à 30 % d'énergie dans les applications industrielles typiques, telles que les pompes, les ventilateurs ou les compresseurs, par rapport aux systèmes traditionnels non régulés.
Des études de cas montrent que ces économies peuvent être portées à 45 % en intégrant une solution d'entraînement optimisée, en l'occurrence une pompe.
Le système comprend un onduleur qui garantit que le variateur est économe en énergie même à charge partielle en adaptant la vitesse et le couple aux exigences de charge actuelles. Cela signifie que chaque application est toujours adaptée aux performances dont elle a besoin.
Plus les applications et les composants sont spécifiques et variés, plus l'ensemble du système peut être complexe. Par conséquent, en particulier dans un environnement industriel, il est nécessaire de choisir des approches qui prennent en compte le système en détail avec toutes ses interactions et effets synergiques et peuvent l'harmoniser de manière optimale.
Il est fondé de capteurs intelligents et des outils analytiques qui suivent, alignent et améliorent tous les flux de travail et font partie d'une approche systémique de niveau supérieur.
Des capteurs intelligents permettent d'analyser les moteurs connectés au niveau du moteur.Les onduleurs modernes n'ont généralement pas besoin de capteurs externes supplémentaires, car ils en sont directement équipés ou peuvent directement évaluer certains paramètres du système et les transmettre.
Même au stade de la planification, les erreurs de sélection et de dimensionnement peuvent être détectées par la simulation virtuelle des différents composants d'entraînement. La collecte et l'analyse de données en déplacement sont rendues possibles grâce à la connectivité au cloud et aux applications industrielles de bout en bout. Dans la fabrication, les solutions d'entraînement numérique permettent d'identifier rapidement les problèmes potentiels et d'éviter ainsi les dysfonctionnements.
La collecte de données à partir de composants de disque individuels peut également révéler des effets indirects sans rapport avec le disque. De cette façon, il est possible d'optimiser en continu l'ensemble du fonctionnement d'un système interconnecté - simplement et sans connaissances particulières.
Sur la base de l'expérience directement dans la production, on peut dire que jusqu'à 10 % d'énergie peuvent être économisés en utilisant des capteurs intelligents et des applications d'analyse de données à partir de processus complexes. Grâce à un service spécial de prévention basé sur le réseau IIoT, la durée de vie des composants peut être augmentée jusqu'à 30 % et leurs performances peuvent être augmentées de 8 à 12 %.