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KEY	ENERGY-ECOMONDO	–	Fiera	di	Rimini,	8	novembre	2018	
Proge@o	Efficity	(Bando	Regione	Emilia-Romagna	DGR	1097/2015	-	POR-FESR	2014-2020)	
	
	
Proge-are	la	ci-à	sostenibile:	distre6	energe7ci	intelligen7	e	digitalizzazione	
	
Metodologie	per	la	simulazione	dinamica	delle	re3	di	
teleriscaldamento/raffrescamento	
	
		Agos&no	Gambaro-a,	Mirko	Morini	–	CIDEA,	Università	di	Parma
AgosMno	Gambaro@a	-	Key	Energy,	Rimini	-	08.11.2018	
Il	Proge@o	EFFICITY	
2	
Indice	della	presentazione	
	
1.  Sviluppo	di	Modelli	matema7ci	per	la	simulazione	dinamica	di	re7	
2.  Applicazione	alla	rete	di	teleriscaldamento	del	Campus	
dell’Università	di	Parma	
3.  Applicazioni	ai	sistemi	di	ges7one/controllo	delle	re7:	Model	
Predic7ve	Control	&	Dynamic	Programming	
4.  Applicazioni	X-in-the-Loop	(XiL):	MiL	to	HiL
AgosMno	Gambaro@a	-	Key	Energy,	Rimini	-	08.11.2018	
Il	Proge@o	EFFICITY	
3	
Le	soluzioni	di	Generazione	Distribuita	e	le	Re7	di	Teleriscaldamento/raffrescamento	
offrono	sostanziali	opportunità	per	migliorare	l’efficienza	e	ridurre	i	consumi…	
•  Flessibilità	
•  Integrazione	FER	
•  Edifici	e	componenM	ad	alta	
efficienza
AgosMno	Gambaro@a	-	Key	Energy,	Rimini	-	08.11.2018	
Il	Proge@o	EFFICITY	
4	
…ma	al	tempo	stesso	introducono	nuove	sfide	e	nuovi	problemi...	
•  Flessibilità	
•  Integrazione	FER	
•  Edifici	e	componenM	ad	alta	
efficienza	
•  Allocazione	dei	carichi	
•  Ges7one	del	sistema	
•  Controllo	Real-Time
AgosMno	Gambaro@a	-	Key	Energy,	Rimini	-	08.11.2018	
Il	Proge@o	EFFICITY	
5	
Modello real-time di microcogeneratore con turbina a gas
3550
w_E
theta_3
p3
w_T
T_t
m_dot_t
theta_4
turbine
theta_1
theta_1
theta_4
theta4
theta_3
theta3
0.9875
rendimento boiler
p3
p3
p0
p0
p0
p gas in [Pa]
3550
omega_engine [rad/s]
0.03
massa combustibile [Kg/s]
m_dot_f
massa comb. [Kg/s]
3
m_dot_water [kg/s]
m_dot_t
m_dot_turbine
T_E
engine torque
P_E
engine power
p3
p1
theta_1
w_C
T_c
m_dot_c
theta_2
compressor
m_dot_f
m_dot_c
theta_R
m_dot_t
theta_3
p3
burner
1.671
apertura by-pass [%]1
50
apertura by-pass [%]
t
381
T water out [K]
298
T water in [K]
301.8
T gas out [K]
P_gas_in [Pa]
m_dot_c [Kg/s]
theta_2 [K]
theta_4 [K]
m_dot_t_R
P_air_in [Pa]
theta_R [K]
theta_5 [K]
Rigeneratore
Riepilogo dati
P_T
Potenza_termica
Potenza termica
Potenza meccanica
1043
Pot_termica [kW]
175.7
Pot_meccanica [kW]
pdc
p0
P water in [Pa]
Disegna ciclo
Carica dati
m_dot_t_BP
m_dot_t_R
theta_5
theta_4
theta_6
Miscelatore
by_pass
theta_5
potenza
m_dot_f
theta_4
m_dot_t
theta_6
p0
w_E
[m_dot_t]
[p2]
[p0]
[w_E]
[w_E]
u/100
u/1000
10
Clock
m_dot_t
Grado di by -pass
m_dot_t_R
m_dot_t_BP
By-pass valve
m_dot_w
p_w_in [Pa]
T_w_in [K]
m_dot_gas
p_gas_in [Pa]
theta_6 [K]
T_w_out
epsilon
P_T
T_gas_out
Boiler
by_pass
% by-pass
Modelli	matema7ci	e	da7	da	sistemi	di	Monitoraggio	possono	essere	di	notevole	aiuto	
nella	proge-azione	dei	sistemi	complessi
AgosMno	Gambaro@a	-	Key	Energy,	Rimini	-	08.11.2018	
Il	Proge@o	EFFICITY	
6	
I	Modelli	matema7ci	vanno	defini7	tenendo	conto	delle	specifiche	applicazioni	nelle	
diverse	fasi	proge-uali	
Models can be used
in each step of the
process to limit
costs & time.
Concepts &
Architecture
(prosumers)
Components
Options & Sizes
Integration
Detailed
design
Management
System
Testing &
Running
x Real Time
Model complexity
<0,1
1
10
100
CPU Time
vs.
Model
approach
3D Models
1D-3D detailed
Models
1D fast running
Models
0D fast running
Models
Mean Value
Models
Map Based Models
System or
subsystem models
with different level
of complexity for
each step.
AgosMno	Gambaro@a	-	Key	Energy,	Rimini	-	08.11.2018	
Il	Proge@o	EFFICITY	
7	
L’uso	di	Modelli	matema7ci	per	la	simulazione	dinamica	“real-7me”	
perme-e	di	conoscere	in	an7cipo	il	comportamento	del	sistema	
e	può	essere	di	notevole	aiuto	nella	realizzazione	dei	sistemi	di	Ges7one	e	controllo	
Modello real-time di microcogeneratore con turbina a gas
3550
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turbine
theta_1
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rendimento boiler
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p gas in [Pa]
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omega_engine [rad/s]
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massa combustibile [Kg/s]
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massa comb. [Kg/s]
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T_E
engine torque
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engine power
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w_C
T_c
m_dot_c
theta_2
compressor
m_dot_f
m_dot_c
theta_R
m_dot_t
theta_3
p3
burner
1.671
apertura by-pass [%]1
50
apertura by-pass [%]
t
381
T water out [K]
298
T water in [K]
301.8
T gas out [K]
P_gas_in [Pa]
m_dot_c [Kg/s]
theta_2 [K]
theta_4 [K]
m_dot_t_R
P_air_in [Pa]
theta_R [K]
theta_5 [K]
Rigeneratore
Riepilogo dati
P_T
Potenza_termica
Potenza termica
Potenza meccanica
1043
Pot_termica [kW]
175.7
Pot_meccanica [kW]
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P water in [Pa]
Disegna ciclo
Carica dati
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Miscelatore
by_pass
theta_5
potenza
m_dot_f
theta_4
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theta_6
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w_E
[m_dot_t]
[p2]
[p0]
[w_E]
[w_E]
u/100
u/1000
10
Clock
m_dot_t
Grado di by -pass
m_dot_t_R
m_dot_t_BP
By-pass valve
m_dot_w
p_w_in [Pa]
T_w_in [K]
m_dot_gas
p_gas_in [Pa]
theta_6 [K]
T_w_out
epsilon
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Boiler
by_pass
% by-pass
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Il	Proge@o	EFFICITY	
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Sono	sta7	quindi	costrui7	modelli	per	la	simulazione	dinamica	“real-7me”	
dei	componen7	delle	re7	di	teleriscaldamento/raffrescamento…
AgosMno	Gambaro@a	-	Key	Energy,	Rimini	-	08.11.2018	
Il	Proge@o	EFFICITY	
9	
…definendo	per	ciascuno	di	essi	la	causalità	fisica,	in	modo	da	poterli	facilmente	
assemblare	per	modellare	re7	complesse.
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Il	Proge@o	EFFICITY	
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La	metodologia	seguita	ne	perme-e	l’applicazione	a	qualsiasi	7pologia	di	impianto	o	rete	The modular approach allows models application to any plant configuration
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11	
Il	modello	dinamico	dell’edificio	è	rappresentato	mediante	l’equazione	di	
conservazione	dell’energia	iden7ficata	tramite	qua-ro	coefficien7	
dT
dt
=
U ⋅ A
C
(Text −T)+ 1
C
( !Q + !Qirr + !Qocc )+
!mforced ⋅cp,air
C
(Tair −T)+
!mnatural ⋅cp,air
C
(Text −T)
a	 b	 c	 d
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Il	Proge@o	EFFICITY	
12	
Confronto	tra	il	modello	dinamico	proposto	ed	il	modello	realizzato	con	TRNSYS®	
Edificio	Ingegneria	ScienMfica	–	Campus,	Università	di	Parma
AgosMno	Gambaro@a	-	Key	Energy,	Rimini	-	08.11.2018	
Il	Proge@o	EFFICITY	
13	
Le	condizioni	al	contorno	(come	la	T	esterna	e	l’intensità	della	radiazione	solare)	
possono	essere	definite	tra	gli	ingressi	del	modello
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Il	Proge@o	EFFICITY	
14	
Il	modello	del	condo-o	7ene	conto	del	comportamento	dinamico	
legato	alla	pressione	ed	alla	temperatura	
Connessione	causale	tra	i	
segmenM	del	condo@o	
ΔpGEO = ρ ⋅ g⋅(zout − zin )
ΔpDIST = λ ⋅ ρ ⋅
L
φIN
⋅
v2
2
ΔpCONC = ρ ⋅
v2
2
⋅k
M ⋅cH2O ⋅
dT
dt
= !m⋅cH2O ⋅(Tin −Tout )− A⋅U ⋅(T −Text )
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15	
Conne-endo	più	condo6	secondo	la	corre-a	causalità	è	possibile	o-enere	un	anello,	
per	il	quale	può	essere	calcolata	la	portata	istantanea	
dv
dt
=
(psupply − preturn )− Δploop
M
loop
∑
⋅ π
φ2
IN
4
⎛
⎝
⎜
⎞
⎠
⎟
Anello	
!m
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16	
I	condo6	e	gli	anelli	possono	essere	connessi	tra	loro	tramite	i	modelli	di	giunzione	
Modelli	algebrici
AgosMno	Gambaro@a	-	Key	Energy,	Rimini	-	08.11.2018	
Il	Proge@o	EFFICITY	
17	
Le	pompe	sono	modellate	con	un	classico	modello	algebrico	
basato	sulle	curve	cara-eris7che	
SucMon	pressure	
Delivery	pressure	
RotaMonal	
speed	
Outgoing	
mass	flow
AgosMno	Gambaro@a	-	Key	Energy,	Rimini	-	08.11.2018	
Il	Proge@o	EFFICITY	
18	
I	vasi	d’espansione	sono	descri6	con	un	modello	dinamico	
Aria	(gas	perfe@o)	
pwater = pair = pair(t=0) ⋅
Vair(t=0)
Vair(t=0) −
dVH2O
dt
⎛
⎝
⎜
⎜
⎜⎜
⎞
⎠
⎟
⎟
⎟⎟
k
pair ⋅Vk
air = const
AgosMno	Gambaro@a	-	Key	Energy,	Rimini	-	08.11.2018	
Il	Proge@o	EFFICITY	
19	
I	generatori	di	calore	sono	basa7	su	modelli	algebrici	
che	s7mano	l’effe6va	produzione	di	calore	a	par7re	dal	combus7bile	
Correzione	
sul	carico	
!Q =ηeff ⋅ !mfuel ⋅ LHV ηeff = f
Pfuel
Pfuel _nom
⎛
⎝
⎜⎜
⎞
⎠
⎟⎟
AgosMno	Gambaro@a	-	Key	Energy,	Rimini	-	08.11.2018	
Il	Proge@o	EFFICITY	
20	
Gli	scambiatori	di	calore	sono	basa7	sulla	dinamica	
del	processo	di	scambio	termico	tra	i	fluidi	termove-ori	
in
 out	
-  Boiler	
-  Heat	pump	
-  CHP	
-  HEX	
-  Others	
​ 𝐐 	
M ⋅cfluid ⋅
dT
dt
= !m⋅(cfluid ⋅Tin −cfluid ⋅Tout )+ !Q
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Il	Proge@o	EFFICITY	
21	
Il	modello	del	sistema	di	accumulo	termico	è	basato	su	un	approccio	1D	mul7-nodo	
Ingressi	
•  Flussi	in	ingresso	con	le	corrispondenti	
temperature	
•  Flussi	in	uscita	ecce@o	uno	che	viene	calcolato	
Uscite
AgosMno	Gambaro@a	-	Key	Energy,	Rimini	-	08.11.2018	
Il	Proge@o	EFFICITY	
22	
Il	modello	di	pompa	di	calore	è	di	7po	algebrico	e	s7ma	i	parametri	opera7vi	in	
funzione	delle	potenze	termiche	scambiate	
(UNI-TS	11300	part	4)	
COP =
COPnom
CC
⋅ 1−
Pelnom
Pel
⋅(1−CC )
⎛
⎝
⎜
⎞
⎠
⎟
COPnom =ηIIint
⋅COPmax ϑH ,ϑC
!QH = COP⋅ Pel
!QC = Pel − !QH
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Il	Proge@o	EFFICITY	
23	
Il	modello	del	Cogeneratore	è	di	7po	algebrico	e	calcola	la	potenza	termica	ed	ele-rica	
ηI =ηel +ηth =
Pel + Pth
Pfuel
Pel = Pfuel ⋅ηel
Pth = Pfuel ⋅ηth
AgosMno	Gambaro@a	-	Key	Energy,	Rimini	-	08.11.2018	
Il	Proge@o	EFFICITY	
24	
Applicazione:	la	rete	di	teleriscaldamento	del	Campus	dell’Università	di	Parma	
THERMAL	POWER	
STATION
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Il	Proge@o	EFFICITY	
25	
Applicazione:	la	rete	di	teleriscaldamento	del	Campus	dell’Università	di	Parma	
1°
2°
3°
4°
5°
6°
7°
8°
9°
10°
11°
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Il	Proge@o	EFFICITY	
26	
Applicazione:	la	rete	di	teleriscaldamento	del	Campus	dell’Università	di	Parma
AgosMno	Gambaro@a	-	Key	Energy,	Rimini	-	08.11.2018	
Il	Proge@o	EFFICITY	
27	
Gli	algoritmi	di	7po	Model	Predic7ve	Control	(MPC)	u7lizzano	un	modello	dinamico	
per	prevedere	il	comportamento	del	sistema	e	definire	la	sequenza	di	controllo	o6mo	
MPC	
Proceedings	of	the	10th	Interna&onal	Conference	on	Applied	Energy	(ICAE	2018)	
…	
ˆText ≠ Text
Tactual
Tfuture
ui
uopt
uopt (t0 )
uopt (tn )
AgosMno	Gambaro@a	-	Key	Energy,	Rimini	-	08.11.2018	
Il	Proge@o	EFFICITY	
28	
Ad	ogni	intervallo	di	tempo	l’orizzonte	di	previsione	avanza	di	un	passo,	le	variabili	
vengono	aggiornate	e	l’algoritmo	di	o6mizzazione	viene	eseguito	
MPC	
Proceedings	of	the	10th	Interna&onal	Conference	on	Applied	Energy	(ICAE	2018)	
…	
ˆText ≠ Text
Tactual
Tfuture
ui
uopt
uopt (t0 )
uopt (tn )
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Il	Proge@o	EFFICITY	
29	
Il	problema	di	o6mizzazione	può	essere	risolto	
con	algoritmi	di	Dynamic	Programming	
MPC	
Proceedings	of	the	10th	Interna&onal	Conference	on	Applied	Energy	(ICAE	2018)	
ˆText ≠ Text
Tactual
Tfuture
ui
uopt
AgosMno	Gambaro@a	-	Key	Energy,	Rimini	-	08.11.2018	
Il	Proge@o	EFFICITY	
30	
Management	HW&SW	
Signal	
condiMoning	
Control	
Algorithm	
Output	
drivers	
Real-&me	dynamic	models	
Sensors	
simulaMon	
Generators	models	
Actuator	
simulaMon	
DistribuMon	models	
Users	models	
Electronic	
interface	
Electronic	
interface	
Interface	
Applicazioni	a	soluzioni	di	tes7ng	di	7po	X-in-the-Loop	(XiL)	
ü  Model-in-the-Loop (MiL): model of control system +
model of the controlled system
ü  Software-in-the-Loop (SiL): SW embedded in the control
system + model of the controlled system
ü  Hardware-in-the-Loop (HiL): ECU prototype + model of
the controlled system
AgosMno	Gambaro@a	-	Key	Energy,	Rimini	-	08.11.2018	
Il	Proge@o	EFFICITY	
31	
Applicazioni	a	soluzioni	di	tes7ng	di	7po	Model-in-the-Loop	(MiL)	
Simula7on	environment	
Controller	
model	
Model
Predictive
Control
Time
scheduled
control
AgosMno	Gambaro@a	-	Key	Energy,	Rimini	-	08.11.2018	
Il	Proge@o	EFFICITY	
32	
Applicazioni	a	soluzioni	di	tes7ng	di	7po	Model-in-the-Loop	(MiL)	
Simula7on	environment	
System	
model
AgosMno	Gambaro@a	-	Key	Energy,	Rimini	-	08.11.2018	
Il	Proge@o	EFFICITY	
33	
Conclusioni	
Modelli	matema7ci	per	la	simulazione	dinamica	“real-7me”	di	Sistemi	
di	Generazione	Distribuita	e	di	Re7	Energe7che	per:	
1.  Proge-are	le	re7	ed	i	sistemi	di	controllo	
2.  Sviluppare	algoritmi	di	ges7one/controllo	efficien7	(es.MPC)	
3.  Verificare	preliminarmente	il	comportamento	delle	re7	e	degli	
algoritmi	(XiL)
AgosMno	Gambaro@a	-	Key	Energy,	Rimini	-	08.11.2018	
Il	Proge@o	EFFICITY	
34	
GRAZIE	PER	L’ATTENZIONE	
Agos3no	Gambaro9a,	Mirko	Morini	–	CIDEA,	Università	di	Parma	
agos3no.gambaro9a@unipr.it,	mirko.morini@unipr.it	
	
Proge-o	EffiCity	-	Sistemi	energe7ci	efficien7	per	distre6	urbani	intelligen7	
www.efficity-project.it	
	
Efficity	è	un	proge@o	co-finanziato	dalla	Regione	Emilia-Romagna	nell’ambito	del	Bando	per	progeg	di	ricerca	industriale	strategica	in	ambito	
energeMco	(DGR	1097/2015),	emesso	in	a@uazione	al	POR-FESR	2014-2020.

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