Obiettivi formativi
Lo studente acquisirà
(i) le conoscenze specifiche relative ai sistemi di conversione dell’energia tradizionali ed innovativi e alla loro integrazione nelle reti energetiche
(ii) le nozioni fondamentali e gli strumenti teorici utilizzabili per la simulazione dinamica di sistemi complessi
(iii) la capacità di costruire modelli matematici per la simulazione di componenti di sistemi di diversa natura, tipologia e configurazione, dei quali sarà in grado di valutare e di definire il livello di dettaglio più opportuno effettuando le appropriate semplificazioni per ottenere risultati di accuratezza adeguata (anche in relazione a quella delle misure disponibili per calibrazione, validazione e confronto).
(iv) la capacità di applicare le conoscenze fondamentali ed i metodi di analisi appresi per l’approfondimento ulteriore e continuo della materia a livello superiore con particolare riferimento all’evoluzione dei Sistemi Energetici più complessi e delle tecniche di controllo più avanzate nel contesto di una transizione energetica sostenibile.
Contenuti dell'insegnamento
Il corso si propone di fornire allo studente le conoscenze e le competenze necessarie all’implementazione di Sistemi Energetici integrati e dei relativi algoritmi di gestione e controllo “smart”. Dopo una introduzione ai Sistemi Energetici e alle soluzioni per la loro integrazione in reti energetiche complesse, si passeranno in rassegna le tecnologie di conversione attualmente utilizzate con particolare riguardo a quelle più avanzate (pompe di calore, sistemi Power-to-X, ecc.). Si analizzerà inoltre il ruolo delle tecnologie di accumulo dell’energia nell’ottica di aumentare la flessibilità e la resilienza dei Sistemi Energetici e delle tecniche di gestione avanzate (tra le quali quelle di tipo Model Predictive Control) che le abilitano. Infine, verranno presentate le procedure per lo sviluppo e l’applicazione dei modelli matematici utilizzati per la simulazione dei Sistemi Energetici (e delle reti in cui sono integrati) e degli algoritmi di gestione e controllo.
Programma esteso
1. Introduzione.
2. La flessibilità
a. Le tecnologie a fonte energetica rinnovabile programmabili (biomasse, idroelettrico, geotermico) e non programmabili (eolico, solare fotovoltaico, moto ondoso e maree)
b. I limiti delle tecnologie di conversione tradizionali (impianti a vapore, turbogas e cicli combinati) di fronte alla duck curve
c. Il demand side management
d. Il servizio di dispacciamento, il prosumer e le UVAM
3. Sistemi energetici integrati: intelligenti, sostenibili, sicuri e resilienti
a. Le reti energetiche: elettricità, gas, calore e mobilità
i. reti di teleriscaldamento e teleraffrescamento
ii. ret gas
iii. reti elettriche
iv. mobilità: soluzioni per la propulsione, elettrificazione e batterie, combustibili alternativi
b. Le tecnologie per l’integrazione delle reti: co- e tri-generazione, pompe di calore, elettrolizzatori, colonnine di ricarica.
4. Le pompe di calore e gli impianti frigoriferi
a. Principi di funzionamento
b. La reversibilità ed il recupero del calore di scarto (ad es.data center, centri commerciali, ecc.)
5. Power-to-Gas e Power-to-X: impianti e processi
a. Elettrolizzatori e celle a combustibile: principi di funzionamento e architetture (alcalini, PEM, AEM, SOFC)
b. La metanazione
c. Gli elettrocombustibili
6. L’accumulo di energia
a. Sistemi per l’accumulo diretto: impianti idraulici, elettrocombustibili, batterie, LAES/CAES, accumuli termici
b. Soluzioni innovative per l’accumulo “indiretto”:
i. l’accumulo di energia termica nell’involucro edilizio (il progetto DISTRHEAT, www.distrheat.eu);
ii. l’accumulo di energia nei processi industriali (ad es. nell’ammoniaca o nei prodotti surgelati (il progetto CoACh, www.coachproject.it).
7. La gestione intelligente dei Sistemi Energetici e delle Reti Energetiche
a. Soluzioni ed algoritmi di gestione
b. Il Model Predictive Control (MPC)
c. Soluzioni MPC e architetture Model-in-the-Loop
8. Lo sviluppo di modelli matematici
a. Il processo di modellazione matematica e le sue fasi.
b. Classificazione dei modelli. Il ruolo dei modelli nello sviluppo di un nuovo prodotto/processo
c. I modelli nello spazio degli stati
d. Analogie tra domini meccanico, elettrico, termico e fluidodinamico
e. La linearizzazione dell’equazione di stato e dell’equazione di uscita di un modello nello spazio degli stati
f. L’identificazione parametrica
g. Model Order Reduction (MOR)
h. Introduzione alla validazione e quantificazione dell'incertezza di validazione
i. Cenni alla robustezza
Metodi didattici
Lezioni frontali (online se previsto da misure finalizzate al contenimento della diffusione del COVID).
Periodicamente verrà caricato sulla piattaforma Elly 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 on-line.
Modalità verifica apprendimento
Esame orale consistente nella discussione di un progetto elaborato in gruppo e in alcune domande riguardanti i contenuti del corso.
Il progetto consiste nello sviluppo di un modello di un sistema fluidodinamico o termodinamico e nell'implementazione dello stesso nell'ambiente di calcolo Matlab.
In presenza di limitazioni dovute al contenimento del contagio da COVID-19 l’esame verrà effettuato online mediante la piattaforma Teams.
Altre informazioni
E' consigliata la frequenza delle lezioni.
Gli studenti non frequentanti sono invitati a consultare la piattaforma Elly sulla quale verranno periodicamente elencati gli argomenti effettivamente svolti a lezione.
