Efficienza e sicurezza nella riqualificazione del comparto nord ovest in Parma

A partire dallo studio del masterplan di progetto urbano dello studio Mbm di Bohigas, per la riqualificazione del quadrante Nord-Ovest della città di Parma, viene formulata una proposta alternativa con l'approfondimento di un lotto adiacente al Torrente Parma. Si sviluppa il progetto di un edificio polifunzionale a contatto con il parco urbano e con il parco fluviale, di una piazza e di una passerella ciclopedonale che congiunge le sponde del torrente Parma. la progettazione segue i temi della sostenibilità e del risparmio energetico con l'impiego di sistemi solari, facciata ventilata, sistemi geoterici e fitodepurazione. Si approfondiscono temi quali i sistemi di controllo dell' edificio e la domotica, volti al risparmio energetico, di gestione e alla sicurezza. Le conclusioni volgono lo sguardo alla situazione del mercato nazionale e europeo in termini di valutazione del valore dell'immobile e della sua commerciabilità.

Realizzazione di un sistema di misura miniaturizzato per monitoraggio ambientale

L'elaborato affronta in primo luogo la progettazione e il design CAD del sistema di misura impedenziometrico ad alta risoluzione. La seconda parte tratta un'upgrade del software per implementare una funzione di risparmio energetico.

Caratterizzazione e progettazione di un sistema di comunicazione con ultra low power long range transceiver

Lo sviluppo di nuove tecnologie sempre più innovative e all’avanguardia ha portato ad un processo di costante rivisitazione e miglioramento di sistemi tecnologici già esistenti. L’esempio di Internet risulta, a questo proposito, interessante da analizzare: strumento quotidiano ormai diventato alla portata di tutti, il suo processo di rivisitazione ha portato allo sviluppo dell’Internet Of Things (IoT), neologismo utilizzato per descrivere l'estensione di Internet a tutto ciò che può essere trasformato in un sistema elettronico, controllato attraverso la rete mondiale che oggi può essere facilmente fruibile grazie all’utilizzo di Smartphone sempre più performanti. Lo scopo di questa grande trasformazione è quello di creare una rete ad-hoc (non necessariamente con un accesso diretto alla rete internet tramite protocolli wired o wireless standard) al fine di stabilire un maggior controllo ed una maggiore sicurezza, alla quale è possibile interfacciare oggetti dotati di opportuni sensori di diverso tipo, in maniera tale da condividere dati e ricevere comandi da un operatore esterno. Un possibile scenario applicativo della tecnologia IoT, è il campo dell'efficienza energetica e degli Smart Meter. La possibilità di modificare i vecchi contatori del gas e dell’acqua, tutt’oggi funzionanti grazie ad una tecnologia che possiamo definire obsoleta, trasformandoli in opportuni sistemi di metring che hanno la capacità di trasmettere alla centrale le letture o i dati del cliente, di eseguire operazioni di chiusura e di apertura del servizio, nonché operazioni sulla valutazione dei consumi, permetterebbe al cliente di avere sotto controllo i consumi giornalieri. Per costruire il sistema di comunicazione si è utilizzato il modem Semtech SX1276, che oltre ad essere low-power, possiede due caratteristiche rivoluzionarie e all’avanguardia: utilizza una modulazione del segnale da trasmettere innovativa e una grande capacità di rilevare segnali immersi in forti fonti di rumore ; la possibilità di utilizzare due frequenze di trasmissione diverse, 169 MHz e 868MHz.

Progettazione di un impianto orc per il recupero energetico da fumi

Il crescente fabbisogno energetico mondiale, dovuto essenzialmente al rapido incremento di popolazione originatosi nel secolo scorso, unitamente alla necessità di ridurre le emissioni di anidride carbonica, porta a ricercare continuamente nuove fonti primarie di energia nonché metodi innovativi per il recupero di quest’ultima da materiali di scarto. I Cicli Rankine a fluido Organico (Organic Rankine Cycle) rappresentano in questo senso una tecnologia emergente capace di rivoluzionare il concetto di risparmio energetico. In questa tesi viene effettuato uno studio dettagliato della tecnologia ORC, che mira ad identificarne i principali vantaggi e le maggiori problematiche, con particolare riferimento ad un caso di studio concreto, riguardante l’installazione di un impianto di recupero energetico da fumi di combustione all’interno di uno stabilimento di produzione di nero di carbonio. Il cuore della tesi è rappresentato dall’individuazione e dall’analisi dettagliata delle alternative impiantistiche con cui il recupero energetico può essere realizzato. Per ognuna di esse, dopo una breve spiegazione, viene effettuato il calcolo dell’energia elettrica prodotta annualmente con l’ausilio un simulatore di processo. Successivamente vengono esposte le proposte ricevute dai fornitori interpellati per la fase di progettazione di base dell’impianto di recupero energetico. Nell’ultima parte della tesi viene presentata la simulazione fluidodinamica del camino di una delle linee di produzione dell’impianto di Ravenna, effettuata utilizzando un codice CFD e mirata alla verifica dell’effettiva quantità di calore recuperato dai fumi e dell’eventuale presenza di condense lungo la ciminiera. I risultati ottenuti mostrano che la tecnologia ORC, utilizzata per il recupero energetico in ambito industriale, possiede delle grosse potenzialità. La massimizzazione dei vantaggi derivanti dall’utilizzo di questi sistemi è tuttavia fortemente condizionata dalla capacità di gestire al meglio l’integrazione degli impianti di recupero all’interno dei processi produttivi esistenti.

Short-term Load Forecasting Using Neural Network For Future Smart Grid Application

Short-term load forecasting of power system has been a classic problem for a long time. Not merely it has been researched extensively and intensively, but also a variety of forecasting methods has been raised. This thesis outlines some aspects and functions of smart meter. It also presents different policies and current statuses as well as future projects and objectives of SG development in several countries. Then the thesis compares main aspects about latest products of smart meter from different companies. Lastly, three types of prediction models are established in MATLAB to emulate the functions of smart grid in the short-term load forecasting, and then their results are compared and analyzed in terms of accuracy. For this thesis, more variables such as dew point temperature are used in the Neural Network model to achieve more accuracy for better short-term load forecasting results.

Interventi di efficientamento energetico nell’industria ceramica

Questa tesi di laurea si occupa di valutare degli interventi di miglioramento dell’efficienza energetica per un’industria ceramica. In coerenza con gli impegni assunti nel pacchetto Clima Energia, il Decreto legislativo n° 102 del 4 luglio 2014, stabilisce l’obiettivo nazionale di risparmio energetico che consiste nella riduzione, entro il 2020, di 20 milioni di tonnellate equivalenti di petrolio dei consumi di energia primaria, conteggiati a partire dal 2010. Inoltre tale decreto stabilisce un regime obbligatorio di efficienza energetica costituito dal meccanismo dei certificati bianchi, il quale dovrebbe contribuire al raggiungimento del 60% dell’obiettivo. Sulla base di queste direttive è stato effettuato presso uno stabilimento ceramico uno studio di fattibilità che si articola nelle seguenti fasi: 1.Analisi energetica del sistema attuale finalizzata all’identificazione delle richieste energetiche in termini di produzione e consumi. 2.Analisi impiantistica finalizzata alla scelta delle macchine e delle soluzioni tecniche di dettaglio. 3.Analisi economica finalizzata alla valutazione del costo di generazione di energia elettrica e termica relativamente ai sistemi oggetto di studio. 4.Valutazione della sostenibilità dell’investimento per ogni opzione considerata, mediante l’applicazione del metodo economico del valore attuale netto (VAN), per ottimizzare il tempo di rientro dall’investimento. Le tipologie di intervento proposte sono: 1)Recupero dell’aria di raffreddamento del forno, che scaldandosi a contatto con la piastrella, ha un contenuto entalpico elevato e quindi può essere utilizzata nel reparto di essiccazione. 2)Sostituzione dei bruciatori esistenti ed obsoleti del forno di cottura bicanale con 192 nuovi kit di bruciatori "autorecuperativi". 3)Implementazione di un impianto di cogenerazione costituito da un motore a combustione interna, recuperando i gas esausti e parte dell’acqua del circuito di raffreddamento ad alta temperatura.

Beyond demand management : the value of sharing electricity information

Technologies such as smart meters and electricity feedback are becoming an increasingly compelling focus for HCI researchers in light of rising power prices and peak demand. We argue, however, that a pre-occupation with the goal of demand management has limited the scope of design for these technologies. In this paper we present our work-in-progress investigating the potential value of socially sharing electricity information as a means of broadening the scope of design for these devices. This paper outlines some preliminary findings gathered from a design workshop and a series of qualitative interviews with householders in Brisbane, Australia, regarding their attitudes towards electricity feedback and sharing consumption information. Preliminary findings suggest that; (1) the social sharing of electricity feedback information has the potential to be of value in better informing consumption decisions, however; (2) the potential for sharing may be constrained by attitudes towards privacy, trust and the possibility of misinformation being shared. We conclude by outlining ideas for our future research on this topic and invite comments on these ideas.

Correlation based method for phase identification in a three phase LV distribution network

Low voltage distribution networks feature a high degree of load unbalance and the addition of rooftop photovoltaic is driving further unbalances in the network. Single phase consumers are distributed across the phases but even if the consumer distribution was well balanced when the network was constructed changes will occur over time. Distribution transformer losses are increased by unbalanced loadings. The estimation of transformer losses is a necessary part of the routine upgrading and replacement of transformers and the identification of the phase connections of households allows a precise estimation of the phase loadings and total transformer loss. This paper presents a new technique and preliminary test results for a method of automatically identifying the phase of each customer by correlating voltage information from the utility's transformer system with voltage information from customer smart meters. The techniques are novel as they are purely based upon a time series of electrical voltage measurements taken at the household and at the distribution transformer. Experimental results using a combination of electrical power and current of the real smart meter datasets demonstrate the performance of our techniques.

Consumer phase identification in a three phase unbalanced LV distribution network

A new technique is presented for automatically identifying the phase connection of domestic customers. Voltage information from a reference three phase house is correlated with voltage information from other customer electricity meters on the same network to determine the highest probability phase connection. The techniques are purely based upon a time series of electrical voltage measurements taken by the household smart meters and no additional equipment is required. The method is demonstrated using real smart meter datasets to correctly identify the phase connections of 75 consumers on a low voltage distribution feeder.

Algoritmos de estimação da direção de chegada de sinal

Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia de Eletrónica e Telecomunicações

Graph-based algorithms for comparison and prediction of household-level energy use profiles

We present an efficient graph-based algorithm for quantifying the similarity of household-level energy use profiles, using a notion of similarity that allows for small time–shifts when comparing profiles. Experimental results on a real smart meter data set demonstrate that in cases of practical interest our technique is far faster than the existing method for computing the same similarity measure. Having a fast algorithm for measuring profile similarity improves the efficiency of tasks such as clustering of customers and cross-validation of forecasting methods using historical data. Furthermore, we apply a generalisation of our algorithm to produce substantially better household-level energy use forecasts from historical smart meter data.

Control methodologies: Peak reduction algorithms for DNO owned storage devices on the Low Voltage network

The Distribution Network Operators (DNOs) role is becoming more difficult as electric vehicles and electric heating penetrate the network, increasing the demand. As a result it becomes harder for the distribution networks infrastructure to remain within its operating constraints. Energy storage is a potential alternative to conventional network reinforcement such as upgrading cables and transformers. The research presented here in this paper shows that due to the volatile nature of the LV network, the control approach used for energy storage has a significant impact on performance. This paper presents and compares control methodologies for energy storage where the objective is to get the greatest possible peak demand reduction across the day from a pre-specified storage device. The results presented show the benefits and detriments of specific types of control on a storage device connected to a single phase of an LV network, using aggregated demand profiles based on real smart meter data from individual homes. The research demonstrates an important relationship between how predictable an aggregation is and the best control methodology required to achieve the objective.

Long term individual load forecast under different electrical vehicles uptake scenarios

More and more households are purchasing electric vehicles (EVs), and this will continue as we move towards a low carbon future. There are various projections as to the rate of EV uptake, but all predict an increase over the next ten years. Charging these EVs will produce one of the biggest loads on the low voltage network. To manage the network, we must not only take into account the number of EVs taken up, but where on the network they are charging, and at what time. To simulate the impact on the network from high, medium and low EV uptake (as outlined by the UK government), we present an agent-based model. We initialise the model to assign an EV to a household based on either random distribution or social influences - that is, a neighbour of an EV owner is more likely to also purchase an EV. Additionally, we examine the effect of peak behaviour on the network when charging is at day-time, night-time, or a mix of both. The model is implemented on a neighbourhood in south-east England using smart meter data (half hourly electricity readings) and real life charging patterns from an EV trial. Our results indicate that social influence can increase the peak demand on a local level (street or feeder), meaning that medium EV uptake can create higher peak demand than currently expected.

Investigating preferences for dynamic electricity tariffs: the effect of environmental and system benefit disclosure

Dynamic electricity pricing can produce efficiency gains in the electricity sector and help achieve energy policy goals such as increasing electric system reliability and supporting renewable energy deployment. Retail electric companies can offer dynamic pricing to residential electricity customers via smart meter-enabled tariffs that proxy the cost to procure electricity on the wholesale market. Current investments in the smart metering necessary to implement dynamic tariffs show policy makers’ resolve for enabling responsive demand and realizing its benefits. However, despite these benefits and the potential bill savings these tariffs can offer, adoption among residential customers remains at low levels. Using a choice experiment approach, this paper seeks to determine whether disclosing the environmental and system benefits of dynamic tariffs to residential customers can increase adoption. Although sampling and design issues preclude wide generalization, we found that our environmentally conscious respondents reduced their required discount to switch to dynamic tariffs around 10% in response to higher awareness of environmental and system benefits. The perception that shifting usage is easy to do also had a significant impact, indicating the potential importance of enabling technology. Perhaps the targeted communication strategy employed by this study is one way to increase adoption and achieve policy goals.