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Gestione dei flussi energetici in Microgrids tramite controllo Fuzzy ottimizzato con Algoritmi Evolutivi

Informazioni tesi

  Autore: Enrico De Santis
  Tipo: Tesi di Laurea Magistrale
  Anno: 2011-12
  Università: Università degli Studi di Roma La Sapienza
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria delle Telecomunicazioni
  Relatore: Antonello Rizzi
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 252

Sta nascendo una nuova rivoluzione, di vasta portata, nel campo tecnologico. Tale rivoluzione è riconducibile al concetto di Smart Grid, o reti per la produzione, la trasmissione, la distribuzione ed il consumo intelligenti, efficienti e a basso impatto ambientale, per uno sviluppo sostenibile degli insediamenti umani nelle Smart Cities. Le Smart Grids, per una possibile piena attuazione richiedono un cambiamento di paradigma molto importante sia a livello tecnologico (ingegneria) sia metodologico. Di fatto si passa da una rete a controllo centralizzato ad una rete a controllo distribuito. Inoltre i flussi di potenza ed energia non possono più essere monodirezionali, bensì devono essere bidirezionali data la presenza sempre più massiccia di fonti rinnovabili distribuite (Distributed Resources) che consentono la nascita di una nuova figura nell'utenza energetica: il prosummer. Cosa sono davvero le Smart Grids? Passando da una rete dove la produzione era concentrata geograficamente in pochi luoghi, ad una rete dove la produzione è ubiqua e di natura fortemente eterogenea (fonti solari, fonti (micro)eoliche, biogas, etc.) nasce il concetto di microgrid. La microgrid risulta essere, come vedremo, l'unità base, che intesa come sottosistema andrà ad integrarsi formando un cosiddetto Sistema di Sistemi. La presenza di fonti rinnovabili e contemporaneamente di smart appliance e dello storage di energia distribuito fa sì che la rete possa essere inquadrata come un insieme di sistemi il cui comportamento è non lineare e stocastico. In più, reti avanzate di telecomunicazione e tecnologie di smart metering pervasive, nonché centri di elaborazione "cloud", permettono di operare una radiografia della rete e costituiscono i driver per inovative applicazioni di Intelligenza Artificiale e di Intelligenza Computazionale. E' importante avere a disposizione una rassegna dello stato dell'arte di tali tecniche avanzate applicate al contesto Smart Grid. Inoltre un esperimento su un modello di microgrid mostra come possa essere sintetizzata una strategia di controllo dei flussi energetici tramite l'uso della Logica Fuzzy assieme a metodologie di ottimizzazione basate su Algoritmi Genetici, ovvero algoritmi la cui struttura è ispirata alla selezione naturale. In altre parole una microgrid connessa alla rete madre (maingrid) con a disposizione fonti rinnovabili e un'adeguata quantità di storage può vendere e comperare energia massimizzandone il profitto economico.

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I-7 INTRODUZIONE L'umanità è un enzima che catalizza il passaggio da un'intelligenza a base di carbonio a un'intelligenza a base di silicio Gérard Bricogne 1 L'umanità è giunta nell'era del digitale e la parola d'ordine vigente è: "informazione". E' anni luce distante il 1946, data che vede per la prima volta un computer capace di moltiplicare addirittura un numero per se stesso 5000 volte al secondo, pesante 30 tonnellate e, con le sue 18000 valvole termoioniche, dissipare una potenza di 200 Kilowatt. Oggi i dispositivi di calcolo permeano la nostra vita; attraverso tecnologie di costruzione dei chip al silicio giunte a pochi nanometri possiamo permetterci di avere in tasca smartphone la cui potenza di calcolo supera quella dei mastodontici Personal Computer che solo 10 anni fa occupavano le nostre scrivanie. Lo sviluppo delle tecnologie informatiche, a partire dai primi esperimenti durante la Seconda Guerra Mondiale, è stato così concreto che negli anni si è andata affermando una legge empirica, la "legge di Moore", ancora valida, che recita: "le prestazioni dei processori e le prestazioni ad esso relativo raddoppiano ogni 18 mesi" 2 . 1 Bricogne, G., citato in Alan Mackay, A dictionary of scientific quotations, cit., p. 39. 2 Tanebaum, S. A., Architettura dei Computer - Un approccio strutturato, UTET, 2000, p. 23.

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Parole chiave

intelligenza artificiale
logica fuzzy
algoritmi genetici
fuzzy logic
controllo distribuito
smart grid
energy trading
microgrid
smart metering
energy management system

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