Projects

Attualmente gli impianti tri- e cogenerativi a servizio di reti energetiche residenziali e strutture pubbliche/commerciali sono progettati e gestiti secondo semplici criteri ingegneristici senza sfruttare le informazioni registrate dai moderni sistemi di monitoraggio, le possibili sinergie tra i sistemi interconnessi e la flessibilità operativa offerta dai sistemi di accumulo. L’idea di questo progetto è di sfruttare le potenzialità degli algoritmi di ottimizzazione sviluppati nell’ambito della ricerca operativa, dell’intelligenza artificiale e del controllo ottimo. L’obiettivo finale è sviluppare un software per l’ottimizzazione del progetto/riqualificazione, della gestione e del controllo di reti tri- e cogenerative intelligenti, sia convenzionali, sia integrate con fonti rinnovabili. Si considereranno quattro casi studio: l’impianto trigenerativo dell’ospedale di Sassuolo, la rete cogenerativa del quartiere residenziale di Corticella (BO), il Campus dell’Università di Parma e il Campus Agroalimentare di Piacenza. Sulla base dei dati storici di funzionamento saranno sviluppati modelli stazionari e dinamici degli impianti ed algoritmi di tipo machine learning per la previsione dei profili di domande energetiche. Per ottimizzare la gestione delle unità di generazione saranno applicate tecniche di ottimizzazione robusta capaci di tener conto dell’incertezza dei profili delle domande energetiche, della variabilità della produzione da fonti rinnovabili intermittenti e dell’incertezza del prezzo dell’energia. L’ottimizzazione sarà applicata anche al controllo degli impianti tramite lo sviluppo di modelli dinamici accurati e tecniche di controllo ottimo. Infine, sarà sviluppato un algoritmo per l’ottimizzazione del progetto e della riqualificazione degli impianti. Gli algoritmi sviluppati saranno integrati in un’unica piattaforma software che sarà validata ed applicata ai casi studio per valutare il risparmio energetico ed economico ottenibile.