Slide presentazione scuola AIRU
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Strumenti di pianificazione e gestione ottima delle reti di teleriscaldamento urbano Daniele Vigo Università di Bologna Dip. di Elettronica, Informatica e Sistemistica [email protected] Sommario Introduzione Progetto Innovami (R.E-R) Problemi di pianificazione di reti TLR Modelli di ottimizzazione Sperimentazione su scenari reali D.Vigo: Ottimizzazione reti TLR – Milano 26/02/10 2 Introduzione Applicazione di metodologie avanzate di ottimizzazione matematica a problemi di pianificazione del teleriscaldamento urbano Supporto alle decisioni per problemi Strategici (lungo periodo): layout della rete, dimensionamento impianti, … Tattico/operativi (breve periodo): regime di funzionamento Metodologie ampiamente consolidate e validate in altri settori applicativi (logistica, produzione industriale, energia, …) D.Vigo: Ottimizzazione reti TLR – Milano 26/02/10 3 Progetto INNOVAMI (RER) Progetto del PRRIITT Emilia Romagna 2009 Il Modulo 5 riguarda lo sviluppo di modelli di ottimizzazione e la realizzazione di prototipi utilizzabili a supporto della pianificazione e gestione di reti di teleriscaldamento (TLR) alimentate a cogenerazione e di mediopiccola dimensione (al di sotto delle 10000 unità immobiliari equivalenti o con una dimensione di impianto inferiore ai 10MW) Modulo 4 su reti telecomunicazione D.Vigo: Ottimizzazione reti TLR – Milano 26/02/10 4 Progetto INNOVAMI (RER) Affronta due sottoproblemi specifici: 1. Allacciamento di un insieme di nuovi clienti potenziali ad una rete urbana di TLR esistente 2. Risoluzione di problemi di unit commitment e dispatching dell’energia prodotta dagli impianti nelle reti urbane di TLR Prevede la realizzazione di prototipi dei sistemi di ottimizzazione e la loro validazione su scenari reali Partner coinvolti DEIS ed HERA D.Vigo: Ottimizzazione reti TLR – Milano 26/02/10 5 Disegno della rete TLR Input: 1. una rete di teleriscaldamento completamente definita: caratterizzazione fisica, geometrica e topologica di ogni elemento (pipes, tees, …) delle reti di mandata e ritorno caratteristiche operative degli impianti della rete e degli scambiatori cliente già installati vincoli operativi globali (pressione massima in uscita a ciascun impianto, massima differenza di pressione su ciascun impianto, minima differenza di pressione sul generico scambiatore cliente…) parametri di costo globali (costi operativi degli impianti) D.Vigo: Ottimizzazione reti TLR – Milano 26/02/10 6 plant Clienti / gruppi Disegno della rete TLR Input: 2. un insieme di “nuovi” clienti, di cui stabilire l’opportunità o meno di allacciamento. Di ciascuno di essi si ha: la potenza termica massima richiesta un insieme finito di possibili configurazioni (punti, modalità) di allacciamento alla rete, ognuna dettagliata in termini di: costi di allacciamento (stesura tubature, installazione scambiatore, …) ricavi derivanti dall’allacciamento (incentivi, attualizzazione del ricavo della vendita di energia…) D.Vigo: Ottimizzazione reti TLR – Milano 26/02/10 7 plant Disegno della rete TLR Il problema consiste nel determinare il subset di clienti potenziali (e relative configurazioni) che è più conveniente allacciare: rispettare le caratteristiche ed i limiti fisici della rete rispettare i vincoli operativi globali e quelli particolari di ogni cliente massimizzare il profitto, tenendo conto dei costi e dei ricavi legati ad ogni possibile allacciamento, ma anche dei costi globali per esempio, può essere più conveniente allacciare il cliente cA rispetto a cB che, pur promettendo margini più ampi, è più lontano dall’impianto e causa così più alti costi di pompaggio D.Vigo: Ottimizzazione reti TLR – Milano 26/02/10 8 Modellazione della rete Rappresentata mediante un grafo equivalente D.Vigo: Ottimizzazione reti TLR – Milano 26/02/10 9 Ipotesi semplificative La rete è rappresentata in condizioni di carico di punta e quindi in regime stazionario: disaccoppiamento dell’aspetto termico da quello idraulico Cadute di temperatura ai clienti assunte note è possibile ridurre l’incidenza della distribuzione delle temperature alla determinazione delle portate in massa che devono essere garantite sui rami cliente D.Vigo: Ottimizzazione reti TLR – Milano 26/02/10 10 Approssimazione non linearità Il modello di ottimizzazione può utilizzare solo relazioni lineari Le relazioni non lineari vengono approssimate con relazioni lineari a tratti D.Vigo: Ottimizzazione reti TLR – Milano 26/02/10 11 Modello matematico Il problema viene formulato utilizzando la programmazione lineare binaria (LP01), cioè un modello matematico in cui le variabili modellano rispettivamente: le grandezze che definiscono lo stato termico-idraulico della rete (portate sulle pipe, pressioni sui nodi, …) la decisione di inserire o meno in soluzione le configurazioni di allacciamento dei clienti potenziali Se n=clienti/configurazioni potenziali le combinazioni sono 2n (di ciascuna va calcolata la configurazione di equilibrio delle pressioni e portate) D.Vigo: Ottimizzazione reti TLR – Milano 26/02/10 12 Modello matematico Funzione obiettivo (costo di una soluzione) somma pesata dei termini netti di ricavo associati alle configurazioni cliente in soluzione e del costo operativo globale (per es. di pompaggio) Le variabili decisionali devono soddisfare: vincoli descrittivi dei legami tra le grandezze fisiche in gioco (es. legami tra caduta di pressione e portata in massa lungo una pipe) vincoli operativi d’esercizio (es. minima differenza di pressione tra mandata e ritorno per un cliente) vincoli strutturali legati agli aspetti decisionali (es. mutua esclusività tra l’attivazione di configurazioni alternative) D.Vigo: Ottimizzazione reti TLR – Milano 26/02/10 13 Il modello matematico min z = Eplant + Fcosto(ptallacc, coper) 1 Eplant = θ ⋅∆Tplt + π ⋅∆pplt + µ ⋅mplt consumo di energia nell’impianto 2 Eplant ≥ fenergy(Epump, Σa∈Ap Qa, Σa∈Ac Qa) bilancio energetico 3 pi - pj = Kij ⋅ mij2 ∀ (i, j) ∈ A caduta di pressione sugli archi 4 Qa = ma ⋅ cP,a ⋅ ∆Ta ∀ a ∈ Ac consumo di pot.termica dei clienti 5 Qa = ma ⋅ cP,a ⋅ ∆Ta ∀ a ∈ Ap dispersione di calore nelle pipes ∀i∈V bilancio di massa ai nodi 6 Σa∈δ 7 eventuali vincoli operativi (portate massime nelle pipes, …) +(i) ma = Σa∈δ –(i) ma D.Vigo: Ottimizzazione reti TLR – Milano 26/02/10 14 Prototipo e sperimentazione Sviluppo di un prototipo del modello di Ottimizzazione per la conduzione di test Sperimentazione su una porzione del sistema urbano di TLR di Imola (100Km 5000 u) : Caratterizzazione degli elementi di rete già esistenti Caratterizzazione di tutti i clienti futuri (previsti) e potenziali Scenari: Validazione del modello sulla rete attuale Considerazione di clienti futuri e potenziali per vedere la reazione del modello D.Vigo: Ottimizzazione reti TLR – Milano 26/02/10 15 La rete esistente D.Vigo: Ottimizzazione reti TLR – Milano 26/02/10 16 La rete esistente: input D.Vigo: Ottimizzazione reti TLR – Milano 26/02/10 17 La rete esistente: output D.Vigo: Ottimizzazione reti TLR – Milano 26/02/10 18 Scenario 1 - grafo Esistenti Futuri Potenziali D.Vigo: Ottimizzazione reti TLR – Milano 26/02/10 19 Scenario 1 Lo scenario 1 rappresenta il caso base Per ciascun cliente potenziale: i costi sono quelli di stesura delle tubazioni ed installazione dello scambiatore i ricavi tengono invece conto sia di un contributo di allacciamento utente, che di una stima semplicistica dei ricavi derivanti dalla vendita di energia durante un dato orizzonte temporale di dieci anni il modello produce in output: per ciascun cliente, la decisione in merito all’allacciamento i valori di pressione di mandata, ritorno, e la differenza, nei punti più significativi della rete D.Vigo: Ottimizzazione reti TLR – Milano 26/02/10 20 Scenario ipotetico - input D.Vigo: Ottimizzazione reti TLR – Milano 26/02/10 21 Scenario 1 - output D.Vigo: Ottimizzazione reti TLR – Milano 26/02/10 22 Scenario 1 - output Il 20 ed il 33 non vengono inseriti anche se convenienti (vincoli su pressione al plant) D.Vigo: Ottimizzazione reti TLR – Milano 26/02/10 23 Altri scenari possibili Variazione dei costi o dell’orizzonte di ammortamento Qual è l’insieme massimo servibile nel rispetto dei vincoli (indip. dal costo) ? Qual è l’insieme di clienti massimo servibile dato un limite di budget per il costo di allacciamento? … D.Vigo: Ottimizzazione reti TLR – Milano 26/02/10 24 Evoluzione futura Consolidamento del modello per la gestione di reti di medio-grande dimensione Valutazione strategica di diverse sorgenti (cogenerazione, termovalorizzatori, biomasse, solare, recupero da industrie …) Dispatching/unit commitment (Giu 2010): Regime di funzionamento impianti nell’arco di una giornata Considerazione della dinamica delle temperature Considerazione di serbatoi inerziali per accumulo del calore in alcuni periodi D.Vigo: Ottimizzazione reti TLR – Milano 26/02/10 25 Conclusioni Dimostrazione della fattibilità tecnica di un modello decisionale per la pianificazione di una rete di TLR Possibilità di conduzione di analisi quantitative “what-if?” Notevole innovazione rispetto agli strumenti disponibili che permettono solo la progettazione di dettaglio D.Vigo: Ottimizzazione reti TLR – Milano 26/02/10 26