Smart Energy Grids (SEGs) are primary components in industry utility systems. They are the main responsible of the production of electrical and thermal energy. The synergy in the production of energy allows to improve the efficiency of the overall system. SEGs are mainly composed of two elements: Production Units (PUs), that are the costumers of the produced energy, and the Generation Units (GUs) that have the task to produce electric and thermal energy for the considered system. In this thesis, we will make a further differentiation in the GUs; we will consider not only Central GUs, that are the main responsible of the production of energy and can provide it to the overall system, but also Local GUs, that are an auxiliary resource of energy production, that fulfill the requirement of the closest PUs only. The scope of this thesis is to study and analyze different optimization approaches for the management of the SEG. Particular focus will be given to hierarchical and distributed approaches. In this thesis we will first define a SEG, considering each subcomponent and deriving the corresponding hybrid model. Thanks to this, we will cast the SEG management problems as mixed-integer linear constrained optimization problems and we will thoroughly analyze possible hierarchical and distributed implementations. These approaches will be then tested on the benchmark case study, thanks to which comparisons and analyses will be conducted.

Le Smart Energy Grids (SEGs) sono un componente fondamentale nei sistemi industriali. Sono i principali responsabili della produzione di energia elettrica e termica. La sinergia nella produzione di energia permette di migliorare l'efficienza del sistema complessivo. Le SEGs sono principalmente costituite da due elementi: unità di produzione (PUs), destinatarie dell'energia prodotta, e le unità di generazione (GUs), che hanno il compito di produrre energia elettrica e termica per il sistema preso in esame. E' possibile fare un ulteriore differenziazione per quanto riguarda le GUs; in questa tesi abbiamo considerato unità di generazione centrali (CGUs), che sono le principali responsabili della produzione e distribuzione di energia per l'intero sistema, ma anche le unità di generazione locali (LGUs), le quali sono una risorsa di produzione di energia ausiliaria, capaci di soddisfare solo le richieste delle più vicine PU. Lo scopo di questa tesi è studiare e analizzare i differenti approcci di ottimizzazione per la gestione delle SEG. Particolare attenzione verrà data ad approcci gerarchici e distribuiti. In questa tesi definiremo la struttura di una SEG, considerando ogni componente e derivando per ognuno il rispettivo modello matematico, espresso come automa ibrido. Per l'ottimizzazione delle SEG, considereremo problemi lineari misti interi e analizzeremo in dettaglio le possibili implementazioni gerarchiche e distribuite. Questi approcci saranno poi testati su un caso studio accademico, grazie al quale verranno effettuati confronti e analisi.

Optimal management of smart energy grids using hierarchical and distributed optimization schemes

Locatelli, Mattia
2019/2020

Abstract

Smart Energy Grids (SEGs) are primary components in industry utility systems. They are the main responsible of the production of electrical and thermal energy. The synergy in the production of energy allows to improve the efficiency of the overall system. SEGs are mainly composed of two elements: Production Units (PUs), that are the costumers of the produced energy, and the Generation Units (GUs) that have the task to produce electric and thermal energy for the considered system. In this thesis, we will make a further differentiation in the GUs; we will consider not only Central GUs, that are the main responsible of the production of energy and can provide it to the overall system, but also Local GUs, that are an auxiliary resource of energy production, that fulfill the requirement of the closest PUs only. The scope of this thesis is to study and analyze different optimization approaches for the management of the SEG. Particular focus will be given to hierarchical and distributed approaches. In this thesis we will first define a SEG, considering each subcomponent and deriving the corresponding hybrid model. Thanks to this, we will cast the SEG management problems as mixed-integer linear constrained optimization problems and we will thoroughly analyze possible hierarchical and distributed implementations. These approaches will be then tested on the benchmark case study, thanks to which comparisons and analyses will be conducted.
SPINELLI, STEFANO
ING - Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione
15-dic-2020
2019/2020
Le Smart Energy Grids (SEGs) sono un componente fondamentale nei sistemi industriali. Sono i principali responsabili della produzione di energia elettrica e termica. La sinergia nella produzione di energia permette di migliorare l'efficienza del sistema complessivo. Le SEGs sono principalmente costituite da due elementi: unità di produzione (PUs), destinatarie dell'energia prodotta, e le unità di generazione (GUs), che hanno il compito di produrre energia elettrica e termica per il sistema preso in esame. E' possibile fare un ulteriore differenziazione per quanto riguarda le GUs; in questa tesi abbiamo considerato unità di generazione centrali (CGUs), che sono le principali responsabili della produzione e distribuzione di energia per l'intero sistema, ma anche le unità di generazione locali (LGUs), le quali sono una risorsa di produzione di energia ausiliaria, capaci di soddisfare solo le richieste delle più vicine PU. Lo scopo di questa tesi è studiare e analizzare i differenti approcci di ottimizzazione per la gestione delle SEG. Particolare attenzione verrà data ad approcci gerarchici e distribuiti. In questa tesi definiremo la struttura di una SEG, considerando ogni componente e derivando per ognuno il rispettivo modello matematico, espresso come automa ibrido. Per l'ottimizzazione delle SEG, considereremo problemi lineari misti interi e analizzeremo in dettaglio le possibili implementazioni gerarchiche e distribuite. Questi approcci saranno poi testati su un caso studio accademico, grazie al quale verranno effettuati confronti e analisi.
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