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La Conoscenza è come una linea, dove sono i confini non ci è dato di saperlo.

Sublimina.it è un viaggio personale nel mondo del pensiero umano. Per raggiungere ogni meta c'è una via ed ogni via ha un ingresso. Questa è la mia porta personale, l'ho appena aperta. Ognuno ha la sua porta, qualche volta si ha bisogno, però, di intravedere cosa c'è al di là della porta altrui per mirare l'altrove che sta dietro la propria.  Ispirato da: Franz Kafka, Il processo (1925)


Linee di ricerca

La scienza non serve che a darci un’idea di quanto sia vasta la nostra ignoranza.
(Lamennais)

Appunti di viaggio durante le mie ricerche

Princip di Funzionamento di un Sistema Fotovoltaico (Grid Connected)

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Ultimo aggiornamento Venerdì 03 Agosto 2012 15:59

GESTIONE DEI FLUSSI ENERGETICI IN MICROGRIDS TRAMITE CONTROLLO FUZZY OTTIMIZZATO CON ALGORITMI EVOLUTIVI

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dott. Enrico De Santis

Tesi di Laurea in Ingegneria dell'Informazione

Corso di laurea in Ingegneria delle Comunicazioni

GESTIONE DEI FLUSSI ENERGETICI IN MICROGRIDS TRAMITE CONTROLLO FUZZY OTTIMIZZATO CON ALGORITMI EVOLUTIVI


Si parla tanto del bello che è nella certezza; sembra che si ignori la bellezza più sottile che è nel dubbio.

Credere è molto monotono, il dubbio è profondamente appassionante.

Stare all'erta, ecco la vita; essere cullato nella tranquillità, ecco la morte

Oscar Wilde

Abstract

La rete energetica, grazie alle nuove tecnologie sia nel campo dell'energia, sia nell'ICT, sta subendo dei profondi cambiamenti. L'ICT fornisce alla rete quel sostrato che la rende in grado di produrre ed eleaborare informazioni eterogenee. L'approccio utile, nello studio delle problematiche relative alle Smart Grid, è quello della Complessità: una Smart Grid è un Sistema di Sistemi Complesso, dinamico, non lineare e stocastico. Le Computational System Thinking Machine (CSTM), strutture di calcolo fisiche e teoriche, consentono di approcciare tali problematiche attraverso tecniche afferenti alla Compuitational Intelligenece (CI), il Soft Computing, la Pattern Recognition e la Dynamic Programming. Tra le discipline basilari si hanno: le Neural Network, gli Immune System, li Fuzzy System e l'Evolutionary Computing, assieme ai loro relativi ibridi. Tra le applicazioni del futuro, nelle Smart Grid, vi è Il Demand Side Management e il Flow Optimization, programmi attuati in piccole porzioni di rete ad alto tasso di:

  • autonomia;
  • controllo intelligente;
  • produzione da fonti rinnovabili.

Essi consistono in una gestione proattiva della domanda energetica organizzata in tasks energetici, ritardabili nel tempo, e la gestione dei flussi in ingresso ed uscita dalla microgrid. Tali problematiche sono state affrontate attraverso l'utilizzo di: algoritmi di scheduling euristici, Fuzzy Inference System ed Evolutionary Computing (Programmazione Genetica). In particolare un Algoritmo genetico computa l'ottimizzazione dei sistemi fuzzy.

Sono state messe a confronto le prestazioni in assenza di controllo, in presenza di controllo ottimo tramite alcuni metodi di fuzzy reasoning.

 


 

Indice

 

INDICE. I-I

SIGLE E ABBREVIAZIONI I-V

INTRODUZIONE. I-7

Capitolo I Smart Grids overview.. I-17

I.1         Che cosa sono le Smart Grids?. I-17

I.1.1          I driver per lo sviluppo. I-21

I.1.2          Le principali caratteristiche delle Smart Grids. I-23

I.1.3          I problemi della rete energetica attuale. I-25

I.1.4          La rete del futuro. I-29

I.2         Elementi principali di una Smart Grid: tecnologie e applicazioni I-32

I.2.1          Active Network Management I-32

I.2.2          Advanced Metering Infracstructure. I-35

I.2.3          Distributed Generation e micro-generazione. I-38

I.2.4          Grid energy storage. I-39

I.3         Deployment delle Smart Grid e stato della Standardizzazione. I-43

I.3.1          I benefici degli Standards per le Smart Grids. I-44

I.3.2          Negli Stati Uniti I-46

I.3.3          In Europa. I-51

Capitolo II Smart Grid come Sistema di Sistemi II-65

II.1       Le Smart Grids. II-65

II.2       Le microgrids. II-66

II.2.1        Definizioni e concetti principali II-68

II.2.2        Scalabilità e tipologie di microgrids. II-69

II.2.3        Topologie. II-71

II.3       Sistemi di comunicazione. II-72

II.4       Smart Grids come Sistema di Sistemi II-75

II.4.1        Smart Grid e livelli di astrazione. II-80

II.5       Microgrids e active Distribution Network. II-84

II.5.1        Il controllo nelle microgrids. II-85

II.5.2        Tipologie di controllo. II-86

II.5.3        Ulteriori strutture di controllo. II-93

II.5.4        Informazioni per operazioni di controllo. II-93

II.5.5        Strategie di controllo. II-96

II.5.6        Ottimizzazione real-time e Sistemi Esperti II-98

Capitolo III Computational Intelligence e Smart Grid. III-101

III.1      Computational Intelligence nelle Smart Grids. III-101

III.1.1       Evoluzione delle tecniche di CI nelle Smart Grids. III-103

III.2      Computational System Thinking Machine e Smart Grids: background. III-105

III.3      CI e Smart Grids: paradigmi principali III-109

III.4      Controllore basato sull’ADP. III-111

III.5      Pattern Recognition e SG.. III-118

Capitolo IV Demand Side Management IV-125

IV.1     Demand Side Management: stato dell’arte. IV-125

IV.1.1      Collocazione del DSM nella struttura astratta. IV-127

IV.1.2      Elementi principali nel DSM.. IV-130

IV.1.3      DSM: possibili sviluppi IV-136

IV.2     Simulatore microgrid per algoritmi di DSM e Flow optimization. IV-137

IV.2.1      Scenario. IV-137

IV.2.2      Metodologia e scelte di modello. IV-139

IV.2.3      Obiettivi IV-142

IV.2.4      Ipotesi di partenza. IV-142

IV.2.5      Modello. IV-143

IV.2.6      Formulazione del problema generale. IV-146

IV.2.7      Flow Control tramite decisore fuzzy. IV-152

Capitolo V Fuzzy Logic Controller e ottimizzazione tramite Algoritmi Evolutivi V-163

V.1       Problem Solving ed Expert System.. V-163

V.2       Fuzzy Inference System nel modello di Flow Control V-170

V.2.1        Linguistic Fuzzy Model V-171

V.2.2        Definizione delle Fuzzy Control Rules. V-174

V.3       Tuning dei parametri del FIS tramite Algoritmo Genetico. V-175

V.3.1        Formulazione del problema di ottimizzazione. V-175

V.3.2        Algoritmi Genetici V-177

V.3.3        Evolutionary Fuzzy Modeling. V-180

V.3.4        Ottimizzazione del modello di Flow Control con GA.. V-183

Capitolo VI Risultati sperimentali VI-189

VI.1     Analisi Empirica. VI-189

VI.1.1      Risultati preliminari MinMax. VI-190

VI.1.2      Dati di partenza. VI-193

VI.1.3      Simulazione con FIS disattivati VI-198

VI.1.4      Simulazione con FIS statici (non ottimizzati) VI-200

VI.1.5      Simulazione con FIS ottimizzati con GA.. VI-201

VI.1.6      Esperimento con prezzi di acquisto e vendita differenziati VI-205

VI.1.7      Ottimizzazione parametri strutturali VI-206

CONCLUSIONI E SVILUPPI FUTURI 209

Appendice A       Cenni sulla realizzazione. A-217

A.1       Implementazione del modello. A-217

A.2       Load Control A-218

A.3       Flow Control A-221

A.4       Script principale. A-223

A.5       Fuzzy Inference System.. A-227

A.6       Ottimizzazione: Algoritmo Genetico. A-229

Indice delle figure. 233

Indice tabelle. 237

Bibliografia. 239

 


 

Bibliografia

[prossimamente...]

Ultimo aggiornamento Venerdì 01 Giugno 2012 07:22

Smart Grid: ripensare la rete energetica

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Ormai è noto che la rete energetica mondiale, nonché quella italiana è obsoleta. Una possibile subitanea domanda potrebbe essere: obsoleta rispetto a cosa? La risposta altrettanto immediata è: rispetto alla miriade di smart application che il mercato e lo sviluppo tecnologico digitale propone assieme ad una domanda di energia che cresce pesantemente a causa del fattore di traino dei Paesi in via di Sviluppo [1]. Ma non solo, vi sono molti

Ultimo aggiornamento Mercoledì 20 Luglio 2011 07:48

Smart Grid:verso le reti energetiche di nuova generazione

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modello di una smart gridIn questo articolo ci si occupa dello studio di un nuovo sistema rivoluzionario per iniettare “intelligenza” nella rete di distribuzione dell’energia elettrica, tale sistema è conosciuto in letteratura come Smart Grid e riuscirà a limitare con le sue funzioni orrimizzatrici, le emissioni inquinanti e a contenere parte dei costi dell’energia. In linea di principio la Smart Grid consiste nell’integrare la rete di telecomunicazioni, ed in generale le tecnologie ICT, con la rete di distribuzione elettrica. L’integrazione è a tutti i livelli, fino ad arrivare all’utenza finale cercando, tramite opportuni metodi di modificarne il comportamento per renderlo virtuoso rispetto ai consumi ed agli sprechi. Questo epocale cambiamento di paradigma deriva non solo dalla volontà di ottimizzare la rete esistente, ma da stringenti considerazioni ambientali, inquinamento e conseguente riscaldamento del pianeta, che sono andate delineandosi nell’ultimo ventennio dopo gli accordi di Kyoto. Il tutto deve essere fatto rispettando normative quadro vigenti emanate dalla Comunità Europea e recepite dagli stati attraverso regolamentazioni adatte al sistema nazionale di produzione, stoccaggio, trasporto e distribuzione dell’energia. L’innovazione apportata dalle reti elettriche di nuova generazione deve essere consona alle regole di mercato totalmente libero qual è quello degli stati avanzati ad economia di mercato. La Smat Grid è una rete di nuova generazione indispensabile per le nuove forme di produzione dell’energia provenienti dalle energie rinnovabili, come ad esempio eolico o solare, quest’ultime considerate energie ad intermittenza essendo la loro disponibilità altamente dipendente dalle condizioni ambientali. Inoltre, se prendiamo nuovamente come esempio l’energia solare, si sa che la maggiore disponibilità è nelle ore di punta, ovvero nelle ore e nei mesi di massima insolazione; rispetto all’utenza casalinga vi è un disallineamento tra i picchi di consumo, spesso nelle ore serali e i picchi di produzione. Tale energia può essere immagazzinata in opportuni accumulatori, ma attraverso la Smart Grid può essere immessa in rete con possibili vantaggi economici dell’utente sulla bolletta. Bisogna quindi prevedere una infrastruttura che contenga gli sbalzi e assicuri potenza in range di sicurezza, essendo alcune utenze di fascia protetta(es. gli ospedali). La sicurezza deve essere presente, quindi, a tutti i livelli, si pensi all’importanza dei segmenti ad alta tensione (AT) che devono essere particolarmente preservati in quanto sorgenti per numerosi sottosegmenti elettrici che alimentano interi distretti, alcuni anche di grandi dimensioni. L’infrastruttura integrata ha bisogno innanzitutto di un sistema di comunicazione di tipo protocollare in quanto, i vari elementi del sistema devono essere messi in grado di dialogare rispettando parametri di sicurezza, (latency, probabilità di perdita, etc.) di consegna dei dati. Gli elementi del sistema devono essere “intelligenti”, secondo una nuova concezione, che nella teoria delle reti si è andata profilando, che è l’intelligenza distribuita, proveniente da una infrastruttura a gestione non centralizzata. Questo è importante poiché le nuove tecnologie in materia di sensoristica di rilevamento dati e di elaborazione ad alta velocità consentono l’immissione in rete di una grossa mole di informazione, parte della quale potrebbe interessare una data zona e non un'altra. I problemi di una gestione centralizzata sono ben noti, possiamo annoverare ad esempio, la debolezza rispetto ai guasti o ai malfunzionamenti. Una rete ad intelligenza distribuita potrebbe permettere di isolare la zona colpita e continuare il proprio servizio senza subire particolari danni o malfunzionamenti conseguenti. Il meccanismo di raccolta, dislocazione ed elaborazione dell’informazione riguardante la rete elettrica può essere utile non solo per scopi direttamente legati al funzionamento ottimale della rete dal punto di vista infrastrutturale, ma anche per consentire alle società di gestione della distribuzione nuove modalità di rendicontazione e quindi applicare tariffe differenziate (come le tariffe biorarie introdotte da Enel). Ciò, assieme ad altri elementi, dovrebbe consentire di dirigere le scelte dell’utente verso comportamenti virtuosi. Questo è possibile anche perché l’infrastruttura di telecomunicazioni e la tecnologia ICT non interessano solo produzione stoccaggio e distribuzione, quindi gli elementi strutturali della rete elettrica, ma anche dispositivi di utente capaci di scambiarsi informazioni utili all’ottimizzazione della fruizione dell’energia. Importante è la scelta del modello di comunicazione e dei protocolli da utilizzare, gli studi e le considerazioni recenti vedono i protocolli proprietari abbastanza sicuri ma limitativi, mentre nuove proposte e standard possono permettere un più veloce adeguamento di tutta la filiera energetica. Si è quindi del parere di indirizzarsi verso scelte ibride, scelte effettuabili solo dopo un attento e puntuale studio prima teorico e poi pratico. In definitiva il terreno è ancora fresco e permette di seminare idee per alimentare la ricerca in tal senso e la realizzazione dell’infrastruttura accennata.

 

Il progetto di ricerca è interessante, spero di riuscire ad in indirizzarmi verso uno studio sistemistico, che consenta di avere la giusta astrazione per utilizzare i modelli teorici riguardanti l’intelligenza computazionale, appresi fin’ora.

 

D'appresso si illustra, mettendone in evidenza i punti essenziali, il concetto di Smart Grid.

 

Scenari, Il concetto di “Smart Grid”

 

Smart Grid [1]

  1. reti di distribuzione dell’energia elettrica intelligenti formate da elementi che necessitano di comunicare, attraverso una rete di telecomunicazione, per:
    1. Monitoraggio telemisura e telecontrollo
    2. Nuova generazione della filiera dell’energia elettrica con incremento dell’ “intelligenza” basata su tecnologie ICT consolidate ed in sviluppo in scenari in cui l’utente assume una funzione attiva centrale nel ruolo di consumatore e/o generatore
    3. La trasformazione dell’infrastruttura interessano l’intero ecosistema energetico e va nella direzione dell’integrazione tra rete elettrica e infrastruttura ICT perseguendo i molteplici obiettivi degli stakeholder:
      1. Aumento dell’efficienza nella gestione e uso dell’energia
      2. Passaggio da una produzione basata su pochi centri verso molti carichi ad una rete attiva basata su produzione e consumo diffuso in condizioni di mercato con relative problematiche:
        1. i.     Tolleranze delle frequenze di rete
        2. ii.     Controllo e protezione
        3. iii.     Soluzione di problemi di interconnessione, instradamento
        4. iv.     Contabilizzazione dell’uso e pricing
        5. v.     Efficienza rispetto alla domanda e all’offerta di energia 8es. incentivazione dell’utenza all’utilizzo lontano dalle ore di picco

 

  1. Accrescimento della sicurezza e qualità:
    1. i.     Resilenza rispetto al black out
    2. ii.     Regolarità dell’energia disponibile
  2. Riduzione dell’emissioni di CO2
  3. I cambiamenti interessano ciascun ambito della filiera energetica:
    1. Generazione
      1. i.     Integrazione e generazione diffusa permettono la riduzione il dimensionamento dei picchi e di introdurre la Virtual Power Plant o centrale elettrica virtuale con relativa salvaguardia del sistema elettrico sottoposto alle sollecitazioni dei generatori diffusi
  4. Trasporto
    1. i.     Pianificazione e coordinamento di tutte le reti di trasporto interconnesse con smussamento dei picchi di fabbisogno di energia (peak shaving) e protezione del sistema di trasporto
  5. Distribuzione
    1. i.     Automazione sistemica delle reti di Media Tensione (MT) con funzioni di protezione automatica
    2. ii.     Controllo e monitoraggio automatico di reti di Bassa Tensione (BT) con conseguente miglioramento della qualità del servizio
  6. Stoccaggio (diffuso, centralizzato)
    1. i.     Accumulazione di energia nei picchi di sovrapproduzione e disponibilità per applicazioni emergenti (es. trasporti)
    2. ii.     Va controllato nella fasi di carico e scarico
  7. Commercializzazione
    1. i.     Marketplace dell’energia con negoziazione e fatturazione diretta dal venditore all’acquirente
    2. ii.     Pricing dinamico (es: per fasce orarie, classi di qualità)
  8. Consumo
    1. i.     Gestione attiva domanda
    2. ii.     Utilizzo di veicoli elettrici come erogatori di energia immagazzinata
    3. iii.     Smart home o casa “intelligente” dove i consumi sono controllati e i carichi sono programmati da remoto

 

Ruolo centrale delle telecomunicazioni

 

  1. Importante è lo studio dei requisiti, non generico ma puntuale, della rete di telecomunicazioni a supporto dell’efficienza della rete energetica che richiede uno studio attivo e multi-disciplinare
    1. requisiti di comunicazione
    2. requisiti di sicurezza
    3. lo scambi di informazioni tra i punti dell’ecosistema energetico ha funzioni eterogenee:
      1. la comunicazione è essenziale per assicurare il livello di qualità delle forniture e migliorare le decisioni nella rete ospitante fonti energetiche di tipo diffuso
      2. La comunicazione consente scelte di sostenibilità, migliorando la gestione dei flussi energetici e coinvolgendo l’utente al fine di stimolare comportamenti virtuosi
      3. Le esigenze sono variegate ed eterogenee a seconda dei requisiti richiesti dai vari punti dell’ecosistema anch’essi altamente differenziati nelle funzioni espeltate
      4. L’inserimento delle infrastrutture ICT al fianco delle infrastrutture energetiche classiche causa l’emergenza di problematiche di sicurezza informatica

 

Smart Grid: Generazioni

Fase 1: Early Smart Grid

  1. L’Italia la filiera energetica è in uno stato avanzato per quanto riguarda l’intelligenza della rete.
  2. L’operatore di trasmissione ad alta tensione Terna opera su una rete multi-direzionale automatizzata nella gestione dei guasti e nel dispaccio delle energie provenienti da fonti rinnovabili (considerate  intermittenti e non pianificabili)
  3. La rete a media tensione e bassa tensione sono automatizzate nei meccanismi di protezione locali o di segmento di  rete utilizzando protocolli appartenenti alla famiglia IP
    1. Telecontrollo e telelettura dei contatori permettono il contenimento dei costi operativi
    2. L’inserimento delle tariffe biorarie obbligatorie stimola l’utente orientandone il comportamento al fine di sagomarne il comportamento

 

Fase 2: Smart Griddi seconda generazione

  1. L’introduzione, in linea con l’agenda politico-governativa, anche grazie a incentivi, delle tecnologie rinnovabili ha aumentato la presenza delle energie a produzione diffusa spingendo verso una maggiore “intelligenza2 nella rete
    1. Miglioramento del dispaccio delle energie intermittenti attraverso reti di sensori che rilevano dati in tempo reale sullo stato dei generatori e dispositivi che implementano modelli di previsione sofisticati
    2. Controllo delle sollecitazioni causate dall’inserimento in rete delle energie diffuse

Fase 3

  1. La gestione attiva della domanda e l’uso dei sistemi di alimentazione dei veicoli elettrici permettono l’introduzione di una nuova generazione di Smart Grid(Fase 3) con associati nuovi modelli di buiseness e opportunità per nuovi soggetti commerciali come intermediatori o aggregatori per la produzione diffusa (Virtual Power Plant),  soggetti che gestiscono “porzioni autonome” della rete (micro grid), operatori per lo stoccaggio di massa e operatori per la gestione territoriale degli impianti di rifornimento per veicoli elettrici

 

 

 


[1] Green ICT, mercato elettrico e telecomunicazioni, Fondazione UGO BORDONI, Gennaio 2011, Roma

Ultimo aggiornamento Giovedì 24 Novembre 2011 09:11

Hanno detto..

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