Analisi di microreti con forte diffusione di generazione distribuita = Analysis of microgrids with strong diffusion of distributed generation

Le microreti elettriche sono nate come risposta alle crescenti esigenze di efficienza, sostenibilità e resilienza nell'approvvigionamento energetico. Il presente lavoro di tesi affronta l'ottimizzazione di un algoritmo di droop control, inizialmente ispirato da un articolo pubblicato nell'ambito dell'IEEE. L'obiettivo principale di questa ricerca è migliorare l'efficienza e le prestazioni dell'algoritmo di droop control per applicazioni nelle microreti. Nel corso di questa tesi, sono stati sviluppati e validati diversi approcci di ottimizzazione per l'algoritmo di droop control. Le analisi condotte dimostrano chiaramente i benefici delle nostre modifiche in termini di reattività del sistema e capacità di gestire fluttuazioni e perturbazioni di frequenza nella microrete, mantenendo la tensione a valori accettabili. Questo algoritmo di droop control utilizza i coefficienti di droop (equivalenti agli statismi) per gestire la distribuzione delle generazione tra i vari generatori in modo da poter soddisfare la richiesta di potenza attiva e reattiva e riportare a zero la variazione di frequenza della microrete dovuta alla variazione del carico di quest'ultima. Per rendere l'algoritmo più vicino alla realtà possibile è stata implementata la saturazione della generazione con la presenza di generazione da fonti rinnovabili, che data la loro natura non sono controllabili, il che impone all'algoritmo di gestire i generatori per mantenere la frequenza al valore nominale. Dal momento che la microrete lavora normalmente in isola la tensione del nodo di riferimento necessita una regolazione per evitare eventuali derive di tensione, regolazione che è stata implementata e sperimentata sia in contesti in cui il carico della microrete aveva un singolo time-step e sia con molteplici time-step. In conclusione per dimostrare che l'algoritmo non sia stato costruito ad hoc per una sola microrete, è stato necessario implementarlo in un altro caso di studio con una maggiore complessità.