Presentazione di Andrea Salimbeni dedicata alla presentazione di un caso studio del progetto di Ottana nel quale si è attuato il controllo delle batterie di un impianto solare a concentrazione.

1. Misure della radiazione solare diretta – nuove opportunità per le
tecnologie rinnovabili
“Controllo delle batterie di un impianto solare: il progetto di Ottana”
Andrea Salimbeni
07 Giugno 2022

2. Impianto solare di Ottana

3. Impianto solare di Ottana
CPV: 11,91kW x 36
428,76kW TOT
ESS: 150kW
300kWp
540kWh
CSP: 4690kW
TESS: 14,6MWh
Pout: 550kW

4. Impianto solare di Ottana

5. Attività
Quattro Workpackage
 WP1, A-1.4: Modellizzazione di CPV e ESS;
 WP1, A-1.5: Caratterizzazione e validazione sperimentale dei modelli;
 WP1, A-1.6: Definizione, sviluppo e validazione sperimentale degli algoritmi di
gestione e controllo di CPV-ESS;

6. Attività
 WP2, A-2.3: Sviluppo e implementazione di un algoritmo di gestione e controllo
innovativo di CSP-CPV basato sulle previsioni meteo;
 WP2, A-2.4: Sviluppo e implementazione di un algoritmo finalizzato a definire un profilo
di produzione programmato, integrato con i consumi misurati;
 WP2, A-2.5: Identificare e valutare i limiti e le potenzialità dell’impianto in relazione ai
servizi di dispacciamento.

7. Modello del CPV

8. Modello del CPV
Due tipologie di modelli per la determinazione della produzione da
CPV:
Modello circuitale
Pro: Accuratezza
Contro:
Strumentazione
costosa, test invasivi.
Modello lineare
Pro: Semplice e non
invasivo
Contro: Minore
accuratezza

9. Modelli lineari
Basati su
Regressioni lineari
Direct Normal Irradiation
(DNI)
Temperatura ambiente
Velocità del vento
Air Mass (AM)
ANN

10. Modelli lineari
Determinazione AM: calcolo effemeridi → calcolo AM.

11. Modelli lineari
ASTM E2527 Fernandéz et al.
Modified Fernandéz et al.
Modified ASTM E2527

12. Modelli lineari
Hybrid Model

13. Gestione e controllo delle batterie

14. Sonde e forme d’onda
NS

15. Dati PLC
NS

16. Dati previsionali
SV

17. Compact RIO
Operazioni in parallelo:
 Acquisizione forme d’onda da sonde LEM;
 Acquisizione grandezze da PLC;
 Creazione file dati per DMCM;
 Esecuzione dei due algoritmi di controllo della batteria;
 Gestione risorse di sistema e suo monitoraggio;
 Invio grandezze di rilievo a programma su SCADA;
 Watchdog, gestione code, allarmi, ecc...

18. Algoritmi di controllo delle batterie

19. Filter based Management

20. Smoothing
Tre tipologie analizzate:
 Ramp control
 Moving average
 Step rate
Moving average
Parametri di valutazione:
Valor medio delle rampe;
Numero di variazioni di segno delle rampe;
Delta SoC.

21. Moving average

22. FBM + MA

23. Un caso reale

24. Produzione da CPV

25. CPV+Evoluzione P. Batt.

26. CPV+Evoluzione P. Batt.

27. Evoluzione P. Batt. + SoC

28. Conclusioni
 WP1, A-1.4: Modellizzazione di CPV e ESS;
 WP1, A-1.5: Caratterizzazione e validazione sperimentale dei modelli;
 WP1, A-1.6: Definizione, sviluppo e validazione sperimentale degli algoritmi di
gestione e controllo di CPV-ESS;

29. Conclusioni
 WP2, A-2.3: Sviluppo e implementazione di un algoritmo di gestione e controllo
innovativo di CSP-CPV basato sulle previsioni meteo;
 WP2, A-2.4: Sviluppo e implementazione di un algoritmo finalizzato a definire un profilo
di produzione programmato, integrato con i consumi misurati;
 WP2, A-2.5: Identificare e valutare i limiti e le potenzialità dell’impianto in relazione ai
servizi di dispacciamento.

30. Grazie per l’attenzione