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COMPUTAZIONE EVOLUTIVA PER L'OTTIMIZZAZIONE DINAMICA DI CAMPI FOTOVOLTAICI

Le soluzioni studiate negli ultimi anni per risolvere problemi di mismatching si sono concentrate sull'adozione di convertitori di commutazione dedicati a ciascun modulo fotovoltaico (DMPPT). Purtroppo, se il campo PV e' soggetto ad ombreggiamento durante una parte della giornata, quando in altre fasi del giorno tutti i moduli ricevono lo stesso irraggiamento il vantaggio di avere MPPT indipendenti diventa pressoche' nullo. Infatti, il vantaggio fornito dall'uso dei DMPPT durante le ore in cui l'ombreggiamento colpisce il campo FV non e' in grado di compensare la produttivita' ridotta che si ha nelle ore di pieno soleggiamento.Una soluzione alternativa per i problemi creati dal mismatching e dall'ombreggiamento in particolare e' rappresentata dalla riconfigurazione dinamica del campo FV. Questo significa che la connessione tra i moduli, solitamente realizzata inserendo moduli in serie per formare stringhe FV che, a loro volta, sono collegate in parallelo, non e' definita staticamente, ma dinamicamente a seconda della diversa posizione delle ombre sul campo. Tale tecnica e' in linea di principio molto piu' semplice rispetto all'uso di convertitori di modulo dedicati, ma richiede una matrice affidabile di switch. D'altra parte, il problema piu' impegnativo e' rappresentato dalla determinazione in tempo reale della migliore configurazione tra i moduli fotovoltaici durante il giorno in dipendenza delle condizioni attuali di ombreggiatura sul campo FV. La soluzione del problema richiede tecniche idonee per il monitoraggio della condizione di lavoro di ciascun modulo fotovoltaico e per l'ottimizzazione delle loro connessioni senza valutare tutte le combinazioni possibili, le quali potrebbero essere troppe per essere valutate in tempo reale tramite un processore digitale come un DSP o una FPGA in tempo reale. Invero, maggiore e' il tempo necessario per l'ottimizzazione, piu' bassa e' la frequenza delle riconfigurazioni, con l'impossibilita' di adattare le connessioni del modulo in tempo reale con il movimento delle ombre.L'idea alla base del progetto e' quella di realizzare e, successivamente, sperimentare metodi di ottimizzazione basati sul paradigma della computazione evolutiva allo scopo di determinare la migliore configurazione tra i moduli fotovoltaici durante il giorno in dipendenza delle condizioni effettive di ombreggiatura del campo FV. L'impiego di metodi evolutivi, insieme all'adozione di convertitori di commutazione dedicati a ciascun modulo fotovoltaico, sembra rappresentare una valida soluzione al problema dell'ombreggiamento ed e' stata oggetto di studi recenti che ne hanno mostrato la praticabilita', anche se le prestazioni riportate si sono rivelate inferiori alle attese, soprattutto in termini di costo computazionale. La prima fase dell'attivita' di ricerca si rivolgera' principalmente alla realizzazione di una metodologia evolutiva che sia in grado di fornire con un alto grado di robustezza il miglior punto di funzionamento, indipendentemente dalle condizioni di ombreggiamento, evitando che il funzionamento dell'impianto fotovoltaico possa rimanere confinato in un sub-ottimo locale. Poiche' i metodi evolutivi richiedono la valutazione di tutte le configurazioni di connessione via via testate, nella seconda fase della ricerca si provvedera' alla riduzione della complessita' in tempo di tali valutazioni mediante lo sviluppo di opportune tecniche di riduzione e fitting dei dati in ingresso prima che questi siano usati per la valutazione da parte dell'algoritmo evolutivo, in modo da valutare in tempo reale le diverse configurazioni mediante un DSP o una FPGA. Infine, i metodi sviluppati, unitamente ai metodi gia' presenti in letteratura usati come confronto, saranno testati su problemi sintetici e, successivamente, su casi reali.

DepartmentDipartimento di Ingegneria dell'Informazione ed Elettrica e Matematica applicata/DIEM
FundingUniversity funds
FundersUniversità  degli Studi di SALERNO
Cost8.831,38 euro
Project duration7 November 2014 - 6 November 2016
Proroga6 novembre 2016
Research TeamMARCELLI Angelo (Project Coordinator)
DELLA CIOPPA Antonio (Researcher)
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