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Applicazione del Model Predictive Control per l'ottimizzazione di un sistema energetico con solar farm e accumulo elettrico = Application of Model Predictive Control for the optimization of an energy system with solar farm and electrical storage

Federico Maresta

Applicazione del Model Predictive Control per l'ottimizzazione di un sistema energetico con solar farm e accumulo elettrico = Application of Model Predictive Control for the optimization of an energy system with solar farm and electrical storage.

Rel. Marco Badami. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Energetica E Nucleare, 2023

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Abstract:

Il presente lavoro di tesi si propone di implementare e analizzare l’efficacia di un modello di controllo avanzato impiegato per l’ottimizzazione di un sistema energetico costituito da fonti rinnovabili non programmabili, sistemi di accumulo dell’energia elettrica e carichi programmabili. L’analisi si è in particolare concentrata sullo sviluppo di un Model Predictive Controller (MPC) dedicato al controllo ottimizzato del sistema di accumulo. Nel contesto di un'ampia transizione verso fonti energetiche sostenibili questo sistema innovativo coordina gli elementi chiave dell'impianto, tra cui un impianto fotovoltaico. L'obiettivo primario è massimizzare lo sfruttamento della risorsa rinnovabile, riducendo al contempo i costi operativi e l'impatto ambientale. Si propone di esplorare l'applicabilità pratica di sistemi di controllo avanzato in contesti industriali complessi. I risultati ottenuti attraverso simulazioni e dati sperimentali testimoniano il potenziale di tale approccio nel raggiungere gli obiettivi di efficienza energetica. Allo stesso tempo mettono in luce alcuni limiti della tecnologia impiegata, offrendo la possibilità di trarre conclusioni di fare scenari e di fornire una base solida per future implementazioni su larga scala. Questa ricerca contribuisce all'urgente necessità di adottare tecnologie innovative per affrontare le sfide legate alla sostenibilità ambientale e crescente richiesta di maggiore efficienza energetica.

Relatori: Marco Badami
Anno accademico: 2023/24
Tipo di pubblicazione: Elettronica
Numero di pagine: 122
Soggetti:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Energetica E Nucleare
Classe di laurea: Nuovo ordinamento > Laurea magistrale > LM-30 - INGEGNERIA ENERGETICA E NUCLEARE
Aziende collaboratrici: Trigenia srl
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/29217
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