In a global context where about 1 billion people still relies on traditional energy sources, the 7th United Nations’ SDG of “ensuring access to affordable, reliable and modern energy fuel for all”, is set to be one of the primary goals of our generation. The attempts made so far to collaborate to the purpose have been often hampered by administrative, social and economic barriers, as well as a poor planning of the strategies to follow, which lead them to low-effectiveness results. The correct identification of the best electrification strategy is a fundamental step to increase energy access in rural areas of developing countries. The available tools developed to support governments and organizations in this task often have the drawbacks to focus only on few specific aspects or technologies, and especially often neglect the importance that spatial information like population distribution and the electric network topology cover in a comprehensive evaluation. GISEle, whose development process is depicted in this work, is a new Geographic Information Systems (GIS)-based procedure which addresses these issues covering all the different steps required for a comprehensive electrification strategy evaluation. Spatial information are exploited to identify populated areas present in the analyzed geographical region, and to design the electrical network connecting the clusters’ consumers in a single energy community pursuing the minimization of costs. To this end, an innovative minimum-path algorithm has been developed by the authors. It is able to overcome the limits of existing approaches applied to operational research in graph theory, allowing to define the Least cost Tree also for graphs systems with many terminal points. As final result, together with grid topology, the complete procedure provides also a suggestion about the optimal energy supply strategy to follow between stand-alone micro and minigrid and existing national grid extension. The performance of GISEle has been tested in the rural province of Namanjavira, Mozambique, highlighting the potentialities and the improvement that a spatial approach can add to the electrification strategy definition. This makes it a supporting instrument suitable both for governments, private sector and international organizations acting in this field.

In un contesto globale in cui 1 miliardo di persone fa ancora affidamento su fonti energetiche tradizionali, il settimo SDG sancito dalle Nazioni Unite che si propone di “assicurare a tutti l’accesso a fonti energetiche sostenibili, affidabili e moderne”, è destinato ad essere una delle principali sfide della nostra generazione. I tentativi di cooperazione finora fatti per raggiungere questo scopo si sono spesso scontrati con difficoltà amministrative, sociali ed economiche, così come con una scarsa pianificazione delle strategie da seguire, che li ha condotti a risultati poco efficaci. La corretta identificazione della migliore strategia di elettrificazione è un passaggio fondamentale per incrementare l’accesso all’energia nelle aree rurali di paesi in via di sviluppo. I tool disponibili sviluppati per supportare governi e organizzazioni in questo compito, hanno spesso come carenza il focalizzarsi solo su un limitato numero di aspetti o tecnologie, e, nello specifico, spesso trascurano l’importante ruolo che le informazioni spaziali, quali la distribuzione della popolazione e la topologia delle reti elettriche, ricoprono in una valutazione che ambisce ad essere esaustiva. GISEle, il cui processo di sviluppo è descritto in questo lavoro, è una nuova procedura basata su GIS che affronta queste criticità. Le informazioni spaziali sono sfruttate per identificare aree sufficientemente popolate all’interno della regione in esame, e al fine di tracciare l’infrastruttura elettrica che connette tutti i consumatori di ciascun cluster all’interno di una singola comunità energetica, perseguendo una minimizzazione dei costi. A questo scopo, un innovativo algoritmo di percorso minimo è stato sviluppato dagli autori. Esso è in grado di valicare i limiti degli approcci esistenti, tipicamente applicati nella ricerca operativa della teoria dei grafi, permettendo di definire l’albero di costo minimo anche per sistemi di grafi con un elevato numero di nodi. Come risultato finale, assieme alla topologia della rete, la procedura complessiva fornisce anche un’indicazione riguardo la strategia di approvvigionamento energetico ottimale da seguire tra: micro e mini-grid indipendenti oppure estensione della rete nazionale esistente. Le performance di GISEle sono state testate sulla provincia di Namanjavira, Mozambico che ne hanno evidenziato le potenzialità, ed il valore aggiunto che un approccio spaziale può apportare al processo di definizione di strategie di elettrificazione ottime. Ciò rende questo nuova metodologia uno strumento di supporto valido sia per governi che per il settore privato e organizzazioni internazionali che operano in questo settore.

GISEle : an innovative GIS-based approach for electric networks routing

EDEME, DARLAIN IRENEE;CARNOVALI, TOMMASO
2018/2019

Abstract

In a global context where about 1 billion people still relies on traditional energy sources, the 7th United Nations’ SDG of “ensuring access to affordable, reliable and modern energy fuel for all”, is set to be one of the primary goals of our generation. The attempts made so far to collaborate to the purpose have been often hampered by administrative, social and economic barriers, as well as a poor planning of the strategies to follow, which lead them to low-effectiveness results. The correct identification of the best electrification strategy is a fundamental step to increase energy access in rural areas of developing countries. The available tools developed to support governments and organizations in this task often have the drawbacks to focus only on few specific aspects or technologies, and especially often neglect the importance that spatial information like population distribution and the electric network topology cover in a comprehensive evaluation. GISEle, whose development process is depicted in this work, is a new Geographic Information Systems (GIS)-based procedure which addresses these issues covering all the different steps required for a comprehensive electrification strategy evaluation. Spatial information are exploited to identify populated areas present in the analyzed geographical region, and to design the electrical network connecting the clusters’ consumers in a single energy community pursuing the minimization of costs. To this end, an innovative minimum-path algorithm has been developed by the authors. It is able to overcome the limits of existing approaches applied to operational research in graph theory, allowing to define the Least cost Tree also for graphs systems with many terminal points. As final result, together with grid topology, the complete procedure provides also a suggestion about the optimal energy supply strategy to follow between stand-alone micro and minigrid and existing national grid extension. The performance of GISEle has been tested in the rural province of Namanjavira, Mozambique, highlighting the potentialities and the improvement that a spatial approach can add to the electrification strategy definition. This makes it a supporting instrument suitable both for governments, private sector and international organizations acting in this field.
CORIGLIANO, SILVIA
ING - Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione
25-lug-2019
2018/2019
In un contesto globale in cui 1 miliardo di persone fa ancora affidamento su fonti energetiche tradizionali, il settimo SDG sancito dalle Nazioni Unite che si propone di “assicurare a tutti l’accesso a fonti energetiche sostenibili, affidabili e moderne”, è destinato ad essere una delle principali sfide della nostra generazione. I tentativi di cooperazione finora fatti per raggiungere questo scopo si sono spesso scontrati con difficoltà amministrative, sociali ed economiche, così come con una scarsa pianificazione delle strategie da seguire, che li ha condotti a risultati poco efficaci. La corretta identificazione della migliore strategia di elettrificazione è un passaggio fondamentale per incrementare l’accesso all’energia nelle aree rurali di paesi in via di sviluppo. I tool disponibili sviluppati per supportare governi e organizzazioni in questo compito, hanno spesso come carenza il focalizzarsi solo su un limitato numero di aspetti o tecnologie, e, nello specifico, spesso trascurano l’importante ruolo che le informazioni spaziali, quali la distribuzione della popolazione e la topologia delle reti elettriche, ricoprono in una valutazione che ambisce ad essere esaustiva. GISEle, il cui processo di sviluppo è descritto in questo lavoro, è una nuova procedura basata su GIS che affronta queste criticità. Le informazioni spaziali sono sfruttate per identificare aree sufficientemente popolate all’interno della regione in esame, e al fine di tracciare l’infrastruttura elettrica che connette tutti i consumatori di ciascun cluster all’interno di una singola comunità energetica, perseguendo una minimizzazione dei costi. A questo scopo, un innovativo algoritmo di percorso minimo è stato sviluppato dagli autori. Esso è in grado di valicare i limiti degli approcci esistenti, tipicamente applicati nella ricerca operativa della teoria dei grafi, permettendo di definire l’albero di costo minimo anche per sistemi di grafi con un elevato numero di nodi. Come risultato finale, assieme alla topologia della rete, la procedura complessiva fornisce anche un’indicazione riguardo la strategia di approvvigionamento energetico ottimale da seguire tra: micro e mini-grid indipendenti oppure estensione della rete nazionale esistente. Le performance di GISEle sono state testate sulla provincia di Namanjavira, Mozambico che ne hanno evidenziato le potenzialità, ed il valore aggiunto che un approccio spaziale può apportare al processo di definizione di strategie di elettrificazione ottime. Ciò rende questo nuova metodologia uno strumento di supporto valido sia per governi che per il settore privato e organizzazioni internazionali che operano in questo settore.
Tesi di laurea Magistrale
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/10589/148833