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Analysis, Simulation with PyPSA, and Comparison of Scenarios with High Penetration of Renewables and Bitcoin Mining. Case study: Pantelleria Minor Island

Riccardo Pagnon

Analysis, Simulation with PyPSA, and Comparison of Scenarios with High Penetration of Renewables and Bitcoin Mining. Case study: Pantelleria Minor Island.

Rel. Giuliana Mattiazzo, Riccardo Novo, Enrico Giglio. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Elettrica, 2023

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Abstract:

Pantelleria è un isola minore del Mar Mediterraneo rinomata per i suoi paesaggi naturali e le sue sorgenti vulcaniche. Nonostante le sue piccole dimensioni, soddisfare il fabbisogno energetico dell'isola rappresenta una sfida significativa. A causa della sua posizione remota, l'isola non è collegata alla rete elettrica della terraferma e la maggior parte dell'elettricità è generata da generatori alimentati a gasolio. In risposta alla crescente preoccupazione per i cambiamenti climatici e alla necessità di ridurre le emissioni di anidride carbonica, la comunità di Pantelleria la comunità di Pantelleria si è posta l'obiettivo di passare a un sistema di energia maggiormente popolato di energia rinnovabile entro il 2050. Si tratta di una proposta complicata per l'isola, in quanto richiede una revisione completa delle infrastrutture energetiche esistenti e l'adozione di nuove tecnologie e strategie di gestione. La transizione verso un sistema basato sulle energie rinnovabili presenta anche una serie di ostacoli, tra cui la variabilità e l'imprevedibilità delle fonti energetiche rinnovabili, che possono portare a una mancanza di controllo sulla fornitura di energia e alla necessità di decurtamento dell'energia. Per garantire un approvvigionamento energetico stabile e affidabile, la gestione efficace della rete diventa essenziale. L'obiettivo di questo studio è indagare il processo di integrazione delle fonti di energia rinnovabile, in particolare lo sfruttamento del curtailment dell'energia da fonti rinnovabili, sfruttando il bitcoin mining. La tesi mira a confrontare quattro scenari che coinvolgono diversi componenti, come unità di stoccaggio dell'energia, generatori di energia rinnovabile e mining farms. Indagando l'integrazione dell'energia rinnovabile e del mining di bitcoin, questo lavoro cerca di identificare opportunità per aumentare l'efficienza, ridurre i costi e diminuire lo spreco di energia. L'analisi di vari scenari rivelerà la combinazione di componenti ottimale per l'integrazione delle energie rinnovabili e del bitcoin mining. Per realizzare l'integrazione di questi diversi componenti in un'unica rete elettrica, è stato sviluppato uno strumento che facilita una collaborazione efficace tra di loro. Questa integrazione richiederà la codifica a mano di precise funzioni di ottimizzazione per garantire la stabilità del sistema, utilizzando solo energia rinnovabile per il mining di bitcoin. Ottimizzando la combinazione di unità di storage dell'energia, generatori di energia rinnovabile e mining farm, questa soluzione cerca di massimizzare l'efficienza energetica e di ridurre l'impatto ambientale del sistema. Per valutare l'efficacia della soluzione proposta, sono stati confrontati quattro scenari distinti ma realistici. Il primo scenario rappresenta l'attuale situazione energetica dell'isola minore, che si basa principalmente su generatori alimentati da combustibili fossili importati dall'Italia. Il secondo scenario illustra lo scenario energetico per il 2050 basato su fonti di energia rinnovabili e sistemi di accumulo di energia. Il terzo scenario amplia il secondo integrando l'estrazione di bitcoin con l'energia rinnovabile e lo stoccaggio di energia. Il quarto scenario si differenzia dal terzo per l'eliminazione delle unità di stoccaggio dell'energia. Data la significativa variabilità dica di Pantelleria.

Relators: Giuliana Mattiazzo, Riccardo Novo, Enrico Giglio
Academic year: 2022/23
Publication type: Electronic
Number of Pages: 105
Subjects:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Elettrica
Classe di laurea: New organization > Master science > LM-28 - ELECTRICAL ENGINEERING
Aziende collaboratrici: UNSPECIFIED
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/26231
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