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

Le microgrids

La presenza di fonti rinnovabili, seppur con alcune limitazioni, consente di avere produzione localmente distribuita e quindi di pensare a delle regioni dove tali fonti sono disponibili in una certa misura e sono autosufficienti in ambito energetico per periodi prolungati. Nell'ambito delle Smart Grids è andato profilandosi il concetto di microgrid, ovvero una porzione di rete intelligente capace di sfruttare al massimo le risorse energetiche rinnovabili e capace di soddisfare la domanda.

In linea di principio, la microgrid non ha per forza una estensione geografica rilevante. Essa può essere rappresentata anche da una configurazione casalinga dove vi è: una produzione mediante fotovoltaico, un dispositivo di accumulo e una serie di utilizzatori come gli elettrodomestici. Essa avrà al minimo un dispositivo di misura dei flussi energetici bidirezionali (smart meter), dispositivo capace di dialogare con un sistema centralizzato, noto come concentratore, che ha il compito di raccogliere i dati relativi ai vari smart meters, di aggregarli e inoltrarli verso i centri di controllo e gestione. Smart meter, rete di telecomunicazione, che fisicamente può coincidere con la rete di distribuzione dell'energia elettrica, e concentratori, compongono l'Advanced Metering Infrastructure (AMI), una infrastruttura avanzata di misura, gestione e controllo altamente automatizzata.

Diverse istallazioni, siano esse casalinghe, condominiali o di quartiere, possono essere messe assieme, considerando anche produzione energetica non direttamente proveniente dalle singole abitazioni, bensì da campi eolici e fotovoltaici in territorio comunale. Un attento dimensionamento della rete consente di costituire una più o meno ampia microgrid basata su fonti distribuite con due modalità di funzionamento: islanded mode e grid connected mode.

Nel periodo di riferimento, la microgrid può avere abbastanza energia a disposizione e funzionare disconnessa dalla rete nazionale (main grid). Una carenza può essere ovviata, invece, commutando in modalità grid connected e chiedendo supporto alla main grid. Una microgrid, per svolgere correttamente il lavoro per cui è progettata, deve essere costituita da una serie di elementi indispensabili.

Tra questi gli accumulatori, importanti sia per operazioni di rete di basso livello (controllo del voltaggio, della frequenza di rete etc.), sia per operazioni di gestione dei flussi energetici, ad esempio immagazzinando energia in periodi di sovrapproduzione e rilasciandola in periodi di sottoproduzione al fine di livellare l'oscillazione tra le due modalità di funzionamento. In realtà, l'utilizzo degli accumulatori, la cui efficienza è in continuo miglioramento, è più complesso e risponde ad obiettivi molteplici.

Gli accumulatori di fatto possono essere usati come buffer per ovviare agli errori di predizione sulla generazione o sulla domanda o per schedulare il consumo di energia da parte di un'utenza partizionata attraverso un indice di priorità. Quest'ultima applicazione rientra nel contesto del peack shaving ovvero nel livellamento della curva di domanda per evitare picchi che causano malfunzionamenti e un sovradimensionamento in fase di progettazione della rete.

In questo segmento, si inseriscono promettenti tecnologie, la cui fortuna dipende anche da fattori di mercato esterni: i veicoli elettrici noti come Plug-in Electric Vehicles (PEVs). Questi, corredati da dispositivi elettronici intelligenti, possono partecipare alle cosiddette applicazioni di rete Vehicle-to-Grid (V2G), proposte nell'ambito delle Smart Grids. In altre parole un vasto parco autovetture, munite di accumulatori, sono un'ulteriore fonte di energia bidirezionale tra queste e le utility grids, oltre che una capacità variabile che si aggiunge a quella prevista in fase progettuale per la microgrid.

Questo brano è tratto dalla tesi:

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

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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

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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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