Il progetto si propone di sviluppare una piattaforma software per l’ottimizzazione del progetto, della gestione e del controllo di sistemi e di reti energetiche intelligenti, sia convenzionali sia integrate con fonti rinnovabili, a servizio di distretti urbani ed edifici pubblici/commerciali. L’obiettivo principale è ridurre i consumi energetici, le emissioni di CO2 ed i costi, sfruttando le informazioni rese disponibili dai moderni sistemi di monitoraggio e utilizzando avanzati algoritmi di ottimizzazione ed intelligenza artificiale. Principali filiere coinvolte: Edilizio, Fornitura di energia elettrica, gas, vapore e servizi energetici, Costruzione di edifici, Ingegneria civile, Lavori di costruzione specializzati, Software, Smart city, Servizi, IT Sito web del progetto: www.efficity-project.it Presentazioni e video: http://cerr.eu/what-s-going-on/357-materiali-dei-seminari-disponibili-online

1. Bologna, 7 settembre 2017
Sistemi energetici efficienti
per distretti urbani intelligenti
Presentazione a cura di:
Ing. Marco Gabba

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Outline
1. Motivazione e Obiettivi del progetto
2. Il Partenariato
3. La piattaforma software
4. La gestione dell'incertezza
5. La piattaforma software – dettagli
6. I Risultati attesi e le ricadute industriali

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Motivazione e Obiettivi del progetto

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Motivazione
Oggigiorno gli impianti energetici sono sempre più
complessi (a causa dell'introduzione di sistemi di
trigenerazione, accumuli, ecc).
Per questo motivo, i classici criteri progettuali e le logiche
gestionali più semplici possono non essere più sufficienti.
Per migliorare la capacità di gestire tale tipologia di
impianti sarebbe quindi opportuno sfruttare:
- le informazioni registrate dai moderni sistemi di
monitoraggio (e.g., profili di domanda giornalieri)
- Previsioni meteo
- Tool di ottimizzazione disponibili oggi

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Obiettivi del progetto
Rendere «SMART» gli impianti energetici al servizio di
distretti urbani ed edifici pubblici / commerciali grazie all’uso
di una piattaforma software per l’ottimizzazione delle fasi di
progettazione e/o riqualificazione e gestione dei sistemi.

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Il partenariato

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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

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Imprese partecipanti
Impresa Allodi Srl – Edilizia e costruzioni
ANTAS Srl – Servizi integrati di gestione agli edifici, principalmente servizio energia
Impresa CELLA GAETANO Srl – Edilizia e costruzioni
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
Croci Costruzioni Srl – Edilizia e costruzioni
Optit Srl – Modellistica e sviluppo software (ricerca operativa)
Siram Spa – Installazione di impianti idraulici, di riscaldamento e condizionamento dell'aria in
edifici o in altre opere di costruzione
CONSORZIO CENTRALE
TERMICA P.E.E.P.
CORTICELLA S.C.R.L.

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La piattaforma software

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Progettazione / Riqualificazione
Dati:
 Proiezioni di domanda termica, frigorifera ed elettrica dell’utenza;
 Stima della producibilità energetica da fonti rinnovabili;
 Catalogo, prestazioni e costi delle tecnologie disponibili;
Variabili decisionali:
 La scelta delle unità di generazione da installare (caldaie, motori cogenerativi, pannelli solari termici/fotovoltaici,
etc);
 Le taglie delle singole unità di generazione;
 La tipologia e la taglia dei sistemi di accumulo termici/elettrici.
 Connessioni tra i siti

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Progettazione / Riqualificazione
Funzione obiettivo:
 Minimo consumo annuale di combustibili fossili (o emissioni CO2 o costi).
Vincoli:
 Soddisfare la domanda termica/frigorifera in ogni possibile condizione.
 Vincoli tecnologici (rampa di carico massima, numero massimo on/off, etc.)
 Vincoli associati alle reti di distribuzione (e.g., max export/import elettrico).

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Gestione / Scheduling
Dati:
 Curve caratteristiche, minimo tecnico, vincoli di rampa delle macchine installate (motori, GTs, pompe di calore, ecc)
 Sistemi di accumulo di calore
 Previsione della domanda termica ed elettrica
 Previsione della produzione da rinnovabili
 Prezzi dell'energia elettrica
 Connessioni tra i siti
Funzione obiettivo:
 Minimo consumo annuale di combustibili fossili (o emissioni CO2 o costi).

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Gestione / Scheduling
Variabili decisionali (per ogni ora del giorno / settimana):
 Gli stati on/off delle unità di generazione.
 Le regolazioni delle unità di generazione (carichi).
 La gestione del sistema di accumulo.
Vincoli:
 Bilanci elettrici e termici.
 I vincoli operativi delle macchine.
 Vincoli operativi delle reti elettriche (max import/export) e termiche.

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Controllo REAL TIME
Input sistema di controllo
 Fabbisogni reali delle utenze (problema: individuazione grandezze significative da monitorare)
 Produzione dei generatori RNP (confronto tra produzione reale e previsioni)
Logica sistema di controllo
 Individuazione tempo (𝑡𝑡0) di analisi grandezze significative
 Regolazione primaria (𝑡𝑡1 > 𝑡𝑡0) : setting carico dei sistemi di generazione
 Regolazione secondaria (𝑡𝑡2 ∈ 𝑡𝑡0; 𝑡𝑡1 ) : setting aggiuntivo carico dei sistemi di generazione (per variazioni dei fabbisogni
superiori ad un valore di soglia)
Vincoli:
 Ramp Rate sistemi di generazione

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La gestione dell'incertezza

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Progetto
Incertezza e design
 La presenza di incertezza sui dati utilizzati per il design potrebbe portare a un sottodimensionamento o ad un
sovradimensionamento dell'impianto.
 Il caso di sottodimensionamento è il più grave: non riesco a soddisfare la domanda energetica degli utenti; in
caso di sovradimensionamento il problema è economico: costi di investimento e esercizio più alti.
 Lavorare nel caso peggiore porta ad un sicuro sovradimensionamento dell'impianto (tali eventi potrebbero infatti
accadere con frequenza di 1-2 volte l'anno) -> individuo la soluzione che mediamente ottiene il risultato migliore
 Strategia adottata: considerare degli scenari cui è associata una delle possibili previsioni di domanda energetica
all'interno dell'intervallo di incertezza ammesso e utilizzo dell'ottimizzazione stocastica

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Gestione
Incertezza e scheduling
 La presenza di incertezza sui dati utilizzati per lo scheduling potrebbe portare a non soddisfare la domanda
energetica degli utenti;
 Devo garantire flessibilità nella gestione della rete: a fronte dell'incertezza delle previsioni devo essere in grado di
poter adattare il carico delle macchine già selezionate, se non addirittura di poter cambiare le macchine
selezionate per la produzione dell'energia richiesta
 La sfida è applicare questa metodologia mantenendo tempi di calcolo accettabili
 Strategia adottata: definizione di intervalli di variabilità dei parametri (domanda e disponibilità rinnovabili) del
modello e applicazione dell'ottimizzazione robusta

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La piattaforma software - dettagli

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Obiettivo: previsione della domanda energetica
Previsione della domanda energetica di edifici ed utenze:
 Punto cruciale nell'ottimizzazione del progetto / della gestione di
una rete energetica è l'affidabilità della previsione dei profili di
domanda energetica;
 L'obiettivo è quello di individuare – su base oraria e con la
maggior affidabilità possibile – i profili di domanda energetica, i
prezzi delle diverse tipologie di energia, la produzione di energia
da fonti rinnovabili nel breve e medio termine e l'incertezza
associata;
 Per fare questo è necessario saper modellare in maniera
dettagliata le diverse parti della rete energetica.

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Modelli dettagliati – rete di distribuzione
Verranno creati modelli dettagliati della rete di distribuzione nei suoi elementi essenziali:
 Impianti di produzione del calore: sviluppo di modelli idraulici e modelli termici
 Rete di distribuzione: modelli dettagliati di loop, tubazioni, valvole
 Scambiatori di calore: vengono prese in considerazione due configurazioni: diretta e indiretta
 Edifici: viene proposto un modello semplificato della dinamica termica

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Modelli dettagliati – macchine
Verranno creati modelli dettagliati delle diverse macchine
utilizzabili per la produzione e conversione dell'energia:
 Motori a combustione interna
 Turbine cogenerative
 Caldaie (Gas naturale / biomassa)
 Pompe di calore
 Cicli frigoriferi (assorbimento / compressione)
 Pannelli solari (PV / termico)
 Stoccaggio (termico / elettrico)

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Gestione dell'incertezza – progetto
Algoritmi per il design: analisi di scenario
 Vengono definiti dei "giorni tipo" sulla base dei profili di domanda attesi; viene inoltre definita l'incidenza di tali
giorni tipo;
 Vengono definiti gli scenari che comprendono le variazioni rispetto ai giorni tipo e la probabilità associata;
 Vengono ottimizzati contemporaneamente tutti gli scenari pesandoli per la loro incidenza, quindi senza
sovrastimare il dimensionamento, come avverrebbe se si considerasse solo il caso peggiore.

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Gestione dell'incertezza – scheduling
Algoritmi per lo scheduling: far fronte al caso peggiore
 L'ottimizzazione della gestione della rete deve essere tale da garantire la flessibilità necessaria a far fronte al
peggior caso possibile dovuto all'incertezza.
 Viene definito lo scheduling sulla base dei profili di domanda attesi;
 Vengono applicati gli intervalli di incertezza a tali profili;
 La gestione ottimale della rete viene modificata per far fronte anche al caso peggiore

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I casi studio
La piattaforma software sarà testata e validata sui seguenti casi studio:
 Campus dell'Università di Parma
 Impianto tri-generativo dell'Ospedale di Sassuolo
 Rete Co-generativa del quartiere residenziale di Corticella (BO)
 Ulteriori casi studio in via di definizione
I dati relativi a tali casi studio sono forniti dai partner industriali del progetto

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Risultati attesi – Ricadute industriali

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Risultati preliminari
Esempio ottimizzazione di progetto:
 Rete di Teleriscaldamento (200 MWth)
 Senza risorse rinnovabili
 Deterministico
 100'000 soluzioni valutate in 12 ore
 RISULTATO: 10% di risparmio di combustibile rispetto alla soluzione iniziale.

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Risultati preliminari
Esempio ottimizzazione di gestione:
 Rete trigenerativa a servizio di un grattacielo – funzionamento estivo
 Senza risorse rinnovabili
 Deterministico
 Tempi di calcolo per la gestione giornaliera: inferiore a 5 secondi
 RISULTATO: 18% di risparmio energetico rispetto alla gestione originale

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Risultati preliminari
Chiller
Rete
Elettrica
Motore
Cogenerativo
CaldaiaAccumulo
Acqua calda
sanitaria
Uffici
Qref
Combustibile
QT
QT
QT
EEl EEl
EEl

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Ricadute Industriali
Aziende che progettano, realizzano e gestiscono impianti energetici al servizio di edifici:
 Identificazione della soluzione ottimale dal punto di vista tecno-economico-ambientale.
 Risparmio di energia e costi di gestione degli impianti già in esercizio.
Pubblica Amministrazione enti locali con interessi su impianti energetici complessi (ad es. Aziende Sanitarie Locali che
gestiscono ospedali, Comuni, Aziende Case Popolari, ecc.):
 Valutazione delle possibili inefficienze nella gestione degli impianti energetici.
 Valutazione delle possibili opportunità di risparmio energetico ed emissioni tramite riqualificazione /
riprogettazione degli impianti.
 Valutazione dei vantaggi energetici ed economici conseguibili realizzando «smart energy districts» (reti energetiche
intelligenti al servizio di distretti urbani)

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Ricadute Industriali
Un percorso di industrializzazione della piattaforma software di EFFICITY deve prevedere:
 Società di sviluppo software per l’ideazione di interfacce grafiche
 Società di gestione pacchetti software per l’assistenza tecnica ai clienti

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Per approfondimenti
Ing. Marco Gabba: marco.gabba@polimi.it / info.leap@polimi.it
Laboratorio LEAP S.c.a r.l. – Laboratorio Energia e Ambiente Piacenza
Sito web del progetto: www.efficity-project.it
Sito in costruzione, disponibile a breve