The purpose of the present work is the development of an algorithm aimed at the management of a micro-CHP platform designed for a dwelling. The algorithm is used for the coordination of domestic loads and generation, both electrical and thermal, by using a forecasting strategy. The management seeks the maximum economical gain, while achieving energy efficiency and giving priority to renewable energy sources are implicit objectives. A better integration of distributed generation in the existing electrical system, or in a Smart Grid scenario, can be obtained as well. The development of a simulation model allowed an analysis of the energetic advantages of the platform; economical issues are also considered. The negative effects on the system caused by the forecasting errors and the introduced approximations are evaluated and possible solutions discussed.

Scopo del presente lavoro è lo sviluppo di un algoritmo per la gestione energetica di una piattaforma di microcogenerazione asservita ad un’abitazione. L’algoritmo, servendosi di una logica previsionale, ha il compito di organizzare produzione e consumi, sia elettrici sia termici, dei differenti componenti del sistema. La gestione persegue il massimo beneficio economico ma obiettivi impliciti sono il raggiungimento di una’elevata efficienza energetica e la priorità di utilizzo delle fonti rinnovabili. Si ottiene in tal modo anche una maggior integrazione della generazione distribuita, oggi sempre più diffusa nel settore residenziale, sia nel sistema elettrico attuale che in un futuro scenario Smart Grid. Lo sviluppo di un modello di simulazione ha permesso di valutare i vantaggi energetici conseguibili e le problematiche economiche da superare. A conclusione del lavoro si riporta la valutazione degli effetti negativi sul sistema legati agli errori previsionali e alle semplificazioni adottate indispensabili all’ottimizzazione.

Integrazione tra cogenerazione, fonti rinnovabili, utenze smart e accumulo termico : gestione ottimizzata di una utenza domestica mediante logica previsionale

AGOSTONI, GIACOMO
2013/2014

Abstract

The purpose of the present work is the development of an algorithm aimed at the management of a micro-CHP platform designed for a dwelling. The algorithm is used for the coordination of domestic loads and generation, both electrical and thermal, by using a forecasting strategy. The management seeks the maximum economical gain, while achieving energy efficiency and giving priority to renewable energy sources are implicit objectives. A better integration of distributed generation in the existing electrical system, or in a Smart Grid scenario, can be obtained as well. The development of a simulation model allowed an analysis of the energetic advantages of the platform; economical issues are also considered. The negative effects on the system caused by the forecasting errors and the introduced approximations are evaluated and possible solutions discussed.
FERGNANI, NICOLA
ING - Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione
18-dic-2014
2013/2014
Scopo del presente lavoro è lo sviluppo di un algoritmo per la gestione energetica di una piattaforma di microcogenerazione asservita ad un’abitazione. L’algoritmo, servendosi di una logica previsionale, ha il compito di organizzare produzione e consumi, sia elettrici sia termici, dei differenti componenti del sistema. La gestione persegue il massimo beneficio economico ma obiettivi impliciti sono il raggiungimento di una’elevata efficienza energetica e la priorità di utilizzo delle fonti rinnovabili. Si ottiene in tal modo anche una maggior integrazione della generazione distribuita, oggi sempre più diffusa nel settore residenziale, sia nel sistema elettrico attuale che in un futuro scenario Smart Grid. Lo sviluppo di un modello di simulazione ha permesso di valutare i vantaggi energetici conseguibili e le problematiche economiche da superare. A conclusione del lavoro si riporta la valutazione degli effetti negativi sul sistema legati agli errori previsionali e alle semplificazioni adottate indispensabili all’ottimizzazione.
Tesi di laurea Magistrale
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