Modellistica e controllo di impianti fotovoltaici : previsione, accumulo e compensazione dell'energia prodotta

In questo lavoro si vuole affrontare il problema della previsione di produzione per un impianto fotovoltaico. Per risolverlo verranno presentati diversi metodi, in primis partendo da un approccio basato sulla teoria dell’identificazione a scatola nera (black box). Con l’utilizzo delle tecniche di identificazione sono stati provati diversi tipi di modelli lineari e tra questi si è cercato di individuare il migliore. Tale modello è servito a definire la relazione tra gli ingressi di irraggiamento e temperatura e l’uscita di potenza misurati per un impianto test. Una volta ricavata la funzione di trasferimento tra ingressi e uscite, è stato possibile ottenere un modello del predittore a partire dai dati basato sulla teoria di Kolmogorov - Wiener. Il successivo modello di previsione è stato ricavato direttamente a partire dai dati di ingresso e di uscita (senza prima passare per l’identificazione della funzione di trasferimento tra ingressi e uscite) cercando il numero ottimale di campioni utile allo scopo. Inoltre è stata intrapresa la via delle Reti neurali artificiali per passare da un modello di predizione lineare ad uno non lineare. Si è poi affrontato il problema della predizione implementando via software un modello elettrico noto in letteratura come DEM (Double Exponential Model) al fine di ricavare le caratteristiche V-I, V-P del modulo. Conoscendo il modo in cui i moduli sono connessi tra loro nell’impianto e sfruttando la tecnica di ricerca del punto di massima potenza solitamente integrata negli inverter, è stato possibile implementare un modello fisico per la previsione di produzione di energia a partire dai soli ingressi previsti dagli enti meteorologici. Una volta implementato il modello fisico elettrico, è stata realizzata una logica di controllo di correzione di produzione rispetto la previsione mediante l’uso di batterie collegate all’impianto; questo tipo di controllo consente di far fronte agli eventuali errori di previsione meteorologica. L’algoritmo di controllo gestisce i flussi di energia al meglio, modificando lo stato degli interruttori pilotati che andranno ad agire sull’impianto per poter incanalare l’energia ove richiesta al fine di garantire la corretta previsione di produzione di energia per il giorno seguente.