SMART ENERGY SYSTEMS
cod. 1009449

Anno accademico 2024/25
1° anno di corso - Primo semestre
Docente
Costanza SALETTI
Settore scientifico disciplinare
Macchine a fluido (ING-IND/08)
Ambito
A scelta dello studente
Tipologia attività formativa
Affine/Integrativa
48 ore
di attività frontali
6 crediti
sede: PARMA
insegnamento
in ITALIANO

Obiettivi formativi

Lo studente acquisirà:
(i) le conoscenze specifiche relative ai sistemi di conversione dell’energia tradizionali e innovativi e alla loro integrazione nelle reti energetiche;
(ii) le conoscenze relative ai modelli, le tecniche di controllo avanzate e agli algoritmi di ottimizzazione per la gestione intelligente di Sistemi Energetici complessi;
(iii) la capacità di costruire modelli matematici per la simulazione di Sistemi Energetici di diversa tipologia e configurazione, e la capacità di valutare e di definire il livello di dettaglio più opportuno per ciascun componente;
(iv) la capacità di progettare e implementare in un software di calcolo soluzioni di controllo convenzionali o avanzate per la gestione di Sistemi Energetici;
(v) la capacità di applicare le conoscenze ed i metodi appresi per l’approfondimento ulteriore e continuo della materia, con particolare riferimento all’evoluzione dei Sistemi Energetici nel contesto della transizione energetica sostenibile.

Prerequisiti

Il corso non ha propedeuticità formali, ma è consigliato avere conoscenze di base di Fisica Tecnica e Sistemi Energetici.

Contenuti dell'insegnamento

Il corso si propone di fornire allo studente le conoscenze e le competenze necessarie all’analisi e all’implementazione di Sistemi Energetici integrati e dei relativi algoritmi di gestione e controllo intelligente, nel contesto della transizione energetica sostenibile.
Dopo una introduzione ai Sistemi Energetici e alle soluzioni per la loro integrazione in reti energetiche complesse, si passeranno in rassegna le caratteristiche ed i limiti delle tecnologie di conversione attualmente utilizzate. Si analizzeranno in particolare le tecnologie a fonte rinnovabile programmabili e non programmabili, le soluzioni avanzate come pompe di calore, sistemi Power-to-X e recupero di energia di scarto, e il ruolo delle tecnologie di accumulo dell’energia nell’aumentare la flessibilità e la resilienza dei Sistemi Energetici.
Si presenteranno inoltre le tecniche avanzate di gestione e ottimizzazione dei Sistemi Energetici complessi (tra le quali quelle basate sul Model Predictive Control) e le procedure per lo sviluppo e l’applicazione dei modelli matematici utilizzati per la simulazione dei Sistemi Energetici, delle reti in cui sono integrati e dei relativi algoritmi di controllo.

Programma esteso

1. Introduzione e contesto della transizione energetica sostenibile: decarbonizzazione, decentralizzazione, integrazione, elettrificazione, digitalizzazione.

2. Decarbonizzazione e le tecnologie di conversione dell’energia. Limiti delle tecnologie di conversione tradizionali. Tecnologie a fonte energetica rinnovabile programmabili (biomasse, idroelettrico, geotermico) e non programmabili (eolico, solare fotovoltaico, solare termico e termodinamico, moto ondoso e maree).

3. Integrazione e reti energetiche. Reti di teleriscaldamento e teleraffrescamento. Reti gas. Reti elettriche. Cenni sulla mobilità sostenibile. Tecnologie per l’integrazione delle reti (co- e tri-generazione, Vehicle-to-Grid, etc).

4. Elettrificazione. Pompe di calore e loro ruolo nel recupero del calore di scarto. Impianti frigoriferi. Power-to-Gas e produzione di elettrocombustibili: elettrolizzatori e celle a combustibile (alcalini, PEM, AEM, SOFC), metanazione.

5. Flessibilità e accumulo di energia. Sistemi per l’accumulo diretto: impianti idraulici, accumuli elettrochimici, LAES/CAES, accumuli termici. Soluzioni innovative per l’accumulo “indiretto” (involucro edilizio, processi industriali). Demand side management.

6. Modelli matematici di Sistemi Energetici. Il processo di modellazione matematica e le sue fasi. Classificazione dei modelli. Modelli nello spazio degli stati e causalità. Linearizzazione ed identificazione parametrica.

7. Digitalizzazione e gestione intelligente dei Sistemi Energetici integrati. Sistemi dinamici. Soluzioni di controllo tradizionali e innovative. Il Model Predictive Control (MPC). Algoritmi di ottimizzazione (LP, MILP, DP). Architetture Model-in-the-Loop per la verifica di soluzioni di controllo.

Bibliografia

Materiale di approfondimento (ad esempio articoli scientifici sulle tematiche del corso) sarà fornito in formato elettronico attraverso la piattaforma Elly.

Metodi didattici

Le attività didattiche saranno condotte nella forma di lezioni frontali in aula ed esercitazioni al PC.

Periodicamente verrà caricato sulla piattaforma Elly il materiale didattico a supporto delle lezioni svolte in aula e per l'approfondimento dei contenuti delle stesse.

Per accedere a questi contenuti (che sono parte integrante del corso) è necessaria l'iscrizione al corso su Elly.

Il docente è disponibile durante l’orario di ricevimento e su appuntamento (e-mail) per chiarimenti sulle lezioni.

Modalità verifica apprendimento

La verifica dell’apprendimento si realizza attraverso l’esame orale consistente nella presentazione e discussione di un progetto concordato con il docente.

Il progetto, svolto individualmente o a coppie, consiste nello sviluppo di un modello di un sistema energetico integrato, nella sua implementazione in ambiente di calcolo Matlab, e nell'applicazione di una strategia di controllo. La presentazione del progetto deve essere preceduta dalla contestualizzazione del problema nell'ambito della letteratura scientifica.

Altre informazioni

E' consigliata la frequenza delle lezioni del corso.

Gli studenti non frequentanti sono invitati a consultare la piattaforma Elly sulla quale verranno periodicamente elencati gli argomenti effettivamente svolti a lezione.

Obiettivi agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile

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