Cogeneration and trigeneration systems sizing and control strategy optimization through an innovative software, integrated with a web application

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.

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.