Optimization of thermal energy storage for cold-chain applications in off-grid rural Microgrids

Food losses along the supply chain remain a significant challenge for many communities across Sub-Saharan Africa. The lack of reliable refrigeration infrastructure is one of the main causes of post-harvest and post-catch losses in agricultural and fisheries value chains, with direct consequences for farmers’ and fishers’ incomes and for the economic value generated by the agri-food sector. In these contexts, often characterized by limited or unreliable access to electricity due to the distance from the national grid or the frequent occurrence of power outages, renewable-energy-based off-grid microgrids represent a promising solution for providing reliable energy services and supporting productive activities, including food refrigeration for preservation. Despite the availability of several tools for the design and optimization of off-grid microgrids, most models primarily focus on electricity generation, storage, and management. In these models, cooling is generally represented through the electrical demand of refrigeration systems, without an explicit representation of cooling demand and the role of thermal energy storage. This limits the analysis of renewable-energy-based cooling systems. This thesis proposes a framework for the explicit integration of cooling demand into the design and optimization of off-grid microgrids. A thermal demand model was developed to estimate the hourly cooling requirements of a cold storage facility based on climatic conditions, product characteristics, storage schedules, and building envelope properties. The resulting cooling demand profile was integrated into an extended version of MicroGridsPy. In addition to conventional direct vapor-compression cooling systems, the framework incorporates ice-based Thermal Energy Storage (TES) systems, enabling the temporal decoupling of cooling production from its final use. The proposed methodology was applied to a cold storage facility operated by WeTu in Homa Bay, Kenya. The results confirm the implementation of the developed extension and its ability to represent the interactions between photovoltaic generation, electrical storage, cooling demand, and thermal energy storage. The analysis highlights the potential of TES to increase microgrid operational flexibility. Overall, the proposed framework provides a practical tool for integrating cooling services into off-grid microgrid planning and supporting food preservation.

Le perdite alimentari lungo la filiera rappresentano ancora una sfida significativa per molte comunità dell'Africa subsahariana. La mancanza di infrastrutture di refrigerazione affidabili è una delle principali cause delle perdite lungo le filiere agricole e ittiche, con conseguenze dirette sui redditi di agricoltori e pescatori e sul valore economico del sistema agroalimentare. In questi contesti, caratterizzati da un accesso limitato o inaffidabile all'elettricità a causa della distanza dalla rete nazionale o della frequente presenza di blackout, le microgrid off-grid alimentate da fonti rinnovabili rappresentano una soluzione promettente per garantire servizi energetici affidabili e supportare attività produttive, tra cui la refrigerazione per la conservazione degli alimenti. Nonostante la disponibilità di diversi strumenti per la progettazione e l'ottimizzazione delle microgrid off-grid, la maggior parte dei modelli si concentra principalmente sulla produzione, sull'accumulo e sulla gestione dell'energia elettrica. In questi modelli, il raffreddamento viene generalmente rappresentato attraverso il fabbisogno elettrico dei sistemi di refrigerazione, senza una rappresentazione esplicita della domanda di raffreddamento e del ruolo dell'accumulo termico. Ciò limita l'analisi dei sistemi di raffreddamento alimentati da fonti rinnovabili. La presente tesi propone un framework per l'integrazione esplicita della domanda di raffreddamento nella progettazione e nell'ottimizzazione di microgrid off-grid. È stato sviluppato un modello di domanda termica in grado di stimare il fabbisogno orario di raffreddamento di una cella frigorifera a partire da dati climatici, caratteristiche dei prodotti, programmi di stoccaggio e proprietà dell'involucro edilizio. Il profilo di domanda di raffreddamento ottenuto è stato integrato in una versione estesa di MicroGridsPy. Oltre ai tradizionali sistemi di raffreddamento diretto a compressione di vapore, il framework integra sistemi di Thermal Energy Storage (TES) basati sull'accumulo di ghiaccio, consentendo il disaccoppiamento temporale tra la produzione di energia frigorifera e il suo utilizzo finale. La metodologia sviluppata è stata applicata a un impianto di conservazione refrigerata gestito da un'azienda di nome WeTu a Homa Bay, in Kenya. I risultati confermano l'implementazione dell'estensione sviluppata e la sua capacità di rappresentare le interazioni tra generazione fotovoltaica, accumulo elettrico, domanda di raffreddamento e accumulo termico. L'analisi evidenzia il potenziale del TES nell'aumentare la flessibilità operativa della microgrid. Nel complesso, il framework proposto fornisce uno strumento pratico per integrare i servizi di raffreddamento nella pianificazione delle microgrid off-grid e supportare la conservazione degli alimenti.