Sviluppo e Validazione di un Algoritmo di Controllo Predittivo per Microreti: Ottimizzazione Integrata dei Sistemi di Accumulo Energetico a Idrogeno e a Batterie

Abstract

L’incremento dell’utilizzo di fonti energetiche a basso impatto di carbonio rende necessaria la progettazione e l’istallazione di impianti di potenza capaci di ottimizzarne l’utilizzo nel tempo. In questo contesto il lavoro presentato, svolto in collaborazione con ABB nell’ambito della borsa di studio “G.B Ferrari”, ha l’obiettivo di modellare, dimensionare ed ottimizzare una micro-rete off-grid alimentata unicamente da fotovoltaico. Si considera un carico elettrico continuo nel tempo con potenza di picco pari a 400 kW, assimilabile ad un carico industriale di piccola-media taglia situato nel Nord Italia, analogamente all’impianto fotovoltaico. L'intermittenza della fonte richiede l'implementazione di un sistema di accumulo energetico capace di garantire l'autonomia richiesta. Si considera a tal fine, un sistema di accumulo integrato costituito da un sistema di stoccaggio con batterie (Battery Energy Storage System-BESS) e da un sistema di stoccaggio di idrogeno in pressione. L'idrogeno viene prodotto in sito mediante un elettrolizzatore a membrana a scambio anionico (Anion Exchange Membrane Electrolysis Cell-AEMEC) da 1 MW e successivamente riconvertito in energia elettrica tramite una fuel cell a membrana a scambio protonico (Proton Exchange Membrane Fuel Cell-PEMFC), la cui taglia varia in funzione delle modalità operative adottate. Lo sviluppo di un modello fisicamente basato (0D) per ciascun componente del sistema a idrogeno consente di individuare i relativi scambi di potenza in condizioni dinamiche. L'ottimizzazione delle prestazioni all'interno della micro-rete viene ottenuta mediante l’implementazione dell’algoritmo predittivo “Model Predictive Control (MPC)” proponendo due logiche di gestione energetica che sfruttano sia il sistema a idrogeno che il BESS per compensare le fluttuazioni della domanda. I risultati dimostrano l'applicabilità e il potenziale delle tecnologie elettrochimiche in applicazioni energetiche e nello sviluppo di reti off-grid.

The increasing adoption of low-carbon energy sources requires the design and installation of alternative power plants capable of optimizing their utilization over time. In this energy scenario, the work, carried out in collaboration with ABB within the framework of the “G.B. Ferrari” scholarship, aims to model, size, and optimize an off-grid microgrid powered exclusively by photovoltaic energy and exploiting green hydrogen. A continuous electrical load over time with a peak power of 400 kW is considered, comparable to a small-medium-size industrial load located in Northern Italy, in line with the photovoltaic plant. The intermittency of renewables requires the implementation of an energy storage system capable of ensuring the required autonomy. An integrated storage system composed of a Battery Energy Storage System (BESS) and a hydrogen under pressure storage system is considered. Hydrogen is produced in loco through an 1 MW Anion Exchange Membrane Electrolyzer Cell (AEMEC) and converted back into electricity through a Proton Exchange Membrane Fuel Cell (PEMFC), with a variable size depending on the operation mode. Physically based 0D models of each hydrogen system component allow the identification of power exchanges in a dynamic operation. Their performance optimization within the microgrid is obtained by a Model Predictive Control (MPC) strategy, proposing two energy management logics that exploit both the hydrogen-based system and the BESS for matching the demand fluctuations. The results demonstrate the applicability and potential of electrochemical technologies in energy applications for grid stabilization and development of off-grid microgrids, provided that their size and operation are appropriately optimized.