MILP optimization model for the design and operation of district heating systems

District heating systems have emerged as a key component of sustainable urban energy infrastructure, offering the potential to enhance energy efficiency, reduce greenhouse gas emissions, and promote the integration of renewable energy sources. To harness these benefits, the design and operation of district heating systems must be optimized according to multiple, often conflicting, objectives. This paper presents a model of Multi-Objective Mixed-Integer Linear Programming (MILP) for the optimization of energy systems using the ε-constraint method to generate a set of Pareto optimal solutions. The objectives are the minimization of total cost and carbon emissions. The model was applied to a case study consisting of a residential district in the city of Milan and to several design scenarios (restrictions on available technologies). The results show that it is possible to achieve greater emissions reductions if more technologies, especially renewable ones, are available. Furthermore, it is evident how the emission factor of the electrical grid mainly affects the design of technologies such as heat pumps and photovoltaic panels. Finally, it is evident that it is possible to achieve a 40% reduction in emissions compared to the current district heating design but with an increase in costs.

I sistemi di teleriscaldamento sono emersi come una componente chiave delle infrastrutture energetiche urbane sostenibili, offrendo il potenziale per migliorare l’efficienza energetica, ridurre le emissioni di gas serra e promuovere l’integrazione delle fonti energetiche rinnovabili. Per sfruttare questi vantaggi, la progettazione e il funzionamento dei sistemi di teleriscaldamento devono essere ottimizzati secondo obiettivi molteplici, spesso contrastanti. Questo articolo presenta un modello di Programmazione Lineare Intera Mista Multi-Obiettivo (MILP) per l'ottimizzazione dei sistemi energetici utilizzando il metodo del vincolo ε per generare un insieme di soluzioni Pareto ottimali. Gli obiettivi sono la minimizzazione del costo totale e delle emissioni di carbonio. Il modello è stato applicato ad un caso studio costituito da un quartiere residenziale nella città di Milano e a diversi scenari progettuali (vincoli sulle tecnologie disponibili). I risultati mostrano che è possibile ottenere maggiori riduzioni delle emissioni se sono disponibili più tecnologie, soprattutto quelle rinnovabili. Inoltre, è evidente come il fattore di emissione della rete elettrica incida principalmente sulla progettazione di tecnologie come le pompe di calore e i pannelli fotovoltaici. Infine, è evidente che è possibile ottenere una riduzione delle emissioni del 40% rispetto all’attuale progettazione del teleriscaldamento ma con un aumento dei costi.