3° Presentazione del workshop finale del progetto EFFICITY Metodi ed algoritmi per la progettazione, gestione il controllo di distretti urbani intelligenti: il progetto EFFICITY Sito web del progetto: www.efficity-project.it

1. Politecnico di Milano – Polo di Piacenza, 30 Aprile 2019
Progetto Efficity (Bando Regione Emilia-Romagna DGR 1097/2015 - POR-FESR 2014-2020)
Metodi ed algoritmi per la progettazione, la gestione ed il controllo
di distretti energetici intelligenti: il progetto EFFICITY
Prof. Emanuele Martelli – Politecnico di Milano

2. Politecnico di Milano, Polo di Piacenza, 30/04/2019 2
Evoluzione dei sistemi energetici a servizio di edifici
Soluzione centralizzata con caldaia Soluzione centralizzata con cogeneratore + caldaia

3. Politecnico di Milano, Polo di Piacenza, 30/04/2019 3
Evoluzione dei sistemi energetici a servizio di edifici
Scelte progettuali:
- Tecnologie e taglie
- Siti/edifici di installazione e topologia della
rete di distribuzione
Scelte operative:
- On/off e carichi unità
- Gestione accumuli
- Acquisto/vendita energia elettrica
- Portate e temperature rete distribuzione
- Gestione temperatura interna edifici (DSM)
Vincoli:
- Bilanci energetici
- Performance e costi delle unità
- Vincoli operativi (rampe, numero max
accensioni/giorno, etc)
- Sbilanciamenti» di export/import (VPP)
Distretti Energetici
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4. Politecnico di Milano, Polo di Piacenza, 30/04/2019
Il Progetto EFFICITY
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Motivazione
Classici criteri progettuali e semplici logiche gestionali non adatti:
- Eccessivamente conservative
- Sub-ottime dal punto di vista ambientale ed economico
- Possono causare «sbilanciamenti» della rete elettrica
Opportuno sviluppare metodi sistematici che sfruttino tutte le
possibili SINERGIE operative tra le unità e gli accumuli.
Obiettivo del progetto EFFICITY
Rendere SMART gli impianti energetici al servizio di distretti urbani
sviluppando una piattaforma di codici per:
- L’ottimizzazione del progetto/riqualificazione
- L’ottimizzazione della gestione/controllo
- La simulazione dinamica (test in ambiente simulato)

5. Politecnico di Milano, Polo di Piacenza, 30/04/2019 5
Il Partenariato
Laboratori e Centri per l’innovazione
LEAP – Laboratorio Energia e Ambiente Piacenza (coordinatore)
CIDEA – Centro Interdipartimentale Energia e Ambiente –
Università degli Studi di Parma
CIRI-EA – Centro Interdipartimentale di Ricerca Industriale Energia
e Ambiente – Università di Bologna
CERR – Confindustria Emilia-Romagna Ricerca Soc cons. arl
Enti locali
Comune di Parma

6. Politecnico di Milano, Polo di Piacenza, 30/04/2019 6
• Impresa Allodi Srl – Edilizia e costruzioni
• Impresa CELLA GAETANO Srl – Edilizia e costruzioni
• Croci Costruzioni Srl – Edilizia e costruzioni
• ANTAS Srl – Servizi integrati di gestione agli edifici, principalmente servizio energia
• Consorzio Centrale Termica P.E.E.P. Corticella Soc. Coop – Produzione e
distribuzione servizio calore ed acqua calda sanitaria per il comparto PEEP Corticella
• CPL Concordia Soc. Coop – Costruzione di opere di pubblica utilità per il trasporto
dei fluidi
• SIRAM Spa – Installazione di impianti idraulici, di riscaldamento e condizionamento
dell'aria in edifici o in altre opere di costruzione
• Optit Srl – Sviluppo software avanzati di ottimizzazione
CONSORZIO CENTRALE
TERMICA P.E.E.P.
CORTICELLA S.C.R.L.
Il Partenariato

7. Politecnico di Milano, Polo di Piacenza, 30/04/2019 7
Piattaforma di codici «Efficity»
Previsione delle
domande
energetiche
Ottimizzazione
della gestione
Controllo real-
time
Simulazione
dinamica
Progettazione

8. Politecnico di Milano, Polo di Piacenza, 30/04/2019 8
Previsione della domanda energetica
Approccio «fisico»: analizzare e modellizzare i fenomeni fisici coinvolti per riprodurre il rapporto causa
(condizioni meteo e esigenze utenti) – effetto (consumi energetici)
Approccio «data-driven»: utilizzare algoritmi machine learning per «imparare» il rapporto causa-effetto senza
modellizzare i fenomeni fisici coinvolti

9. Politecnico di Milano, Polo di Piacenza, 30/04/2019 9
Single layer feedforward neural network
Collaborazione con il Politecnico di Milano, DEIB: Prof. E. Amaldi e Dr. A. Manno
Previsione della domanda elettrica e termica
Approccio Black-box: machine learning
Machine Learning: Algoritmi capaci di ricostruire in modo approssimato il legame funzionale tra cause ed
effetti dall’osservazione di dati storici

10. Politecnico di Milano, Polo di Piacenza, 30/04/2019 10
(+) Non richiede la conoscenza delle caratteristiche energetiche degli edifici  immediata applicabilità
(+) Ottima accuratezza anche nella previsione dei consumi elettrici (difficile con modelli classici)
(+) Auto-adattivo (training svolto con approccio “rolling horizon”)
Approccio Black-box: machine learning
Collaborazione con il Politecnico di Milano, DEIB: Prof. E. Amaldi e Dr. A. Manno

11. Politecnico di Milano, Polo di Piacenza, 30/04/2019 11
Ottimizzazione della gestione di energy districts
Dati:
➜ Previsione della produzione da rinnovabili ed incertezza
➜ Previsione dei profili di domanda energetica ed incertezza
➜ Curve di performance delle unità installate
➜ Limiti operative delle unità (start-up, ramp-up, etc)
➜ Capacità ed efficienza in carica/scarica dei sistemi di accumulo
➜ Topologia, caratteristiche, limiti della rete termica ed elettrica
Variabili di ottimizzazione:
Set-points delle unità: on/off delle unità, carichi, gestione accumuli, portate &
temperature della rete distribuzione
Vincoli: domande energetiche, comfort, curve di performance delle unità, vincoli di
rampa, etc
Funzione obiettivo:
Minimizzare il costo operativo (o le emissioni di CO2)
Problema formulato come un MILP (Mixed Integer Linear Program)

12. Politecnico di Milano, Polo di Piacenza, 30/04/2019
Controllo real-time: 3-CENTO – Complex Energy Networks Tool Optimizer
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1. Ottimizzazione dei carichi delle unità di generazione
2. Ottimizzazione delle portate/pressioni della rete di distribuzione
Minimizzare consumi dei sistemi energetici e della rete (pompaggi e perdite termiche)
Molteplici nonlinearità  Algoritmo Genetico
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ThermalPower[kW]
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13. Politecnico di Milano, Polo di Piacenza, 30/04/2019
Il Progetto EFFICITY
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1. Libreria di modelli dinamici dei componenti delle reti energetiche (edifici,
accumuli, condotti, scambiatori di calore, etc)
2. Codice in Simulink® per la simulazione del funzionamento di reti complesse
3. Verifica transitori ed evoluzione temperatura interna edifici
Simulazione dinamica delle reti energetiche

14. Politecnico di Milano, Polo di Piacenza, 30/04/2019 14
Ottimizzazione del progetto di energy districts
Dati:
➜ Previsione della produzione da rinnovabili ed incertezza
➜ Previsione dei profili di domanda energetica ed incertezza
➜ Previsione dei prezzi dell’energia
➜ Elenco delle possibili tecnologie installabili con relative costi
➜ Limiti operative delle tecnologie installabili (start-up, ramp-up, etc)
Variabili di ottimizzazione:
Tecnologie da installare, taglia e sito di installazione
Topologia della rete termica di distribuzione (centralizzata vs. distribuita)
Vincoli: domande energetiche, comfort, curve di performance delle unità, vincoli di rampa, etc da soddisfare
Funzione obiettivo:
Economica e/o energetica/ambientale
Problema formulato come un MILP (Mixed Integer Linear Program)

15. Politecnico di Milano, Polo di Piacenza, 30/04/2019
Il Progetto EFFICITY
oDistretto situato nella parte nord della
città di Bologna (22 ettari);
o17 utenze:
• 13 condomini (960 unità abitative);
• un supermercato;
• un day-hospital;
• una scuola materna;
• una scuola elementare
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Percorso critico #1
Percorso critico #2
Caso studio «Campus Univ. Parma»
Caso studio «Corticella»
• Superficie: 77 ettari
• 21 edifici
• 4 reti di distribuzione del calore
Caso studio Ospedale «tipo»
Rappresentativo di un ospedale di dimensione media
Campus Univ. Parma
Corticella

16. Politecnico di Milano, Polo di Piacenza, 30/04/2019
Il Progetto EFFICITY
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GRAZIE PER L’ATTENZIONE
Prof. Emanuele Martelli
Progetto EffiCity - Sistemi energetici efficienti per distretti urbani intelligenti
www.efficity-project.it
Efficity è un progetto co-finanziato dalla Regione Emilia-Romagna nell’ambito del Bando per progetti di ricerca industriale strategica in ambito
energetico (DGR 1097/2015), emesso in attuazione al POR-FESR 2014-2020.