Rete poligenerativa ottimizzata: confronto di algoritmi e analisi parametrica

Abstract

La presente tesi si propone di analizzare e ottimizzare una rete poligenerativa destinata alla produzione di acqua potabile ed energia frigorifera. Il sistema studiato comprende una pompa di calore operante in modalità raffrescamento, un dispositivo AWG per la produzione di acqua mediante condensazione dell’umidità atmosferica, un impianto fotovoltaico e due serbatoi: uno per l’acqua pulita e uno per l’accumulo termico. Un elemento centrale della configurazione analizzata è costituito proprio dal sistema di accumulo termico basato su materiali a cambiamento di fase, impiegato per immagazzinare energia frigorifera sotto forma di calore latente. L’analisi e l’ottimizzazione del sistema sono state condotte mediante simulazioni sviluppate in ambiente Matlab-Simulink, considerando differenti scenari operativi caratterizzati da variazioni della domanda di raffrescamento, del fabbisogno idrico, del costo dell’energia elettrica e delle condizioni climatiche esterne, in particolare temperatura e umidità relativa dell’aria. Nell’ambito dello studio è stato inoltre effettuato un confronto tra differenti algoritmi di ottimizzazione, valutandone le prestazioni e l’efficacia nell’individuazione delle strategie operative ottimali. In particolare, sono stati implementati e confrontati l’algoritmo Pattern Search e l’algoritmo Particle Swarm, al fine di analizzarne il comportamento in termini di qualità delle soluzioni ottenute, robustezza e tempi di calcolo. I risultati mostrano che l’adozione di un sistema di gestione dell’energia EMS (Energy Management System) consente di ridurre i costi di esercizio e di sfruttare in maniera più efficiente i sistemi di accumulo rispetto a una logica di controllo convenzionale. Inoltre, il confronto tra gli algoritmi di ottimizzazione ha permesso di individuare le strategie più efficaci per la gestione integrata delle risorse energetiche e idriche.

This thesis investigates the operation and optimization of an integrated polygeneration system combining an Advanced Air-to-Water Generator, a cooling heat pump and thermal energy storage based on Phase Change Materials (PCMs). The objective is to improve the overall energy and economic performance of the system while ensuring the simultaneous supply of cooling energy and potable water. Different operating scenarios were analyzed by considering variations in cooling demand, water demand, electricity prices and outdoor climatic conditions. An Energy Management System (EMS) was implemented to optimize the operation of the plant, and two optimization algorithms, Pattern Search and Particle Swarm Optimization (PSO), were compared in terms of solution quality, robustness and computational efficiency. The results demonstrate that the proposed EMS effectively reduces operating costs and improves the utilization of thermal and water storage systems compared with conventional control strategies. Furthermore, the comparison between the two optimization algorithms highlights their suitability for the real-time management of integrated water-energy systems.