SEVERINI, Marco
Energy and resources management in Micro Grid environments [Tesi di dottorato]
Università Politecnica delle Marche, 2017-03-24
Nonostante le tecnologie Micro Grid siano ancora in fase sperimentale, il potenziale miglioramento di efficienza robustezza e flessibilità è significativo. Lo spreco di energia e le fluttuazioni del carico possono essere notevolmente ridotte, ciononostante un sistema automatico che gestisca correttamente le risorse risulta necessario per sviluppare completamente il potenziale delle risorse disponibili. Al riguardo, un approccio alla gestione dell’energia, basato su tecniche Mixed Integer Linear Programming è stato esaminato, implementato e proposto. La dissertazione copre gli aspetti teorici del problema, quali le tecniche di gestione MILP, il modello di Micro Grid per due degli scenari più comuni, e gli algoritmi a supporto del sistema di gestione. Le sperimentazioni hanno evidenziato l’efficacia del metodo in termini di efficienza e robustezza. Per migliorare la gestione, si è ritenuto necessario modellare il comportamento di un impianto fotovoltaico reale. Prendendo in considerazione l’effetto dell’ombreggiamento parziale, le performance dell’impianto possono essere valutate, e l’accuratezza nella predizione della produzione di energia solare migliorata. Inoltre, per fornire al gestore lo stato del sistema, un algoritmo capace di monitorare l’attività di ciascun carico a partire dall’analisi del consumo aggregato di energia è stato esaminato. A supporto dell’attività di gestione, inoltre, è stato implementato un algoritmo di schedulazione per dispositivi a consumo ridotto, per lo sviluppo di dispositivi sensore alimentati da fonti rinnovabili impiegabili nei sistemi di lettura automatica dei contatori, così da fornire al manager le informazioni relative al consumo di acqua e gas. A complemento, un algoritmo per l’identificazione delle perdite, per distinguere il consumo effettivo dallo spreco di risorse, è stato investigato..
diritti: info:eu-repo/semantics/openAccess
In relazione con info:eu-repo/semantics/altIdentifier/hdl/11566/245444
SQUARTINI, Stefano
Settore ING-IND/31 - - Elettrotecnica


Tesi di dottorato. | Lingua: Inglese. | Paese: | BID: TD17048235