Towards the Clean Energy Building Community: multi-objective optimization of photovoltaic-wind-battery assisted heat pump systems in the presence of electric vehicle charging stations

Abstract

La tesi di dottorato si propone di analizzare l'abbinamento di sistemi ibridi rinnovabili con sistemi di accumulo al fine di mitigare l’incertezza e l’intermittenza di tali risorse e, quindi, di raggiungere una maggiore affidabilità nel soddisfare il carico richiesto e ridurre l'energia in eccesso. La ricerca si è focalizzata sullo studio di una “Comunità a Energia Pulita” in cui sistemi ibridi tri-generativi composti da sistemi eolici, fotovoltaici, di accumulo e pompe di calore sono impiegati per la produzione di energia elettrica ed energia termica “calda” e “fredda” per la climatizzazione degli edifici, per fornire elettricità a distretti di edifici residenziali o di uffici e per alimentare stazioni di ricarica dei veicoli elettrici. Viene fornite una panoramica e un database matriciale aggiornabile dei 550 articoli scientifici più rilevanti nella letteratura scientifica pubblicati nel periodo 1995-2020, propone diversi strumenti di dimensionamento e previsione delle performance della comunità a servizio dei progettisti e dei legislatori. Sonpo state considerate, tenendo conto degli aspetti energetici, economici e ambientali: • diverse applicazioni; • varie configurazioni di impianto stand-alone e grid-connected (con e senza batterie di accumulo, con e senza sistemi eolici, con e senza sistemi fotovoltaici, con e senza pompe di calore e con e senza stazioni di ricarica di veicoli elettrici); • differenti condizioni di carico e località nel mondo. Le procedure proposte si basano su analisi dinamiche e sul confronto sistematico e l’ottimizzazione di opportuni indicatori di performance, per individuare le migliori condizioni climatiche nel mondo e profili di carico e per determinare l'affidabilità energetica del sistema, oltre che la massima convenienza economica e il massimo abbattimento di emissioni inquinanti. Infine, il consistente database creato è stato impiegato per creare un tool per il dimensionamento e per la previsione delle performance della comunità ad energia pulita impiegando tecniche di intelligenza artificiale basate sulle reti neurali artificiali. Il tool previsionale è applicabile ad una qualsiasi comunità ad energia pulita, con una qualsiasi potenza nominale installata, senza limitazioni geografiche, da implementare potenzialmente in qualsiasi località del mondo, e abbinabile a qualsiasi andamento di carico. Lo strumento, inoltre, con pochi dati annuali in input è in grado di determinare direttamente le prestazioni annuali della comunità senza eseguire alcuna simulazione dinamica ottenendo risultati molto accurati quanto quelli derivanti da simulazioni orarie.