158 Conclusioni
Il lavoro svolto in questa Tesi si è sviluppato per fasi progressive, affrontando temi e problematiche molto differenti tra loro ma di fondamentale importanza per la corretta definizione di tecniche per la gestione di sistemi elettrici ibridi.
Nella prima fase è stata effettuata un’analisi qualitativa del sistema elettrico dell’isola attraverso il software Homer Energy. Da ciò si è giunti alla conclusione che, attualmente, a livello energetico il sistema può essere soddisfatto da massimo tre generatori Diesel. Nel momento in cui viene introdotta la batteria, le condizioni operative dei generatori cambiano in maniera da ridurne le ore di funzionamento e quindi da permettere il soddisfacimento della richiesta energetica con, al massimo, solo due generatori. L’analisi è stata, in seguito, ampliata attraverso l’ipotesi di diversi valori di penetrazione di energia da fonte rinnovabile, quale i sistemi fotovoltaici privati presenti sull’isola. Dai dati ottenuti dalle simulazioni si verifica che, all’aumentare del valore di energia immessa nella rete dal complesso dei sistemi fotovoltaici, la necessità di utilizzo dei generatori Diesel diminuisce. Questo comporta da una parte una riduzione dei costi, ma dall’altra una possibile instabilità del sistema causata dall’aleatorietà della forte presenza di potenza immessa da fonte rinnovabile. Il software è tipicamente utilizzato per il dimensionamento di sorgenti energetiche, ma in questa Tesi è stato sfruttato per avere dei dati preliminari relativi all’ottimizzazione energetica e per verificare la possibilità di applicazione di tecniche di gestione con obiettivo la riduzione delle ore di funzionamento dei generatori Diesel con la conseguente diminuzione del costo di esercizio.
Nella seconda fase si è compiuta un’indagine sui metodi di previsione del carico elettrico e in seguito questi ultimi si sono applicati al caso dell’isola. Sebbene il tema della previsione del carico sia estremamente vasto e complesso, è stato deciso di applicare dei semplici metodi di previsione che possano garantire il minore errore possibile.
Il carico dell’isola è infatti quasi esclusivamente di tipo domestico e, poiché fortemente legato alle attività umane, molto difficile da prevedere. Si sono testati due tipi di logiche di previsione, quella della media semplice e quella della destagionalizzazione delle serie, che hanno messo in luce queste difficoltà.
Tuttavia, i metodi trattati riescono a mantenere un errore di previsione mediamente al di sotto del 10%
per la maggior parte dei giorni dell’anno. Questi metodi sono stati ideati per la previsione “giorno prima per giorno dopo”. Dai risultati ottenuti dalle previsioni si è poi passati al processo di correzione in tempo reale dei dati con la relativa diminuzione dell’errore di previsione. La logica che segue il processo di correzione è quella che si basa sull’individuazione della derivata della serie previsionale e sulla sua applicazione alle misure in tempo reale. Attraverso la correzione delle serie di dati è possibile, a fine giornata e per tutto l’anno, diminuire l’errore intorno a valori massimi del 2-3%.
159 La terza fase è quella dell’indagine sui metodi di ottimizzazione, sulla realizzazione e sulla sperimentazione dell’algoritmo di ottimizzazione da applicare al sistema energetico dell’isola.
Come prima cosa si è proceduto al raccoglimento delle informazioni necessarie per la scelta del corretto metodo di modellazione e risoluzione del problema: si è assunto un problema di tipo MILP, programmazione lineare mista intera, che consente di gestire variabili reali, intere e binarie. La seconda parte del lavoro ha riguardato la definizione dell’algoritmo di ottimizzazione, ovvero della funzione di costo da minimizzare e di tutti i vincoli necessari per la messa in atto della corretta logica per ottimizzare i profili di generazione dei Diesel che lavorano insieme alla batteria. L’algoritmo utilizzato è valido sia per un utilizzo a livello previsionale che per un’ottimizzazione in tempo reale.
Dopo la determinazione teorica del comportamento dei generatori si è passati all’implementazione dell’algoritmo attraverso un codice in linguaggio C compilato con il software Visual Studio 2010.
Il software realizzato utilizza la libreria GLPK come risolutore del problema di ottimizzazione. Esso ammette come input il vettore di dati relativi al carico elettrico da soddisfare e della prevista potenza fornita dal complesso dei sistemi fotovoltaici dell’isola. E’ possibile inoltre impostare alcuni parametri della simulazione, quali il numero di segmenti temporali, il numero massimo delle accensioni, lo stato iniziale della batteria ecc.. Nella terza ed ultima fase è stato valutato il corretto funzionamento del codice e la sua robustezza alle diverse combinazioni ammissibili dei parametri di input.
Il software riesce a simulare correttamente il comportamento del sistema e a raggiungere gli obiettivi prefissati, tra cui il principale è l’ottenimento di profili ottimizzati dei generatori. Sono stati analizzati diversi scenari tra cui anche quello caratterizzato dalla presenza di un futuro dissalatore attualmente in fase di valutazione. Dalle prove si evince che il software rappresenta non solo un utile strumento di supporto alle decisioni, ma è anche utilizzabile direttamente durante la fase di dispacciamento previsionale della potenza dei generatori Diesel dell’isola. Poiché l’ottimizzazione energetica si basa sull’abbattimento dei costi di esercizio, è stato valutato che l’uso della batteria e dei profili di carico ottimizzati riducono le spese mediamente del 5% al giorno. Questo significa che alla fine dell’anno si ha un notevole risparmio, in quanto a questo valore va sommato un’ulteriore aliquota dovuta a vantaggi secondari quali ad esempio una minore manutenzione dei generatori a causa del ridotto numero di ore di funzionamento.
Il software ha ancora dei notevoli margini di miglioramento ma attraverso la corretta definizione dei parametri di input, quali diagrammi di carico elettrico e previsioni di potenza erogabile dal complesso dei sistemi fotovoltaici, riesce a fornire dei risultati affidabili ed utili per analisi preliminari in scenari caratterizzati da sistemi elettrici ibridi (Diesel-FV-Batteria) analoghi a quelli dell’isola di Ventotene.
