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Microgrid, la chiave per un futuro di comunità energetiche rinnovabili

Un gruppo di ricercatori italiani ha sviluppato un metodo che consente un uso più efficiente dell'energia tra comunità di case intelligenti e rinnovabili distribuite

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Un nuovo modello di gestione energetica per le microgrid del futuro

(Rinnovabili.it) – Un nuovo modello di generazione distribuita, costituito da edifici smart in grado di dialogare fra loro e la fonte energetica per ridurre i consumi e i carichi sulla rete. Questo il progetto di microgrid su cui sta lavorando il Politecnico di Bari. In un articolo pubblicato a maggio su EEE / CAA Journal of Automatica Sinica (testo in inglese), un gruppo di ricercatori dell’ateneo pugliese ha presentato un nuovo approccio alla gestione energetica residenziale in grado di far compiere un passo in avanti al nuovo concetto delle Energy Community. Nel dettaglio il lavoro presenta una strategia di controllo della distribuzione energetica, proponendo un metodo che consenta anche la programmazione delle attività elettriche domestiche.

 

Rifornire case ed edifici con con diverse fonti energetiche su piccola scala e distribuite sul territorio all’interno di un piccolo sistema comunitario autonomo, offre diversi vantaggi al processo di transizione energetica. Il primo e più importante è quello di poter ridurre il carico sulla rete nazionale. Ma per poter rendere efficiente il processo e quindi non sprecare neppure un wattora di quelli prodotti dalla generazione distribuita sono necessari approcci di gestione ad hoc. Ma anziché puntare sull’installazione diffusa di sistemi d’accumulo, la ricerca si concentra sulle potenzialità delle microgrid: reti che siano in grado di collegare in maniera proattiva le abitazioni dotate di impianti rinnovabili, per poter bilanciare in tempo reale offerta e consumi.

 

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Nel dettaglio gli scienziati hanno studiato come ridurre l’approvvigionamento energetico dalla rete consentendo alle case di scambiare le proprie eccedenze di energia rinnovabile tra loro e progettando in modo ottimale i consumi. “L’approccio proposto consente di sfruttare al massimo l’energia raccolta localmente, garantendo al tempo stesso la privacy dei programmi di consumo degli utenti”, spiega Raffaele Carli, Ph.D., autore dello studio. Il lavoro ha portato alla definizione di un algoritmo di ottimizzazione che consenta a ciascuna abitazione di agire come un singolo nodo di carico della rete.

 

“Il passo successivo – aggiunge Carli – è quello di affrontare uno scenario più complesso in cui gli utenti residenziali sono eventualmente dotati di sistemi di accumulo di energia, le cui capacità vengono riallocate tra gli attori: in questo caso la gestione dell’energia mira a definire una strategia di controllo capace di assicurare anche una condivisione ottimale dello stoccaggio , progettando contemporaneamente il profilo di consumo degli apparecchi controllabili, l’energia rinnovabile scambiata tra gli utenti e l’energia da acquistare / vendere alla rete di distribuzione”.

 

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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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