Ottimizzazione stocastica di una microrete con tecnologia "vehicle-to-grid"

La presente tesi ha come obiettivo quello di sviluppare un modello per la gestione ottimizzata delle unità di generazione e di accumulo di una microrete elettrica. La tesi analizza, come caso studio di riferimento, una microrete contenente impianti di generazione da fonti rinnovabili, sistemi di accumulo a batteria (BES:Battery Energy System) e stazioni di ricarica per veicoli elettrici. In particolare le stazioni di ricarica sono a flusso bidirezionale, in grado di fornire servizi di tipo "grid-to-vehicle"(G2V) e "vehicle-to-grid" (V2G). Il modello consente di definire, come sistema di dispacciamento centrale, le potenze che le varie risorse distribuite devono erogare o assorbire nella rete nelle 24 ore successive. Il dispacciamento avviene mediante risoluzione di un problema di minimizzazione dei costi operativi e dell'energia prelevata dalla rete esterna. Il problema è stato formulato tramite l'approccio di programmazione stocastica lineare dove i parametri incerti del modello sono modellizzati tramite processi stocastici. L'implementazione del modello è stata effettuata tramite il software AIMMS, un programma di ottimizzazione che prevede al suo interno delle funzionalità specifiche per la programmazione stocastica

Progettazione di uno strumento di analisi dati per sistemi SCADA-ENERGY Management System

L’obiettivo di questa tesi è approfondire le competenze sulle funzionalità sviluppate nei sistemi SCADA/EMS presenti sul mercato, così da conoscerne le potenzialità offerte: tutte le conoscenze acquisite servono a progettare uno strumento di analisi dati flessibile e interattivo, con il quale è possibile svolgere analisi non proponibili con le altre soluzioni analizzate. La progettazione dello strumento di analisi dei dati è orientata a definire un modello multidimensionale per la rappresentazione delle informazioni: il percorso di progettazione richiede di individuare le informazioni d’interesse per l’utente, così da poterle reintrodurre in fase di progettazione della nuova base dati. L’infrastruttura finale di questa nuova funzionalità si concretizza in un data warehouse: tutte le informazioni di analisi sono memorizzare su una base dati diversa da quella di On.Energy, evitando di correlare le prestazione dei due diversi sottosistemi. L’utilizzo di un data warehouse pone le basi per realizzare analisi su lunghi periodi temporali: tutte le tipologie di interrogazione dati comprendono un enorme quantità d’informazioni, esattamente in linea con le caratteristiche delle interrogazioni OLAP

Energy management system: Progettazione e sviluppo di uno strumento di stima e analisi di variabili energetiche

Questo elaborato di tesi è nato con l'esigenza di sviluppare un nuovo modulo per la stima di variabili energetiche da inserire nel software On.Energy, per dare la possibilità a tutti gli utilizzatori di capire quanto i valori osservati nella realtà si discostino da un modello teorico appositamente creato, e fornire quindi un ulteriore strumento di analisi per mantenere sotto controllo il sistema nell'ottica del miglioramento continuo. Il risultato sarà uno strumento che verrà provato in via sperimentale sugli stabilimenti di due aziende leader in Italia in settori produttivi largamente differenti (Amadori - alimentare, Pfizer - farmaceutico), ma accomunati dalle esigenze di monitorare, analizzare e efficientare i consumi energetici.

Characterization of a dual-energy X-ray absorptiometry system for soft tissues assessment and their correlations with metabolic state

Il crescente utilizzo di sistemi di analisi high-throughput per lo studio dello stato fisiologico e metabolico del corpo, ha evidenziato che una corretta alimentazione e una buona forma fisica siano fattori chiave per la salute. L'aumento dell'età media della popolazione evidenzia l'importanza delle strategie di contrasto delle patologie legate all'invecchiamento. Una dieta sana è il primo mezzo di prevenzione per molte patologie, pertanto capire come il cibo influisce sul corpo umano è di fondamentale importanza. In questo lavoro di tesi abbiamo affrontato la caratterizzazione dei sistemi di imaging radiografico Dual-energy X-ray Absorptiometry (DXA). Dopo aver stabilito una metodologia adatta per l'elaborazione di dati DXA su un gruppo di soggetti sani non obesi, la PCA ha evidenziato alcune proprietà emergenti dall'interpretazione delle componenti principali in termini delle variabili di composizione corporea restituite dalla DXA. Le prime componenti sono associabili ad indici macroscopici di descrizione corporea (come BMI e WHR). Queste componenti sono sorprendentemente stabili al variare dello status dei soggetti in età, sesso e nazionalità. Dati di analisi metabolica, ottenuti tramite Magnetic Resonance Spectroscopy (MRS) su campioni di urina, sono disponibili per circa mille anziani (provenienti da cinque paesi europei) di età compresa tra i 65 ed i 79 anni, non affetti da patologie gravi. I dati di composizione corporea sono altresì presenti per questi soggetti. L'algoritmo di Non-negative Matrix Factorization (NMF) è stato utilizzato per esprimere gli spettri MRS come combinazione di fattori di base interpretabili come singoli metaboliti. I fattori trovati sono stabili, quindi spettri metabolici di soggetti sono composti dallo stesso pattern di metaboliti indipendentemente dalla nazionalità. Attraverso un'analisi a singolo cieco sono stati trovati alti valori di correlazione tra le variabili di composizione corporea e lo stato metabolico dei soggetti. Ciò suggerisce la possibilità di derivare la composizione corporea dei soggetti a partire dal loro stato metabolico.