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Indicatori di prestazione specifici dall'elaborazione dei dati di monitoraggio per gli impianti fotovoltaici del Politecnico = Specific performance indicators from the processing of monitoring data for the polytechnic's photovoltaic systems

Pietro Velardocchia

Indicatori di prestazione specifici dall'elaborazione dei dati di monitoraggio per gli impianti fotovoltaici del Politecnico = Specific performance indicators from the processing of monitoring data for the polytechnic's photovoltaic systems.

Rel. Alessandro Ciocia, Filippo Spertino. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Elettrica, 2024

Abstract:

La presente tesi dal titolo "Monitoraggio Smart degli Impianti Fotovoltaici del Politecnico di Torino" si focalizza sull'analisi e l'ottimizzazione delle performance di sei impianti fotovoltaici presso il Politecnico di Torino, con una potenza complessiva di un megawatt di picco. Attraverso l'utilizzo di codice MATLAB e l'estrazione dati tramite codice SQL, la ricerca si concentra su un'analisi approfondita dei dati, identificando e correggendo errori di misurazione. Dopo l'implementazione di algoritmi di pulizia dati per individuare parametri di output significativi, il focus si sposta sulla creazione di un modello di previsione. Tale modello, inizialmente sviluppato, è stato sottoposto a un processo di ottimizzazione. Questa fase di ottimizzazione ha migliorato l'accuratezza delle previsioni, incorporando dati meteorologici per anticipare in modo più preciso la produzione futura degli impianti fotovoltaici. L'implementazione di questo modello ottimizzato rappresenta un passo significativo nel miglioramento delle capacità predittive, consentendo una gestione più efficiente delle risorse energetiche e facilitando interventi proattivi per mantenere le prestazioni ottimali degli impianti. L'approccio combinato di analisi dati, monitoraggio in tempo reale e previsioni ottimizzate contribuisce a promuovere l'efficienza e la sostenibilità degli impianti fotovoltaici presi in esame.

Relatori: Alessandro Ciocia, Filippo Spertino
Anno accademico: 2023/24
Tipo di pubblicazione: Elettronica
Numero di pagine: 147
Informazioni aggiuntive: Tesi secretata. Fulltext non presente
Soggetti:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Elettrica
Classe di laurea: Nuovo ordinamento > Laurea magistrale > LM-28 - INGEGNERIA ELETTRICA
Aziende collaboratrici: NON SPECIFICATO
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/30420
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