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Prestazioni di carichi termici gestiti da aggregatore per la fornitura di servizi di rete

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Prestazioni di carichi termici gestiti da aggregatore per la fornitura di servizi di rete

Il rapporto descrive valutazioni di flessibilità di aggregati composti da dispositivi domestici per acqua calda sanitaria (scaldacqua o boiler) con tecnologia a pompa di calore integrata con resistenze di boost, per la fornitura di servizi di demand response. Inoltre, il rapporto espone una strategia di gestione “intelligente” dei dispositivi dell’aggregato, basata su Model Predictive Control (MPC), e presenta applicazioni esemplificative in ambiente simulato.

Il documento descrive l’ulteriore sviluppo delle attività di ricerca sulla flessibilità di aggregati di sistemi di riscaldamento di acqua calda sanitaria (scaldacqua o boiler) per la fornitura di servizi di demand response. Sono stati perseguiti due obiettivi:

1) estendere le valutazioni di flessibilità di aggregati composti da scaldacqua a pompa di calore;

2) sviluppare e testare un algoritmo di gestione intelligente dei dispositivi di un aggregato di scaldacqua.

Per quanto riguarda le valutazioni di flessibilità si è considerata la tecnologia a pompa di calore integrata con resistenze di boost. Il risultato è un significativo aumento della riserva “a scendere” (aumento del carico), mentre la riserva “a salire” non varia con l’introduzione dei resistori.
L’algoritmo di gestione dell’aggregato per l’erogazione dei servizi di demand response è stato sviluppato usando la metodologia di controllo Model Predictive Control (MPC), che si fonda sulla predizione del comportamento del sistema su un opportuno orizzonte temporale mediante un modello dinamico. Il modello dell’intero aggregato è identificato dinamicamente utilizzando una tecnica di stima ricorsiva di modelli polinomiali. Ciò permette di rendere l’algoritmo adattativo, ossia in grado di adeguare le proprie decisioni di controllo alle caratteristiche del sistema, che variano nel tempo a causa della distribuzione giornaliera di consumo di acqua calda sanitaria da parte degli utenti. Le variazioni di potenza richieste ai boiler sono attuate considerando i limiti di comfort degli utenti. L’approccio sviluppato permette di analizzare in dettaglio i tempi di risposta al segnale di attivazione del servizio di demand response, le rampe di attivazione e disattivazione del servizio, la dinamica di attivazioni/disattivazioni dei dispositivi durante l’erogazione del servizio e l’entità del cosiddetto rebound, cioè il recupero di energia richiesto dall’aggregato al termine del servizio per riportarsi allo stato termico del profilo di base. Analisi in ambiente di simulazione hanno permesso di validare le potenzialità dell’algoritmo proposto.

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