Tetti verdi: Analisi sperimentale e Modellazione numerica

I tetti verdi rappresentano, sempre più frequentemente, una tecnologia idonea alla mitigazione alle problematiche connesse all’ urbanizzazione, tuttavia la conoscenza delle prestazioni dei GR estensivi in clima sub-Mediterraneo è ancora limitata. La presente ricerca è supportata da 15 mesi di analisi sperimentali su due GR situati presso la Scuola di Ingegneria di Bologna. Inizialmente vengono comparate, tra loro e rispetto a una superficie di riferimento (RR), le prestazioni idrologiche ed energetiche dei due GR, caratterizzati da vegetazione a Sedum (SR) e a erbe native perenni (NR). Entrambi riducono i volumi defluiti e le temperature superficiali. Il NR si dimostra migliore del SR sia in campo idrologico che termico, la fisiologia della vegetazione del NR determina l'apertura diurna degli stomi e conseguentemente una maggiore evapotraspirazione (ET). Successivamente si sono studiate la variazioni giornaliere di umidità nel substrato del SR riscontrando che la loro ampiezza è influenzata dalla temperatura, dall’umidità iniziale e dalla fase vegetativa. Queste sono state simulate mediante un modello idrologico basato sull'equazione di bilancio idrico e su due modelli convenzionali per la stima della ET potenziale combinati con una funzione di estrazione dell’ umidità dal suolo. Sono stati proposti dei coefficienti di correzione, ottenuti per calibrazione, per considerare le differenze tra la coltura di riferimento e le colture nei GR durante le fasi di crescita. Infine, con l’ausilio di un modello implementato in SWMM 5.1. 007 utilizzando il modulo Low Impact Development (LID) durante simulazioni in continuo (12 mesi) si sono valutate le prestazioni in termini di ritenzione dei plot SR e RR. Il modello, calibrato e validato, mostra di essere in grado di riprodurre in modo soddisfacente i volumi defluiti dai due plot. Il modello, a seguito di una dettagliata calibrazione, potrebbe supportare Ingegneri e Amministrazioni nella valutazioni dei vantaggi derivanti dall'utilizzo dei GR.

Exact and heuristic algorithms for the integrated planning of multi-energy systems

The aim of this thesis is to present exact and heuristic algorithms for the integrated planning of multi-energy systems. The idea is to disaggregate the energy system, starting first with its core the Central Energy System, and then to proceed towards the Decentral part. Therefore, a mathematical model for the generation expansion operations to optimize the performance of a Central Energy System system is first proposed. To ensure that the proposed generation operations are compatible with the network, some extensions of the existing network are considered as well. All these decisions are evaluated both from an economic viewpoint and from an environmental perspective, as specific constraints related to greenhouse gases emissions are imposed in the formulation. Then, the thesis presents an optimization model for solar organic Rankine cycle in the context of transactive energy trading. In this study, the impact that this technology can have on the peer-to-peer trading application in renewable based community microgrids is inspected. Here the consumer becomes a prosumer and engages actively in virtual trading with other prosumers at the distribution system level. Moreover, there is an investigation of how different technological parameters of the solar Organic Rankine Cycle may affect the final solution. Finally, the thesis introduces a tactical optimization model for the maintenance operations’ scheduling phase of a Combined Heat and Power plant. Specifically, two types of cleaning operations are considered, i.e., online cleaning and offline cleaning. Furthermore, a piecewise linear representation of the electric efficiency variation curve is included. Given the challenge of solving the tactical management model, a heuristic algorithm is proposed. The heuristic works by solving the daily operational production scheduling problem, based on the final consumer’s demand and on the electricity prices. The aggregate information from the operational problem is used to derive maintenance decisions at a tactical level.