Development of a comprehensive technology database for the design optimization of Aggregated Energy Systems with My-AESOPT

This thesis presents the development of a comprehensive technology database containing detailed economic and technical data for energy technologies that can be adopted within an Aggregated Energy System (AES). The database is specifically designed to serve as input for the optimization of AES configurations through MyAESOPT. My-AESOPT is a comprehensive multi-year optimization tool for optimal investment planning of Aggregated Energy Systems. It is formulated as a Mixed-Integer Linear Programming (MILP) model and is capable of accounting for multiple investment stages over the planning horizon. The tool performs a detailed hourly optimization of AES operation, explicitly considering the technical characteristics of installed technologies: part-load performance modeling, size effects, and other relevant operational parameters, ensuring reliable and accurate results. The developed database is then applied to a case study representative of a hospital located in Northern Italy. The objective is to demonstrate both the effectiveness of My-AESOPT in identifying economically and environmentally optimal configurations and the reliability of the implemented input data. The results show that significant reductions in CO₂ emissions (47.6%) can be achieved with only a limited increase in Net Present Cost (NPC) (6.5%) compared to a reference configuration, highlighting the potential of My-AESOPT to support cost-effective decarbonization strategies in AES.

Questa tesi presenta lo sviluppo di un database tecnologico completo contenente dati economici e tecnici dettagliati relativi alle tecnologie energetiche adottabili all’interno di un Sistema Energetico Aggregato (Aggregated Energy System, AES). Il database è specificamente progettato per essere utilizzato come input per l’ottimizzazione delle configurazioni AES tramite MyAESOPT. My-AESOPT è uno strumento completo di ottimizzazione multi-anno per la pianificazione ottimale degli investimenti nei Sistemi Energetici Aggregati. È formulato come un modello di Programmazione Lineare Intera Mista (Mixed-Integer Linear Programming, MILP) ed è in grado di considerare più fasi di investimento lungo l’orizzonte di pianificazione. Lo strumento esegue un’ottimizzazione oraria dettagliata del funzionamento dell’AES, considerando esplicitamente le caratteristiche tecniche delle tecnologie installate: modellazione del funzionamento a carico parziale, effetti di scala dimensionale e altri parametri operativi rilevanti, garantendo risultati affidabili e accurati. Il database sviluppato viene quindi applicato a un caso studio rappresentativo di un ospedale situato nel Nord Italia. L’obiettivo è dimostrare sia l’efficacia di My-AESOPT nell’identificare configurazioni ottimali dal punto di vista economico e ambientale, sia l’affidabilità dei dati di input implementati. I risultati mostrano che è possibile ottenere una significativa riduzione delle emissioni di CO₂ (47,6%) con un incremento limitato del Costo Attuale Netto (Net Present Cost, NPC) (6,5%) rispetto a una configurazione di riferimento, evidenziando il potenziale di My-AESOPT nel supportare strategie di decarbonizzazione economicamente efficienti nei Sistemi Energetici Aggregati.