PLANNING OF ENERGY CONVERSION SYSTEMS
Stampa
Anno immatricolazione
2021/2022
Anno offerta
2021/2022
Normativa
DM270
SSD
ING-IND/32 (CONVERTITORI, MACCHINE E AZIONAMENTI ELETTRICI)
Dipartimento
DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA INDUSTRIALE E DELL'INFORMAZIONE
Corso di studio
ELECTRICAL ENGINEERING
Curriculum
PERCORSO COMUNE
Anno di corso
Periodo didattico
Secondo Semestre (07/03/2022 - 17/06/2022)
Crediti
6
Ore
46 ore di attività frontale
Lingua insegnamento
INGLESE
Tipo esame
ORALE
Docente
ANGLANI NORMA (titolare) - 6 CFU
Prerequisiti
Conoscenza di fisica tecnica, modelli matematici, economia, conversione dell'energia, energetica elettrica. Addizionale, conoscenza di macchine.
Obiettivi formativi
Preparare lo studente ad affrontare la modellizzazione di un semplice sistema energetico e la sua pianificazione sia esso uno territorio oppure un impianto sede di conversione dell’energia di natura convenzionale (ad esempio centrali a combustibili fossili) o da fonti alternative (eolico, fotovoltaico, biomasse, etc..). Attraverso la ricerca della configurazione ottima si indagherà il sistema a partire dagli aspetti di tipo tecnico-economico, ambientale, energetico e sociale.
Al termine del corso gli studenti dovranno essere in grado di modellizzare ed ottimizzare un sistema semplice (usando le tecniche di ottimo illustrate) e avere conoscenze di base su generatori di modelli quali Osemosys, Times/Markal essere a conoscenza di quali dati di input servono, quali output è possibile ottenere).
Programma e contenuti
Richiami alle unità di misura e alle nozioni fondamentali dell’energetica elettrica.
Cenni storici sul ruolo del protocollo di Kyoto ed accordi post Kyoto, collocamento della pianificazione energetica nel contesto degli accordi internazionali. Inquadramento degli usi dell'energia a partire dal bilancio energetico nazionale e dal bilancio sull'energia elettrica Efficienza delle conversioni energetiche. Pianificazione attraverso la modellizzazione ed ottimizzazione di sistemi energetici: introduzione alla programmazione lineare, il metodo del Simplesso e analisi di sensitività per la risoluzione di problemi LP, ILP (integer linear programming) ed il metodo del Branch & Bound, esempi di MILP, goal programming e programmazione multiobiettivo (MOLP).
Cenni al generatore di modelli Osemosys, Times/Markal
Esempi di formulazione e risoluzione di problemi di ottimo (lineare) vincolato su Excel.
Metodi didattici
Lezioni (ore/anno in aula): 45
Esercitazioni (ore/anno in aula): 0
Attività pratiche (ore/anno in aula): 0
Testi di riferimento
Il Materiale didattico è a disposizione degli studenti a partire da KIRO (a partire da KIRO si accede alle lezioni online, se questo caso è previsto).
Modalità verifica apprendimento
La prova finale consiste in una verifica orale degli argomenti trattati durante il corso ed in particolare dimostrare le preparazione nella formulazione di un problema di ottimo.
Altre informazioni
Seminari didattici completeranno il corso
Obiettivi Agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile