Analisi e realizzazione di un convertitore multilivello ad alta efficienza per applicazioni fotovoltaiche

Nei primi vent’anni, la ricerca in ambito fotovoltaico si è focalizzata sull’evoluzione di quelle tecnologie associate alla semplice cella ed al sistema intero, per offrire miglioramenti con particolare riguardo al fronte dell’efficienza. Negli ultimi decenni, lo studio sull’energia rinnovabile ha ampliato i propri confini, sino a quella branca denominata elettronica di potenza, che ne permette la conversione e lo sfruttamento da parte dell’utente. L’elaborato si propone quindi di apportare un contributo verso tale direzione, teorico piuttosto che pratico, esaminando dapprima il mondo che effettivamente circonda l’impianto fotovoltaico grid-connected e successivamente ponderando e pianificando le scelte che conseguono dall’analisi letteraria. Particolare attenzione sarà rivolta al concetto di multilivello relativo agli inverter e agli aspetti che ne comportano il largo utilizzo nell’elettronica di potenza. Si stima che i primi brevetti risalgano a circa trent’anni orsono e uno di questi, tracciabile, riguarderebbe la configurazione a cascata di full-bridge, alimentati separatamente in DC, per ottenere a valle una scala di tensioni AC. Per mezzo di manipolazioni, nascerà in seguito il diode-clamped, attuale predecessore del Neutral Point Clamped T-Type Inverter. Si introdurranno pertanto le principali caratteristiche che contraddistinguono il convertitore, peculiare riguardo per la configurazione single leg nonché trifase. Ardua sarà la scelta sulla tecnica di controllo dell’inverter, sia per quanto concerne la fase simulativa che quella realizzativa, in quanto il dispositivo è indubbiamente considerato innovativo nel proprio campo di appartenenza. Convalidando la letteratura per mezzo di opportune simulazioni, si potrà procedere alla progettazione e quindi all’assemblaggio della scheda che effettivamente include l’inverter. Il lavoro implicherà numerose prove, effettuate in svariate condizioni di funzionamento, al fine di sostenere le conclusioni teoriche.

Sviluppo di un framework per la gestione di documenti multimediali

Questo lavoro di tesi si propone di realizzare un sistema in grado non solo di gestire la similarità tra media di stesso tipo, in modo tale da essere al pari per potenzialità in catalogazione e ricerca dei sistemi esistenti, ma di introdurre anche il concetto di similarità tra documenti, i quali contengono media di diverso tipo. Anche se esistono già DBMS in grado di gestire tipi di media complessi, nessuno ha un modello in grado di gestire la compresenza di più tipi di dato efficientemente. Per realizzare un sistema multimediale che sia in grado di gestire non solo la similarità tra media compatibili per tipo ma in generale la ricerca tra documenti si è deciso di utilizzare sistemi per media specifici già esistenti e di integrarli in modo da farli cooperare. A tale proposito si è deciso inizialmente di creare un sistema in grado di gestire documenti che possano contenere inizialmente parti testuali, immagini, video e serie temporali. E’ chiaro intuire come le differenze tra i singoli sistemi (e tra le singole tipologie di dati) rendano quasi impossibile il confronto tra media di tipo diverso esaminandone solamente il contenuto. Per questo un sistema multimediale come quello proposto non potrà effettuare ricerca per contenuto tra media differenti (a parte tra immagini e video in cui può essere possibile confrontare l’immagine con gli screenshot che compongono un video) ma si baserà principalmente sul confronto semantico tra media di tipo diverso e lo combinerà invece con ricerche per metadati e contenuto tra media dello stesso tipo. In questa tesi verranno analizzate le tecnologie utilizzate, le modifiche apportate ai framework esistenti e le novità introdotte per realizzare il sistema generale e in seguito verrà proposta la realizzazione due applicazioni su casi reali per dimostrare l’efficacia di tale sistema.

Tecnologie per l’analisi in tempo reale di Big Data: prestazioni a confronto

Lo scopo di questo l'elaborato è l'analisi,lo studio e il confronto delle tecnologie per l'analisi in tempo reale di Big Data: Apache Spark Streaming, Apache Storm e Apache Flink. Per eseguire un adeguato confronto si è deciso di realizzare un sistema di rilevamento e riconoscimento facciale all’interno di un video, in maniera da poter parallelizzare le elaborazioni necessarie sfruttando le potenzialità di ogni architettura. Dopo aver realizzato dei prototipi realistici, uno per ogni architettura, si è passati alla fase di testing per misurarne le prestazioni. Attraverso l’impiego di cluster appositamente realizzati in ambiente locale e cloud, sono state misurare le caratteristiche che rappresentavano, meglio di altre, le differenze tra le architetture, cercando di dimostrarne quantitativamente l’efficacia degli algoritmi utilizzati e l’efficienza delle stesse. Si è scelto quindi il massimo input rate sostenibile e la latenza misurate al variare del numero di nodi. In questo modo era possibile osservare la scalabilità di architettura, per analizzarne l’andamento e verificare fino a che limite si potesse giungere per mantenere un compromesso accettabile tra il numero di nodi e l’input rate sostenibile. Gli esperimenti effettuati hanno mostrato che, all’aumentare del numero di worker le prestazioni del sistema migliorano, rendendo i sistemi studiati adatti all’utilizzo su larga scala. Inoltre sono state rilevate sostanziali differenze tra i vari framework, riportando pro e contro di ognuno, cercando di evidenziarne i più idonei al caso di studio.