Analisi e ottimizzazione della configurazione di un macrosistema di conversione di energia

The depletion of fossil fuel sources and the increasing difficulty in the search and development of alternative sources push to the search of more complex energy systems configurations to enhance efficiency and reduce costs. This, in turn, requires more efficient (but simple) tools to predict systems behavior with the required level of accuracy (simulation tools), and increases the number of options both in the system design and operation (optimization procedures). A general approach for energy systems simulation and optimization is first presented in this thesis, which applies at any level of system complexity and dimensions. The attention is then focused on Macro-Systems, consisting of a set of energy systems which convert primary energy sources into different energy forms required by the users, the former being variable both in time and space, the latter depending also on market rules and users characteristics. Reliable models are built to forecast Macro-Systems behavior. Binary variables are included in these models at design level to decide the inclusion or exclusion of a single plant or to decide its on-off status at off-design conditions depending on the objective being considered. At the same time detailed models of the single plants that are expected to be included in the Macro-Systems are developed to extract reliable Fuel-Products relationships of each plant to be included in the Macro-System model. These relationships are in general well approximated by linear functions. Constraints on the variability in time of each plant load are also included to model their real behavior. The design and off-design optimization problems of Macro-Systems described by these models belongs to the wider MILP (Mixed-Integer Linear Programming) dynamic optimization problems, which is analyzed in the first part of this thesis, describing in particular the “dynamic programming” technique that is used to simplify the search of the solution. An original approach for the decomposition of the dynamic optimization problems into two sub-problems is then proposed to simplify the search of the solution and reduce the computational effort without a significant loss in accuracy. Finally, two applications are presented: the first one refers to traditional steam and combined cycle power plants operating in the German power free market generation system. The reduction in profits generated by these plants deriving from the priority assigned to renewable power systems in the market is evaluated using real price and fuel cost data in a period of four years. The second application deals with a complex Macro-Systems for combined heat and power production feeding a district heating network with variable demand. The volume of a thermal storage system which keeps the electric power generation independent of the thermal demand is optimized according to the maximum profit of the whole Macro-System in a year of operation.

La consapevolezza di vivere in un mondo di dimensioni finite in cui le risorse di energia sono limitate ha portato alla ricerca di configurazioni di sistemi per la conversione dell’energia sempre più complesse. Infatti, l’aumento dell’efficienza di questi sistemi è spesso raggiunto grazie a una maggiore integrazione tra i processi che avvengono al loro interno. È quindi sempre più rilevante la necessità di adottare strumenti che permettano di valutare il comportamento dei sistemi (simulazione) in modo accurato, ma che siano allo stesso tempo semplici. In questo contesto, inoltre, il progettista si può trovare di fronte a diverse opzioni nel progetto delle nuove configurazioni, e può contestualmente aver bisogno di strumenti che diano indicazioni su quali siano le scelte migliori nella loro gestione (ottimizzazione). In questa tesi viene prima presentato un approccio generale per la simulazione e l’ottimizzazione del progetto e del funzionamento di sistemi energetici, che utilizza gli stessi principi e la stessa terminologia indipendentemente dalle dimensioni, complessità e dettaglio del sistema. Successivamente si pone l’attenzione sui Macro-Sistemi, che consistono in un insieme integrato di impianti energetici che converte le fonti energetiche primarie disponibili nelle forme richieste dalle utenze. Sia le fonti che le richieste presentano in generale una certa variabilità. La variabilità lato fonti primarie è legata alla disponibilità nello spazio e nel tempo, che a volte è anche difficilmente prevedibile (come ad esempio nel caso di fonti rinnovabili); la variabilità lato richiesta è legata a regole di mercato e a caratteristiche degli utenti. Per descrivere adeguatamente il comportamento dei Macro-Sistemi vengono costruiti appositi modelli che prevedono l’impiego di variabili binarie, che in problemi di ottimizzazione del progetto consentono di considerare l’inclusione o l’esclusione di un impianto nel Macro-Sistema stesso, e in problemi di ottimizzazione del funzionamento la sua accensione o il suo spegnimento in relazione all’obiettivo considerato. Contestualmente vengono costruiti modelli dettagliati dei singoli impianti che si prevede possano far parte del Macro-Sistema al fine di ricavare relazioni caratteristiche fuel-prodotto/i affidabili da includere nel modello del Macro-Sistema. Queste relazioni risultano in generale ben approssimabili da funzioni lineari. Vengono inoltre inclusi i vincoli sull’andamento delle variazioni temporali di carico degli impianti stessi per rappresentare situazioni più realistiche possibili. L’ottimizzazione del progetto e del funzionamento di Macro-Sistemi rappresentati dai modelli così definiti rientra nel problema più ampio dell’ottimizzazione dinamica MILP (Mixed-Integer Linear Programming), che viene trattato nella prima parte di questa tesi, descrivendo in particolare la tecnica di “programmazione dinamica” che è impiegata per semplificare la ricerca della soluzione. Viene poi presentato e applicato un approccio originale per la decomposizione del problema dinamico in due sottoproblemi più semplici. Ciò rende molto più agevole la soluzione del problema originario, riducendo molto la sforzo computazionale senza perdita significativa di accuratezza. Vengono infine impostati e applicati due problemi di ottimizzazione di complessità crescente. Il primo ha come oggetto impianti a vapore e a ciclo combinato per la generazione di energia elettrica inseriti nel Macro-Sistema elettrico tedesco operante in regime di mercato libero. Sfruttando dati reali di prezzo e consumo in un arco temporale di quattro anni, viene valutata la riduzione dei profitti prodotti da questi impianti tradizionali conseguente alla priorità di generazione assegnata agli impianti che usano fonti rinnovabili. Il secondo problema riguarda un Macro-Sistema complesso per la produzione combinata di energia elettrica e termica che serve una domanda variabile nel tempo. Il volume di un sistema di accumulo termico che rende la generazione di energia elettrica indipendente dalla domanda termica viene ottimizzato in funzione del massimo profitto ottenuto dal Macro-Sistema nel suo complesso in un anno tipo di funzionamento.