Microgrids energy management with a hierarchical distributed model predictive control approach

La tesi affronta il problema della gestione e del coordinamento delle risorse energetiche in una tipica microgrid, compresi edifici intelligenti come carichi flessibili, depositi di energia e fonti rinnovabili. L'obiettivo generale e quello di fornire un quadro completo e innovativo per massimizzare il beneficio complessivo, tenendo conto delle possibili richieste di modificare il profilo di carico proveniente dalla rete e lasciando ogni singolo edificio o utente a bilanciare tra la manutenzione di tali richieste e il soddisfacimento del proprio comfort livelli. Il coinvolgimento dell'utente nel processo decisionale e garantito da una soluzione di gestione e controllo che sfrutta un approccio di controllo predittivo basato su un modello innovativo basato sul consenso e coordinato. Inoltre, si propone una struttura gerarchica per integrare il lato utente MPC distribuito con il controllo microgrid, implementato anche con una tecnica MPC. L'approccio globale proposto e stato implementato e testato in numerosi esperimenti nel laboratorio di impianti per sistemi energetici distribuiti (Smart RUE) presso l'Universita Tecnica Nazionale di Atene - NTUA, Atene, Grecia. Analisi di simulazione e risultati completano il test, mostrando l'accuratezza e il potenziale del metodo, anche dal punto di vista dell'implementazione. D'altra parte, un'attenzione particolare e stata anche dedicata al lavoro di stima della produzione di risorse energetiche rinnovabili (RES) in generale o fotovoltaico in questa tesi. In particolare, sono interessate le previsioni a breve e medio termine della potenza generata dal giorno prima (GP) di un impianto fotovoltaico utilizzando la radiazione solare regionale (SR) prevista. In questo lavoro, vengono sviluppati diversi predittori, che vengono poi combinati con il servizio di previsioni del tempo utilizzando metodi di insieme. Successivamente, in una struttura simile, viene valutato l'impatto dell'accuratezza nella previsione delle variabili meteorologiche sulla qualita della previsione GP. La validazione dell'approccio viene eseguita utilizzando un impianto fotovoltaico pilota e diverse stazioni meteorologiche situate nel Nord Italia.