Rinnovabili • Accumulo termico residenziale

Accumulo termico residenziale per edifici smart, ci pensa THUMBS UP

Il nuovo progetto europeo svilupperà tecnologie di accumulo termico a livello residenziale da integrare in sistemi di gestione energetica dell'edificio. Coinvolti 18 partner tra cui algoWatt

Accumulo termico residenziale
via depositphotos.com

Materiali a cambiamento di fase, gemelli digitali e BEMS per il nuovo ecosistema dedicato all’accumulo termico residenziale

(Rinnovabili.it) – Sfruttare il paradigma Power-to-Heat (letteralmente “da elettricità a calore”) per rendere gli edifici europei fornitori di flessibilità della rete. Questo uno degli ambiziosi obiettivi di THUMBS UP, nuovo progetto di ricerca finanziato dal programma Horizon Europe. L’iniziativa è partita in questi giorni e nei prossimi 48 mesi metterà alla prova l’esperienza e il know how del proprio consorzio per realizzare e dimostrare nuovi soluzioni di accumulo termico residenziale.

A darne notizia è in questi giorni l’italiana algoWatt che ha preso parte al progetto con il ruolo di “digital energy solution provider e system integrator”. Il suo compito? Sviluppare un sistema di gestione energetica per edifici intelligenti, che dialoghi direttamente con le tecnologie di stoccaggio del calore.

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Thumbs Up, pollici alzati per gli edifici intelligenti

L’obiettivo finale di THUMBS UP è quello di creare un sorta di ecosistema smart a livello di edificio che aumenti da un lato l’efficienza energetica degli immobili e dall’altro li renda fornitori di servizi. Un approccio già sfruttato in ambito elettrico, ma ancora poco diffuso in quello termico. I 18 partner del progetto tra cui compaiono anche l’Università di Genova, l’Università di Messina e il Politecnico di Torino, lavoreranno assieme per mettere a punto sistemi di accumulo termico residenziale su base giornaliera (sfruttando materiali a cambiamento di fase ecologici) e su base settimanale (attraverso materiali per lo stoccaggio termochimico). Soluzioni all’avanguardia da integrare negli edifici connessi alle reti di teleriscaldamento e non, per i quali il progetto si propone di aumentare le prestazioni, superare i limiti tecnici e ridurre i fattori di intensità di capitali.

Per capitalizzare l’esperienza  già disponibile all’interno del consorzio di THUMBS UP i partner promuoveranno innovazioni digitali complementari, volte a simulare, ottimizzare e massimizzare i benefici delle soluzioni di accumulo termico. Il sistema di gestione energetica (BEMS) in capo ad algoWatt dovrà integrare, controllare e gestire le  soluzioni progettuali a livello di edificio, massimizzando l’utilizzo delle  fonti rinnovabili locali, ottimizzando l’efficienza dei sistemi di riscaldamento e raffrescamento, e coordinando il funzionamento con la domanda di energia. A ciò si aggiungerà lo sviluppo di un gemello digitale (Digital Twin) finalizzato a massimizzare la flessibilità energetica e i vantaggi di spostamento del carico che le soluzioni integrate negli edifici forniscono alla rete elettrica. Coordinando l’accumulo termico con la fornitura di calore da parte delle reti di teleriscaldamento.

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About Author / Stefania Del Bianco

Giornalista scientifica. Da sempre appassionata di hi-tech e innovazione energetica, ha iniziato a collaborare alla testata fin dalle prime fasi progettuali, profilando le aziende di settore. Nel 2008 è entrata a far parte del team di redattori e nel 2011 è diventata coordinatrice di redazione. Negli anni ha curato anche la comunicazione e l'ufficio stampa di Rinnovabili.it. Oggi è Caporedattrice del quotidiano e, tra le altre cose, si occupa quotidianamente delle novità sulle rinnovabili, delle politiche energetiche e delle tematiche legate a tecnologie e mercato.


Rinnovabili • Turbine eoliche ad asse verticale

Turbine eoliche ad asse verticale, efficienza migliorata del 200%

Dall'EPFL svizzero il primo studio che applica un algoritmo di apprendimento automatico alla progettazione della pale delle turbine VAWT

Turbine eoliche ad asse verticale
via depositphotos

Nuovi progressi per le turbine eoliche ad asse verticale

Un aumento dell’efficienza del 200% e una riduzione delle vibrazioni del 70%. Questi due dei grandi risultati raggiunti nel campo delle turbine eoliche ad asse verticale,  presso l’UNFoLD, il laboratorio di diagnostica del flusso instabile della Scuola Politecnica Federale di Losanna (EPFL). Il merito va a Sébastien Le Fouest e Karen Mulleners che, in un’anteprima mondiale hanno migliorato questa specifica tecnologia impiegando un algoritmo di apprendimento automatico.

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Turbine eoliche VAWT, vantaggi e svantaggi

Si tratta di un progresso a lungo atteso dal comparto. Le turbine eoliche ad asse verticale o VAWT per usare l’acronimo inglese di “Vertical-axis wind turbines” offrono sulla carta diversi vantaggi rispetto ai classici aerogeneratori ad asse orizzontale. Ruotando attorno ad un asse ortogonale al flusso in entrata, il loro lavoro risulta indipendente dalla direzione del vento, permettendogli di funzionare bene anche nei flussi d’aria urbani. Inoltre offrono un design più compatto e operano a frequenze di rotazione più basse, il che riduce significativamente il rumore e il rischio di collisione con uccelli e altri animali volanti. E ancora: le parti meccaniche della trasmissione possono essere posizionate vicino al suolo, facilitando la manutenzione e riducendo i carichi strutturali.

Perché allora non sono la scelta dominante sul mercato eolico? Come spiega lo stesso Le Fouest, si tratta di un problema ingegneristico: le VAWT funzionano bene solo con un flusso d’aria moderato e continuo. “Una forte raffica aumenta l’angolo tra il flusso d’aria e la pala, formando un vortice in un fenomeno chiamato stallo dinamico. Questi vortici creano carichi strutturali transitori che le pale non possono sopportare“, scrive Celia Luterbacher sul sito dell’EPFL.

Energia eolica e algoritmi genetici

Per aumentare la resistenza, i ricercatori hanno cercato di individuare profili di inclinazione ottimali.  Il lavoro è iniziato montando dei sensori, direttamente su una turbina in scala ridotta, a sua volta accoppiata ad un ottimizzatore funzionante con algoritmi genetici di apprendimento. Di cosa si tratta? Di una particolare tipologia di algoritmi euristici basati sul principio della selezione naturale.

Quindi muovendo la pala avanti e indietro con angoli, velocità e ampiezze diverse, hanno generato una serie di profili di inclinazione. “Come in un processo evolutivo, l’algoritmo ha selezionato i profili più efficienti e robusti e ha ricombinato i loro tratti per generare una ‘progenie’ nuova e migliorata”. Questo approccio ha permesso a Le Fouest e Mulleners non solo di identificare due serie di profili di passo che contribuiscono a migliorare significativamente l’efficienza e la robustezza della macchina, ma anche di trasformare la più grande debolezza delle turbine eoliche ad asse verticale in un punto di forza. I risultati sono riportati su un articolo recentemente pubblicato sulla rivista Nature Communications.

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