Il rapporto tratta della sperimentazione, attraverso la Distributed Energy Test Facility (DER-TF) di RSE, dell’algoritmo di controllo ottimo stocastico S-TEO (Stochastic Technical Economic Optimization) per il calcolo ottimo dei profili di produzione dei dispositivi di una microrete, al fine di minimizzare i costi operativi (tipicamente costo per energia e gas) al giorno dopo.
Operando in modo deterministico, un tale tipo di programmazione presuppone di avere delle previsioni attendibili delle variabili esogene come la produzione fotovoltaica. Tuttavia, anche avendo a disposizione previsioni affidabili, l’impredicibilità dei fenomeni atmosferici è tale da dover spesso ricorrere il giorno dopo ad azioni correttive che portano così a costi aggiuntivi.
Contrapposta ad una gestione deterministica, una gestione stocastica si basa sull’idea di considerare esplicitamente nel problema di ottimizzazione l’aleatorietà di alcune grandezze, quali ad esempio il consumo locale e la produzione locale non controllabile (ad es. da pannelli fotovoltaici). In questo modo è possibile includere nel problema di ottimizzazione anche il calcolo delle strategie di compensazione del disturbo che verranno seguite al giorno dopo, a seconda della specifica realizzazione delle grandezze aleatorie che si verificheranno.
S-TEO è stato prima provato in simulato, poi implementato nel sistema di controllo della DER-TF e testato in campo in diversi scenari di utilizzo. Le prove hanno dimostrato l’efficacia, in termini di minimizzazione dei costi e dell’errore nello scambio di potenza, della strategia di controllo adottata rispetto a una strategia deterministica.
In questo rapporto viene inoltre trattata una strategia di controllo per aggregati di sistemi di prosumer dotati di apparati di generazione e di sistemi di accumulo per alimentare i propri carichi ma anche disponibili alla partecipazione al mercato dei servizi di dispacciamento (MSD). A tal fine è stato implementato un sistema per il dispacciamento ottimo, in real time, dei setpoint dell’aggregatore ai sistemi di accumulo degli aggregati. Una serie di prove in simulato dimostra l’efficacia della strategia di controllo progettata.