Come noto, il progressivo passaggio da una struttura di rete in cui i flussi di potenza procedono dalla rete di trasmissione verso quella di distribuzione, ad una struttura in cui Generatori Distribuiti (GD) immettono energia nella rete di distribuzione richiede nuovi meccanismi di controllo, sia della rete sia degli stessi generatori. Sono state dunque svolte due attività: l’una di sviluppo di un sistema di controllo di tensione per reti di distribuzione in MT basato su una tecnica di tipo predittivo, l’altra di realizzazione di una funzione di Energy Management per la programmazione della potenza attiva di una micro grid in BT capace di gestire le risorse locali, in termini di GD, accumuli e carichi, in funzione di un profilo diproduzione/assorbimento concordato con il gestore della rete MT. Per quanto riguarda la prima attività è stato portato avanti il lavoro iniziato nel periodo RdS 2011, applicando un controllore MPC (Model Predictive Control) centralizzato su un modello di una rete di distribuzione reale, più ampia. Tale sistema si occupa di controllare la potenza reattiva dei singoli generatori presenti in rete al fine di ottimizzare una cifra di merito basata sullo scostamento di alcune misure di rete (tensioni e scambi di reattivo con l’alta tensione) rispetto ad un valore di equilibrio desiderato. Un grande vantaggio di questa tecnica consiste nel poter definire vincoli espliciti sia sulle variabili di controllo, per rispettare la capability dei generatori, sia sulle variabili controllate, per rispettare limiti tecnici o di contratto. Un decisivo miglioramento rispetto ai lavori precedenti si è ottenuto utilizzando per la sintesi del controllore un modello del sistema in forma di risposta all’impulso, che può essere dedotto facilmente sia da modelli software convenzionali, sia da prove dirette sul campo. Il sistema di controllo è stato sviluppato anche in una variante non centralizzata, gestendo i due feeder presenti nella rete in modo indipendente, ottenendo risultati simili ma semplificando e svincolando i due controllori. Il sistema di controllo in versione centralizzata, dapprima sviluppato in ambiente MATLAB, è stato poi testato su un modello di rete in ambiente DIgSILENT PowerFactory, grazie ad un’interfaccia di comunicazione tra i due software sviluppata in lavori precedenti. Le prossime fasi del progetto prevedono di approfondire lo sviluppo di un sistema di controllo realmente distribuito, dividendo la rete in aree di controllo indipendenti ma interagenti. Si prevede inoltre divalutare l’integrazione del variatore sotto carico tra i dispositivi controllati dal regolatore MPC. Per quanto riguarda la seconda attività, è stato ripreso e aggiornato un algoritmo di ottimizzazione, messo a punto in precedenti periodi di Ricerca di Sistema, volto a minimizzare i costi di utilizzo delle varie unità di generazione di una microgrid ai fini dell’inseguimento di un prefissato carico elettrico e/otermico, nel rispetto dei vincoli tecnici di funzionamento delle macchine, lungo un periodo di tempo prestabilito. Come riferimento è stata adottata la Test Facility di Generazione Distribuita di RSE (in una configurazione semplificata), sulla quale è stata poi avviata la fase di test in campo reale, inserendo nel suo Sistema di Supervisione e Controllo i setpoint di potenza attiva o termica per le macchine calcolati dall’algoritmo: il buon accordo tra i dati sperimentali e l’ottimizzazione ha evidenziato la sostanziale adeguatezza del codice e dei modelli in esso contenuti, oltre alla capacità dei controllori delle singole macchine di raggiungere e mantenere i setpoint richiesti; si sono inoltre identificati possibili miglioramenti per la modellistica su cui l’algoritmo è basato e per la tecnica numerica adottata per risolvere il problema di ottimizzazione; infine, si sono evidenziate alcune criticità, ad esempio dal punto di vista dei costi, in quanto l’ottimizzazione risulta efficace solo quando le condizioni operative permettano un utilizzo efficiente dei sistemi utilizzati (in particolare dell’impianto di cogenerazione con microturbina). Nella prosecuzione del progetto, si prevede di integrare l’algoritmo nel sistema di Supervisione e Controllo della TF.