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SMART ENERGY MANAGEMENT & TECHNOLOGIES FOR SUSTAINABILITY

Vincenzo GALDI SMART ENERGY MANAGEMENT & TECHNOLOGIES FOR SUSTAINABILITY

0622400053
DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA INDUSTRIALE
CORSO DI LAUREA MAGISTRALE
INGEGNERIA ELETTRONICA
2024/2025



ANNO CORSO 2
ANNO ORDINAMENTO 2018
SECONDO SEMESTRE
CFUOREATTIVITÀ
660LEZIONE
VINCENZO GALDI T Curriculum
-
Obiettivi
Il corso mira all’acquisizione di competenze sui modelli e metodi avanzati orientati al controllo di tipo innovativo dei sistemi elettrici per l’energia (see) e, più in generale, di sistemi complessi, basati su metodologie non tradizionali, come quelle adattative, fuzzy, neuronali ed evolutive.
Il corso si pone, inoltre, l’obiettivo di sviluppare competenze per la gestione intelligente dell’energia in ambito civile e industriale e di fornire gli strumenti per la progettazione di sistemi di monitoraggio e controllo dell’energia e per il power & l’energy management, approfondendo sia gli aspetti tecnologici (tecnologie telematiche, logiche programmabili), sia modellistici, connessi alla ottimizzazione multiobiettivo. Sono acquisite competenze nell’utilizzo di alcuni strumenti utili al calcolo dei flussi di potenza sulle reti di distribuzione dell’energia e per l’ottimizzazione dei flussi di potenza su reti elettriche in presenza di generazione da fonte rinnovabile. Infine, sono approfonditi gli aspetti connessi alla gestione della domanda di energia (dms – demand side management) e dr (demand response) e dei servizi di rete per il bilanciamento della potenza e il controllo della tensione su reti elettriche di nuova generazione.
Conoscenza e capacità di comprensione •comprensione delle metodologie tradizionali per la progettazione di sistemi per l’automazione sia riferita a processi industriali sia ai sistemi elettrici. capacità di sintesi di sistemi di controllo avanzati basati su tecniche e metodologie soft-computing;
•Capacità di comprensione dei problemi legati alla gestione dei flussi dI potenza sulle reti elettriche di distribuzione e all’effetto dell’applicazione di tecniche di ottimizzazione. conoscenza dei problemi di power e energy management in ambito civile e industriale e delle problematiche legate alla progettazione e realizzazione di sistemi domotici.
Capacità di applicare conoscenza e comprensioneSaper gestire impianti di automazione in ambito industriale e civile. progettare sistemi per l’automazione sia riferita a processi industriali sia ai sistemi elettrici. utilizzare tools software di supporto allo sviluppo di sistemi di supervisione e controllo di impianti. Individuare soluzioni tecnologiche in grado di supportare servizi avanzati di power management in applicazioni industriali e civili. Conoscere le tecnologie e i sistemi elettronici programmabili per la gestione di impianti e sistemi distribuiti. Saper progettare sistemi domotici basati sull’implementazione su piattaforme telematiche (ict) di metodologie soft-computing e di intelligenza artificiale.
Autonomia di giudizio•saper individuare i dispositivi, i metodi e i tools software di supporto più appropriati per la gestione e la realizzazione di impianti di automazione in ambito industriale e civile;
•saper individuare soluzioni per l’ottimizzazione dei consumi in ambito civile ed industriale;
•saper valutare differenti soluzioni algoritmiche e tecnologiche per l’automazione di sistemi complessi.
Abilità comunicative •saper lavorare in gruppo ed esporre oralmente un argomento legato all’automazione industriale e alla realizzazione di sistemi di automazione basati su logiche programmabili e architetture distribuite;
•saper presentare, argomentandole, le scelte basate su metodologie sia tradizionali che innovative per progettare e implementare soluzioni a problemi di ottimizzazione in ambito civile e industriale.
Capacità di apprendimento
saper applicare le conoscenze acquisite a contesti differenti da quelli presentati durante il corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti.
Prerequisiti
SONO RICHIESTE CONOSCENZE DI BASE SUI CONTROLLI AUTOMATICI E SUI SISTEMI ELETTRONICI DI POTENZA.
Contenuti
INTRODUZIONE AL CORSO: CONTESTO GLOBALE: CONSUMI, CAPACITA E GENERAZIONE. CAMBIAMENTO CLIMATICO: HIGHLIGHTS & TARGETS. POLITICHE ENERGETICHE SU SCALA GLOBALE, EUROPEA E NAZIONALE.
GENERALITÀ SUI SISTEMI ELETTRICI PER L’ENERGIA. RICHIAMI SU SISTEMI E APPARATI PER IL CONTROLLO DECENTRALIZZATO DEI SISTEMI ELETTRICI. RICHIAMI SUL SISTEMA ELETTRICO NAZIONALE. GLI ATTORI DEL MERCATO ELETTRICO. IL RUOLO DELL’AUTOMAZIONE E DELLE TECNOLOGIE IC NEI SISTEMI PER LA PRODUZIONE TRASPORTO E DISTRIBUZIONE DI ENERGIA ELETTRICA.
(ORE LEZIONE/ESERCITAZIONE/LABORATORIO 5/-/-)

PRODUZIONE, TRASMISSIONE E DISTRIBUZIONE DELL’ENERGIA. CENNI SUI SISTEMI DI PRODUZIONE DELL’ENERGIA ELETTRICA. RETI ELETTRICHE DI TRASMISSIONE E DISTRIBUZIONE. MODELLAZIONE DELLE RETI ELETTRICHE E DEI CARICHI STATICI E DINAMICI. MODELLO IN REGIME PERMANENTE. ESEMPI APPLICATIVI A CASI STUDIO. DEMAND SIDE MANAGEMENT E DEMAND RESPONSE. CENNI DI AFFIDABILITÀ, DISPONIBILITÀ E RESILIENZA DI RETI E SISTEMI ELETTRICI.OTTIMIZZAZIONE DEI FLUSSI DI POTENZA SULLE RETI ELETTRICHE.
(ORE LEZIONE/ESERCITAZIONE/LABORATORIO 12/2/4)

INTELLIGENZA ARTIFICIALE NEI SISTEMI ELETTRICI: SISTEMI FUZZY. SINTESI DI UN CONTROLLORE FUZZY. APPLICAZIONI INDUSTRIALI DELLA LOGICA FUZZY. LA LOGICA FUZZY PER L’AUTOMAZIONE IL CONTROLLO E LA SUPERVISIONE DEI SISTEMI ELETTRICI. TUNING E DEBUGGING AVANZATO DI REGOLATORI FUZZY PER L’AUTOMAZIONE. APPLICAZIONI AVANZATE AL CONTROLLO DEI PROCESSI INDUSTRIALI. ATTIVITÀ ESERCITATIVA RELATIVA ALLA SINTESI DI UN CASO STUDIO.
SISTEMI DI CONTROLLO BASATI SU RETI NEURONALI. APPLICAZIONI DELLE RETI MLP AL CONTROLLO E ALLA GESTIONE DEI SISTEMI ELETTRICI. CENNI SULLE RETI DI HOPFIELD A STATI DISCRETI E A STATI CONTINUI. RETI SOM. ESEMPI DI APPLICAZIONE DELLE RETI NEURALI NELLA GESTIONE E NEL CONTROLLO DEI SISTEMI ELETTRICI.
ALGORITMI GENETICI: PRINCIPI GENERALI. SINTESI DI CONTROLLORE BASATO SUGLI AG. ESEMPI DI APPLICAZIONE DEGLI AG NEI SISTEMI ELETTRICI PER L’ENERGIA. IL METODO PARTICLE SWARM PER PROBLEMI DI OTTIMIZZAZIONE.
(ORE LEZIONE/ESERCITAZIONE/LABORATORIO 15/4/4)

DALLA AUTOMAZIONE ALLA DIGITALIZZAZIONE DELLE RETI ELETTRICHE: TECNOLOGIE ELETTRONICHE PER IL MONITORAGGIO E CONTROLLO DI RETI E RISORSE DISTRIBUITE TECNOLOGIE PROGRAMMABILI PER IL MONITORAGGIO E CONTROLLO DEI SISTEMI DISTRIBUITI. ARCHITETTURA DI UN SISTEMA DI CONTROLLO. SISTEMI SCADA. PLC E MICROCONTROLLORI. METODI E LINGUAGGI DI PROGRAMMAZIONI PER LOGICHE PROGRAMMABILI FINALIZZATE AL MONITORAGGIO E AL CONTROLLO DI IMPIANTI CIVILI E INDUSTRIALI. RETI DI COMUNICAZIONE IN AMBIENTE INDUSTRIALE.
(ORE LEZIONE/ESERCITAZIONE/LABORATORIO 10/-/4)
Metodi Didattici
L’INSEGNAMENTO CONTEMPLA LEZIONI TEORICHE, ESERCITAZIONI PRATICHE DI LABORATORIO, ESERCITAZIONI IN AULA E VISITE TECNICHE.
NELLE ESERCITAZIONI IN AULA GLI STUDENTI SVOLGONO ESPERIENZE SUGLI ARGOMENTI TRATTATI NELLE LEZIONI TEORICHE.
NELLE ESERCITAZIONI IN LABORATORIO SONO ASSEGNATI AGLI STUDENTI, DIVISI PER GRUPPI DI LAVORO, ESERCIZI PRATICI DA SVILUPPARE AL CALCOLATORE UTILIZZANDO TOOL SOFTWARE COMMERCIALI PER LA PROGRAMMAZIONE E LA SIMULAZIONE. LE ESERCITAZIONI SONO STRUMENTALI, OLTRE CHE ALL’ACQUISIZIONE DELLE CAPACITÀ DI PROGETTARE SISTEMI PER IL CONTROLLO DEI SISTEMI ELETTRICI E L’HOSTING DELLE FER, ANCHE A SVILUPPARE E RAFFORZARE LE CAPACITÀ DI LAVORARE IN TEAM.
È PREVISTA L’ELABORAZIONE DI DUE PROGETTI PER GRUPPO: UNO DA PRESENTARE IN AULA DURANTE IL CORSO E UNO DA PRESENTARE IN FORMA DI RELAZIONE TECNICA DA DISCUTERE IN SEDE DI ESAME.

Verifica dell'apprendimento
LA PROVA DI ESAME È FINALIZZATA A VALUTARE, NEL SUO COMPLESSO: LA CONOSCENZA E LA CAPACITÀ DI COMPRENSIONE DEI CONCETTI PRESENTATI AL CORSO; LA CAPACITÀ DI APPLICARE LE CONOSCENZE ACQUISITE PER LA RISOLUZIONE DI PROBLEMI DI ANALISI E SINTESI DI SISTEMI PER IL CONTROLLO DI ENERGIA E IMPIANTI; L’AUTONOMIA DI GIUDIZIO, LE ABILITÀ COMUNICATIVE E LA CAPACITÀ DI APPRENDERE.
LA VALUTAZIONE DEL RAGGIUNGIMENTO DEGLI OBIETTIVI PREFISSATI AVVERRÀ MEDIANTE UN COLLOQUIO ORALE DURANTE IL QUALE SARÀ DISCUSSO E VALUTATO ANCHE L’ELABORATO PROGETTUALE PREDISPOSTO NELLA PARTE FINALE DEL CORSO.
IL COLLOQUIO ORALE VERTERÀ SU TUTTI GLI ARGOMENTI DEL CORSO E LA VALUTAZIONE TERRÀ CONTO DELLE CONOSCENZE DIMOSTRATE DALLO STUDENTE E DEL GRADO DEL LORO APPROFONDIMENTO, DELLA CAPACITÀ DI APPRENDERE DIMOSTRATA, DELLA QUALITÀ DELL’ESPOSIZIONE.
NELLA VALUTAZIONE FINALE, ESPRESSA IN TRENTESIMI, LA VALUTAZIONE DEL PROGETTO PESERÀ PER IL 35%, MENTRE IL COLLOQUIO ORALE PER IL 65%.
LA SUFFICIENZA SARA' CONSEGUITA QUALORA LO STUDENTE DIMOSTRI DI CONOSCERE I CONCETTI BASE, LE TECNOLOGIE E LE METODOLOGIE STUDIATE E LE SAPPIA APPLICARE A CASI CONCRETI.
LA LODE POTRÀ ESSERE ATTRIBUITA AGLI STUDENTI CHE DIMOSTRINO DI SAPER APPLICARE LE CONOSCENZE ACQUISITE CON AUTONOMIA ANCHE IN CONTESTI DIVERSI, MA OVVIAMENTE AFFINI, DA QUELLI PROPOSTI NEL CORSO.
Testi
SLIDES OF LECTURES, FORNITE DAL DOCENTE PRIMA DELLA LEZIONE MEDIANTE CARTELLA CONDIVISA SU CLOUD.
ROBERTO MARCONATO, SISTEI ELETTRICI DI POTENZA, VOL1, TESTO DI RIFERIMENTO (CAP. 3, 7)
SILVIO CAMMARATA, SISTEMI IN LOGICA FUZZY, ETAS. TESTO DI RIFERIMENTO (CAP. 1-5)
SILVIO CAMMARATA, RETI NEURALI, ETAS. TESTO DI RIFERIMENTO (CAP. 2, 3, 4, 6, 7)
D.E. GOLDBERG, GENETIC ALGORITHMS IN SEARCH: OPTIMIZATION AND MACHINE LEARNING, HARDCOVER. TESTO PER APPROFONDIMENTO.
SACCOMANNO, ELECTRIC POWER SYSTEM: ANALYSIS AND CONTROL, IEEE PRESS. TESTO PER APPROFONDIMENTO.
RARDIN, OPTIMIZATION IN OPERATION RESEARCH, PRENTICE HALL. TESTO PER APPROFONDIMENTO.
J. ARRILLAGA, C.P. ARNOLD, COMPUTER ANALYSIS IN POWER SYSTEMS, WILEY. TESTO PER APPROFONDIMENTO.
S.J. RUSSEL, P. NORVIG, INTELLIGENZA ARTIFICIALE: UN APPROCCIO MODERNO, PRENTICE HALL INTERNATIONAL - UTET. TESTO PER APPROFONDIMENTO.
W. MIELCZARSKI, FUZZY LOGIC TECHNIQUES IN POWER SYSTEMS, PHYSICA VERLAG. TESTO PER APPROFONDIMENTI.
CATALIOTTI, IMPIANTI ELETTRICI, PETRONIO. TESTO DI RIFERIMENTO. (VOL3 CAP 1, 6)
Altre Informazioni
L’INSEGNAMENTO È EROGATO IN PRESENZA. LA LINGUA DI INSEGNAMENTO È L’ITALIANO; TUTTAVIA, PARTE DEL CORSO POTRÀ ESSERE EROGATO IN LINGUA INGLESE, QUALORA FOSSERO PRESENTI IN AULA STUDENTI ERASMUS.
LE DIAPOSITIVE SONO IN INGLESE.
  BETA VERSION Fonte dati ESSE3 [Ultima Sincronizzazione: 2024-11-29]