verticale

Progettazione, controllo e diagnosi intelligente dei sistemi di generazione dell’energia elettrica

Termica e frigorifera e delle reti di distribuzione nelle applicazioni DHC.

I Distretti Energetici offrono grandi opportunità di gestione intelligente della produzione di energia e dei flussi energetici.
Insieme alle opportunità introducono però anche nuove sfide.
La forma del profilo del fabbisogno energetico dipende dalla tipologia di utenza.
Negli ultimi anni si stanno diffondendo sistemi multi-energia.
Un caso applicativo: torre ubicata in nord Italia

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Atti di convegni o presentazioni contenenti case history
mcTER Cogenerazione - Verona ottobre 2018 Cogenerazione oggi e domani. Nuovi combustibili, soluzioni Smart, spunti tecnologici

Pubblicato
da Benedetta Rampini
mcTER Cogenerazione - Verona 2018Segui aziendaSegui




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Estratto del testo
Veronafiere 17 ottobre 2018 Gli atti dei convegni e pi di 9.500 contenuti su www.verticale.net Pier Ruggero Spina - Dipartimento di Ingegneria, Universit di Ferrara 17 ottobre 2018 - Veronafiere Centro Congressi "Palaexpo" 1 Progettazione, controllo e diagnosi intelligente dei sistemi di generazione dell'energia elettrica, termica e frigorifera e delle reti di distribuzione nelle applicazioni DHC Prof. Pier Ruggero Spina Universit di Ferrara Presidente SC 04 "Sistemi e macchine per la produzione di energia" Comitato Termotecnico Italiano 17 ottobre 2018 - Veronafiere
Centro Congressi "Palaexpo" Prof. Mirko Morini Universit di Parma Pier Ruggero Spina - Dipartimento di Ingegneria, Universit di Ferrara 18 ottobre 2017 - Veronafiere Centro Congressi "Palaexpo" I Distretti Energetici offrono grandi opportunit di gestione intelligente della produzione di energia e dei flussi energetici ' Flessibilit
' Integrazione fonti rinnovabili ' Costruzioni energeticamente
efficienti Pier Ruggero Spina - Dipartimento di Ingegneria, Universit di Ferrara 18 ottobre 2017 - Veronafiere Centro Congressi "Palaexpo" Insieme alle opportunit introducono per anche nuove sfide ' Allocazione dei carichi ' Gestione del sistema ' Controllo in tempo reale ' Flessibilit
' Integrazione fonti rinnovabili ' Costruzioni energeticamente
efficienti Pier Ruggero Spina - Dipartimento di Ingegneria, Universit di Ferrara 17 ottobre 2018 - Veronafiere Centro Congressi "Palaexpo" Profilo orario adimensionale per un ufficio Ogni utenza ha 5 differenti fabbisogni energetici, ciascuno caratterizzato da un suo profilo giornaliero Pier Ruggero Spina - Dipartimento di Ingegneria, Universit di Ferrara 17 ottobre 2018 - Veronafiere Centro Congressi "Palaexpo" Profilo orario adimensionale del fabbisogno termico per il riscaldamento La forma del profilo del fabbisogno energetico dipende dalla tipologia di utenza Pier Ruggero Spina - Dipartimento di Ingegneria, Universit di Ferrara 17 ottobre 2018 - Veronafiere Centro Congressi "Palaexpo"
Fuel
Electricity
Heating
Cooling
ELECTRIC GRID GAS NETWORK SPACE COOLING LIGHTING & APPLIANCES HOT WATER SPACE HEATING BOILER Energy
plant
CHILLER Tradizionalmente i fabbisogni energetici
venivano soddisfatti tramite la rete elettrica,
caldaie e frigoriferi
Pier Ruggero Spina - Dipartimento di Ingegneria, Universit di Ferrara 17 ottobre 2018 - Veronafiere Centro Congressi "Palaexpo" GROUND ELECTRIC GRID GAS NETWORK DISTRICT HEATING SOLAR THERMAL (SH) HEAT PUMP (GSHP and ASHP) COGENERATOR (CHP) ABSORPTION CHILLER (ABS) AIR SUN AUXILIARY BOILER (AB) Energy
plant
AUXILIARY CHILLER (AC) SOLAR PHOTOVOLTAIC (PV) Radiation
Fuel
Electricity
Heating
Cooling
LIGHTING & APPLIANCES SPACE COOLING HOT WATER SPACE HEATING Negli ultimi anni si stanno diffondendo
sistemi multi-energia
Pier Ruggero Spina - Dipartimento di Ingegneria, Universit di Ferrara 17 ottobre 2018 - Veronafiere Centro Congressi "Palaexpo" Quale la taglia ottimale di ciascun componente' Come va gestito in modo ottimizzato l'intero sistema' Pier Ruggero Spina - Dipartimento di Ingegneria, Universit di Ferrara 17 ottobre 2018 - Veronafiere Centro Congressi "Palaexpo" I due problemi non sono disgiunti, perch la taglia dei componenti influenza la gestione e viceversa Pier Ruggero Spina - Dipartimento di Ingegneria, Universit di Ferrara 17 ottobre 2018 - Veronafiere Centro Congressi "Palaexpo" ottimizzazione taglie ottimizzazione gestione e controllo modello sistema multi-energia E' necessario quindi ottimizzare contemporaneamente la taglia di ciascun componente e la strategia di gestione e controllo Modello real-time di microcogeneratore con turbina a gas 3550 w_E theta_3 p3 w_T T_t m_dot_t theta_4 turbi ne theta_1 theta_1 theta_4 theta4 theta_3 theta3 0.9875 rendi mento boi l er p3 p3 p0 p0 p0 p gas i n [Pa] 3550 omega_engi ne [rad/s] 0.03 massa combusti bi l e [Kg/s] m_dot_f massa comb. [Kg/s] 3 m_dot_water [kg/s] m_dot_t m_dot_turbi ne T _E engi ne torque P_E engi ne power p3 p1 theta_1 w_C T_c m_dot_c theta_2 compressor m_dot_f m_dot_c theta_R m_dot_t theta_3 p3 burner 1.671 apertura by-pass [%]1 50 apertura by-pass [%] t 381 T water out [K] 298 T water i n [K] 301.8 T gas out [K] P_gas_in [Pa] m_dot_c [Kg/s] theta_2 [K] theta_4 [K] m_dot_t_R P_air_in [Pa] theta_R [K] theta_5 [K] Ri generatore Ri epi l ogo dati P_T Potenza_termi ca Potenza termi ca Potenza meccani ca 1043 Pot_termi ca [kW] 175.7 Pot_meccani ca [kW] pdc p0 P water i n [Pa] Di segna ci cl o Cari ca dati m_dot_t_BP m_dot_t_R theta_5 theta_4 theta_6 Mi scel atore by_pass theta_5 potenza m_dot_f theta_4 m_dot_t theta_6 p0 w_E [m_dot_t] [p2] [p0] [w_E] [w_E] u/100 u/1000 10 Cl ock m_dot_t Grado di by -pass m_dot_t_R m_dot_t_BP By-pass val ve m_dot_w p_w_in [Pa] T_w_in [K] m_dot_gas p_gas_in [Pa] theta_6 [K] T_w_out epsilon P_T T_gas_out Boi l er by_pass % by-pass Pier Ruggero Spina - Dipartimento di Ingegneria, Universit di Ferrara 17 ottobre 2018 - Veronafiere Centro Congressi "Palaexpo" Uffici 9 piani Centro commerciale 2 piani 328 m2
di surperficie
disponibile per
pannelli
fotovoltaici e
collettori termici Un caso applicativo: torre ubicata in nord Italia Pier Ruggero Spina - Dipartimento di Ingegneria, Universit di Ferrara 17 ottobre 2018 - Veronafiere Centro Congressi "Palaexpo" Il riscaldamento principalmente fornito dal CHP,
mentre il raffrescamento dalle GSHP 11% 3% 86% Thermal Energy Demand SH STORAGE (SH) STORAGE (CHP) 4.5% 6% 89% 0.5% Cooling Energy Demand Absorption chiller (from
STORAGE - SH) Absorption chiller (from
STORAGE - CHP) GSHP ASHP Il risparmio di energia primaria rispetto ad una soluzione tradizionale circa il 14 % PV A gross [m2] 209 SH A gross [m2] 119 CHP P el,nom [kW el] 100 P th,nom [kW th] 195 GSHP P th,nom [kW th] 242 P cool,nom [kW c] 198 ASHP P th,nom [kW th] 17 P cool,nom [kW c] 15 ABS P cool [kW c] 109 Storage V Storage [m3] 1.33 WMS SOP SH, Storage, CHP Summer SOP SH, GSHP, ABS, ASHP Pier Ruggero Spina - Dipartimento di Ingegneria, Universit di Ferrara 18 ottobre 2017 - Veronafiere Centro Congressi "Palaexpo" ' La gestione degli impianti di generazione e distribuzione oggi principalmente basata sull'esperienza
dell'operatore Controllo ottimizzato ' Tuttalpi il lavoro dell'operatore coadiuvato da software di programmazione della produzione ' Pier Ruggero Spina - Dipartimento di Ingegneria, Universit di Ferrara 18 ottobre 2017 - Veronafiere Centro Congressi "Palaexpo" ' La gestione degli impianti di generazione e distribuzione oggi principalmente basata sull'esperienza
dell'operatore Controllo ottimizzato ' ' o da software adattativi che apprendono dal passato e utilizzano queste informazioni Pier Ruggero Spina - Dipartimento di Ingegneria, Universit di Ferrara 18 ottobre 2017 - Veronafiere Centro Congressi "Palaexpo" Model Predictive Control usa un modello per prevedere il comportamento futuro del sistema e calcola la sequenza di controllo ottima Controllo ottimizzato Pier Ruggero Spina - Dipartimento di Ingegneria, Universit di Ferrara 18 ottobre 2017 - Veronafiere Centro Congressi "Palaexpo" Model Predictive Control usa un modello per prevedere il comportamento futuro del sistema e calcola la sequenza di controllo ottima Controllo ottimizzato Pier Ruggero Spina - Dipartimento di Ingegneria, Universit di Ferrara 18 ottobre 2017 - Veronafiere Centro Congressi "Palaexpo" Ad ogni time-step l'orizzonte spostato avanti di un passo, vengono calcolate le variabili del modello e ripetuta l'ottimizzazione Controllo ottimizzato Pier Ruggero Spina - Dipartimento di Ingegneria, Universit di Ferrara 18 ottobre 2017 - Veronafiere Centro Congressi "Palaexpo" I problemi di ottimizzazione vengono risolti utilizzando Dynamic Programming algorithm Controllo ottimizzato Pier Ruggero Spina - Dipartimento di Ingegneria, Universit di Ferrara 18 ottobre 2017 - Veronafiere Centro Congressi "Palaexpo" Un caso applicativo: complesso scolastico
in nord Italia
Pier Ruggero Spina - Dipartimento di Ingegneria, Universit di Ferrara 18 ottobre 2017 - Veronafiere Centro Congressi "Palaexpo" Un caso applicativo: complesso scolastico
in nord Italia
10 8
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Pier Ruggero Spina - Dipartimento di Ingegneria, Universit di Ferrara 17 ottobre 2018 - Veronafiere Centro Congressi "Palaexpo" Hardware Router Algorith
m
Architettura di controllo Pier Ruggero Spina - Dipartimento di Ingegneria, Universit di Ferrara 17 ottobre 2018 - Veronafiere Centro Congressi "Palaexpo" Gestione Pianificata Gestione Ottimizzata Confronto gestione sottocircuiti Pier Ruggero Spina - Dipartimento di Ingegneria, Universit di Ferrara 17 ottobre 2018 - Veronafiere Centro Congressi "Palaexpo" Confronto gestione centrale termica Gestione Pianificata Gestione Ottimizzata Pier Ruggero Spina - Dipartimento di Ingegneria, Universit di Ferrara 18 ottobre 2017 - Veronafiere Centro Congressi "Palaexpo" La strategia di controllo verr applicata alla rete
DHC del campus dell'Universit di Parma Pier Ruggero Spina - Dipartimento di Ingegneria, Universit di Ferrara 18 ottobre 2017 - Veronafiere Centro Congressi "Palaexpo" L'approccio verr applicato a sistemi pi complessi secondo una strategia multi-agent Pier Ruggero Spina - Dipartimento di Ingegneria, Universit di Ferrara 17 ottobre 2018 - Veronafiere Centro Congressi "Palaexpo" 26 Grazie per l'attenzione pier.ruggero.spina@unife.it 0532-974965 3204232912


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