Federico Gentili
Applicazione di un algoritmo di ottimizzazione MILP per la gestione di un sistema energetico. = Application of an MILP Optimization Algorithm for the Management of an Energy System.
Rel. Marco Badami. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Energetica E Nucleare, 2024
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- Tesi
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Abstract: |
L’attuale panorama energetico globale è caratterizzato da una serie di sfide senza precedenti. In questo contesto, l’ottimizzazione dei sistemi multi-energia mediante l’utilizzo di algoritmi emerge come una componente chiave per affrontare queste sfide. Il presente lavoro di tesi si propone di sviluppare e valutare l’efficacia di un modello di ottimizzazione per il controllo su base giornaliera di un sistema energetico costituito da fonti rinnovabili non programmabili, impianti di cogenerazione e carichi programmabili a servizio di uno stabilimento industriale. In particolare, il lavoro ha visto lo sviluppo di un algoritmo di ottimizzazione MILP in Python. La funzione obiettivo dell’ottimizzazione è la massimizzazione del Margine Operativo Lordo giornaliero, dipendente dalle azioni di controllo proposte dall’algoritmo per i diversi asset tecnologici. I risultati derivanti dalle simulazioni sperimentali evidenziano il potenziale di questo approccio nel raggiungere gli obiettivi di miglioramento dell’efficienza energetica, soprattutto se confrontati con l’attuale logica di controllo utilizzata. Inoltre, si evidenzia come, in determinate situazioni, l’utilizzo di tali algoritmi di ottimizzazione porti anche alla riduzione delle emissioni di CO2. Al contempo, tuttavia, si evidenziano alcune limitazioni della tecnologia attuale che forniscono l’opportunità di trarre conclusioni utili per future implementazioni. In definitiva, questo lavoro di tesi contribuisce alla necessità di adottare tecnologie innovative per rispondere alla richiesta di maggiore efficienza energetica e alle sfide ambientali presenti. |
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Relators: | Marco Badami |
Academic year: | 2023/24 |
Publication type: | Electronic |
Number of Pages: | 113 |
Subjects: | |
Corso di laurea: | Corso di laurea magistrale in Ingegneria Energetica E Nucleare |
Classe di laurea: | New organization > Master science > LM-30 - ENERGY AND NUCLEAR ENGINEERING |
Aziende collaboratrici: | Trigenia srl |
URI: | http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/31945 |
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