ING - Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione
19-apr-2018
2016/2017
Coerentemente con l’attuale espansione dei sistemi di generazione distribuita, la
diffusione di sistemi di cogenerazione (CHP) e trigenerazione (CCHP) può rappresentare
una soluzione efficace per far fronte alle problematiche relative al cambiamento
climatico e alla sicurezza dell’approvvigionamento energetico, in quanto, sfruttando la
potenza termica di scarto come sottoprodotto utile della generazione elettrica, può
assicurare non solo un potenziale risparmio energetico, ma anche una notevole
convenienza economica.
L’obiettivo del presente lavoro di tesi è stato quello di sviluppare uno strumento di predimensionamento di sistemi di cogenerazione e trigenerazione che fosse in grado di
definire una strategia di controllo ottimale, simulare i bilanci energetici e stimarne la
convenienza economica globale dipendentemente dalle caratteristiche dell’utente, e in
linea con l’attuale sistema di incentivazione italiano.
La modellazione dei componenti si è fondata, prima di tutto, su un’analisi del mercato
esistente, sulla base sia di offerte commerciali che di informazioni tecniche fornite
direttamente dai costruttori; questi dati, insieme ad opportuni modelli presenti in
letteratura, sono stati usati per definire sia da un punto di vista tecnico che economico
ciascun componente presente nel modello, tra cui motore a combustione interna,
frigorifero ad assorbimento, accumuli elettrico e termico.
Successivamente, il software è stato sviluppato in tre diverse fasi, ognuna con un livello
di dettaglio ed una definizione dei dati di input sempre più approfondita. In particolare,
il primo modello è stato integrato con un’applicazione web, strutturata per essere usata
direttamente dall’utente finale. Il modello finale, invece, comprende una valutazione
relativa alla variazione di taglia sia del motore che dell’accumulo, l’analisi di sensitività e
una logica di controllo ottimizzata basata sul valore massimo istantaneo dei flussi di
cassa orari.
In conclusione, i modelli sviluppati sono stati applicati ad alcuni casi studio reali, e i
risultati sono stati confrontati con quelli ottenuti da altri software; ciò ha permesso sia
di testare la validità dei modelli, confrontandone i risultati con analisi di riferimento
precedentemente svolte, sia di valutare l’efficacia delle strategie di controllo proposte.
Nowadays, distributed generation systems are gaining an increasing importance due to
their number of benefits: in this context, cogenerative (CHP) and trigenerative (CCHP)
systems spread could represent an effective way to face up with the long-term global
challenges as energy security and climate change, since, utilising waste heat generated
during electric power production, they are able to ensure environmental and reliabilityrelated benefits but also economic profitability.
The goal of the present work was to design an instrument to CHP/CCHP systems presizing, able to find the optimal management of the system, simulate energy balances and
perform an overall profitability estimation depending on user’s characteristics,
according to the current Italian support policies.
System’s components modelling started form an analysis of the already existent market;
both technical data and commercial offers were directly provided by manufacturers, and,
together with models taken from literature, they have been used to define technoeconomic characteristics of each system’s element: internal combustion engine,
absorption chiller, thermal and electric storages.
Then, the software has been developed in three different stages with an increasing
complexity and detailed input data definition level; in particular, the first model has been
integrated with a Web-application, supposed to be directly addressed to final user. The
last model, instead, comprehends ICE and storages size optimisation, sensitivity analysis
and the implementation of an optimised control strategy based on maximum hourly cash
flow value.
Finally, the developed models were applied to some real case studies, and results were
compared to outputs provided by other software; this operation was made both in order
to check model estimations’ validity thanks to already performed reference analysis and
to compare control strategies effectiveness.