UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI NAPOLI FEDERICO II SCUOLA POLITECNICA E DELLE SCIENZE DI BASE CORSO DI LAUREA MAGISTRALE IN INGEGNERIA DEI SISTEMI IDRAULICI E DI TRASPORTO Tesi di laurea in PROGETTAZIONE E GESTIONE DEI SISTEMI DI TRASPORTO URBANI Analisi di tecniche e strategie di Energy Saving (ES) applicate ai sistemi di trasporto ferroviario RELATORE Prof. Ing. Luca D’Acierno CORRELATRICE Ing. Marilisa Botte CANDIDATA Federica Favo Matr. M57/291 ANNO ACCADEMICO 2017/2018

1 2 3 4 Struttura della presentazione Introduzione Metodologia proposta 3 Questa è la struttura della mia presentazione. Dopo un’introduzione al tema di ricerca affrontato, tratterò la metodologia proposta e l’applicazione a una rete ferroviaria reale effettuata. Analizzeremo infine i risultati ottenuti e le possibili prospettive future. Applicazione ad una rete reale 4 Conclusioni e prospettive di ricerca

Schema di un sistema di trasporto Consumi energetici per settore Introduzione: la sostenibilità dei sistemi di trasporto Schema di un sistema di trasporto Consumi energetici per settore Energy Transportation System GHG Mobility G Tons J Joule P Passengers  Km Freight Tons  Km Un sistema di trasporto può essere definito come l’insieme di componenti e delle loro interazioni che soddisfano la domanda di mobilità. Un sistema di trasporto converte Energia (input) in Mobilità (output) producendo, inquinamento. L’energia spesa per esigenze di trasporto è il 41,5% del totale dei consumi energetici europei. Il sistema ferroviario contribuisce per il solo 2%. l’efficienza energetica nei sistemi ferroviari è quindi un tema di ricerca emergente, rappresentando una delle migliori soluzioni per soddisfare la domanda di mobilità salvaguardando l’ambiente. L’energia spesa per esigenze di trasporto è il 41,5% del totale dei consumi energetici europei Il sistema ferroviario contribuisce per il solo 2% 1

1 Introduzione: strategie di Energy Saving e di Energy Recovery 01 02 Strategie di eco-driving 02 Sistemi di frenatura rigenerativa 03 Sistemi di accumulo in linea o a bordo treno 04 Regolazioni del timetable Diversi sono quindi gli studi in letteratura per renderlo ulteriormente sostenibile che propongono approcci differenti ottimizzare i consumi di energia., che però sono strettamente legati tra di loro. Eco driving: ottimizzano i parametri del profilo di velocità del treno tra cui la velocità stessa, l’accelerazione, la decelerazione Sistemi di frenatura rigenerativa: riutilizzano la somma di energia cinetica prodotta durante la fase di frenatura riconvertendola in energia elettrica. Un dispositivo di accumulo di bordo permette di accumulare temporaneamente l’eccesso di energia rigenerata e rilasciarla per la fase di accelerazione successiva dello stesso treno; invece, mentre posto lungo linea rilascia l’energia quando è richiesta per l’accelerazione degli altri convogli della rete o per i servizi di stazione ausiliari. In assenza di dispositivi di accumulo possono essere utilizzate procedure di riprogrammazione e ottimizzazione dell’orario, mirate a sincronizzare le fasi di accelerazione e decelerazione dei convogli operanti nella rete,. Inoltre, l’energia può essere recuperata. per mezzo di sottostazioni reversibili o attive. Grazie ad esse l’energia rigenerativa può anche essere fatta risalire alla rete di distribuzione a media tensione permettendo quindi di vendere l’energia recuperata in frenatura al gestore dei servizi energetici. 05 Utilizzo di sottostazioni reversibili 1

Pacchetto minimo d’accesso Servizi Complementari Introduzione: il calcolo del pedaggio Pacchetto minimo d’accesso Servizi Complementari Capacità Uso Circolazione Energia Informazioni Consumi di energia: 𝐶 𝑇𝑂 € = 𝑃 𝑒𝑛 € km ∗L[km] Richiesta Tracce Utilizzo Tracce Utilizzo Infrastruttura Controllo e Regolazione Traffico Uso sistema Alimentazione Elettrica Fornitura info Necessarie per Il servizio Non si prendono in considerazione: Caratteristiche plano-altimetriche del tracciato I consumi nominali dei convogli I profili di guida adottati I dispositivi di recupero a bordo del convoglio o lungo linea Lo stato manutentivo del rotabile Il tema affrontato può anche essere di interesse economico per le aziende del sistema ferroviario. Il gestore dell’infrastruttura è un soggetto indipendente dalle Imprese Ferroviarie; queste ultime per accedere all’Infrastruttura devono corrispondere al gestore un canone, per la fornitura di alcuni servizi minimi che sono definiti il Pacchetto Minimo di Accesso. Considerando solo la massa del convoglio, velocità e usura della linea di contatto il costo della traccia è pari al prodotto tra la somma dei costi unitari per dei parametri e la lunghezza della tratta in km. Ci sono poi dei costi per servizi complementari tra cui i consumi di energia calcolati moltiplicando il costo unitario in (euro/km) per la lunghezza della tratta. non vengono presi in considerazione i profili di guida adottati, la presenza di eventuali dispositivi di recupero a bordo del convoglio o lungo linea e lo stato manutentivo del rotabile. Considerare questi parametri permetterebbe di imputare al singolo treno un costo diverso al variare dall’energia effettivamente utilizzata. In questo contesto lo studio di strategie di energy saving e energy recovery potrà offrire opportunità per ridurre i costi delle tracce orarie per le imprese ferroviarie e migliorare il bilancio del Gestore dell’Infrastruttura a tutto vantaggio dell’Economicità del sistema ferroviario e della sostenibilità ambientale dello stesso. In questo lavoro di tesi ci siamo soffermati in particolare sulle strategie di eco-driving. Massa Velocità Usura della linea di contatto Parametri tecnici 𝐶 𝑇𝑂 € =( 𝑃 𝑚 ∗ 𝐶 𝐿𝑚 +𝑃 𝑣 ∗ 𝐶 𝐿𝑣 + 𝑃 𝑢 ∗ 𝐶 𝐿𝑢 ) € km ∗L[km] 1

1 Introduzione: Strategie di Eco-Driving Strategia Time Optimal 𝐸 ∆𝑡 = 0 ∆𝑡 𝑑𝐸 𝑡 = 0 ∆𝑡 𝑃 𝑡 𝑑𝑡= 0 ∆𝑡 𝑇 𝑣 𝑡 𝑣(𝑡)𝑑𝑡 𝐸 ∆𝑡 è l’energia cinetica richiesta nell’intervallo di tempo ∆t; 𝑑𝐸 𝑡 è l’aumento di energia cinetica al tempo t; 𝑃 𝑡 è la potenza istantanea al tempo t;; 𝑣(𝑡) è la velocità istantanea all’istante 𝑡; 𝑇(𝑡) è lo sforzo di trazione alle ruote ferroviarie che dipende dalla velocità istantanea 𝑣(𝑡); 𝑡 𝑇𝑂 = 𝑡 𝑎𝑐𝑐 + 𝑡 𝑟𝑒𝑔 + 𝑡 𝑑𝑒𝑐 Il profilo di velocità adottato influenza il valore dell’energia consumata lungo la linea. Questa è infatti si calcola come l’integrale della potenza in dt, cioè come l’integrale prodotto tra lo sforzo di trazione e la velocità. La prima strategia da considerare è quella di time optimal. Questa considera il profilo di massima performance del convoglio ottenendo quindi il tempo di percorrenza minimo ma i massimi consumi. tTO è il tempo di viaggio nel caso della strategia TO; tacc è la durata di tempo della fase di accelerazione; treg è la durata di tempo della fase di regime; tdec è la durata di tempo della fase di decelerazione 1

1 Introduzione: Strategie di Eco-Driving Strategia ES1 Strategia ES2 𝑡 𝐸𝑆1 = 𝑡 𝑎𝑐𝑐 + 𝑡 𝑟𝑒𝑔 + 𝑡 𝑐𝑜𝑠 + 𝑡 𝑑𝑒𝑐 𝑡 𝐸𝑆1 = 𝑡 𝑇𝑂 + ∆𝑡 𝐸𝑆1 𝑡 𝐸𝑆2 = 𝑡 𝑎𝑐𝑐 + 𝑡 𝑟𝑒𝑔 + 𝑡 𝑑𝑒𝑐 𝑡 𝐸𝑆2 = 𝑡 𝑇𝑂 + ∆𝑡 𝐸𝑆2 Queste invece sono strategie di energy saving. La strategia ES1 consiste nell’introduzione di una fase di coasting, durante la quale il convoglio procede ad inerzia. Queste è difficile da implementare in quanto è spesso complicato individuare i punti di inizio/fine coasting e richiede la presenza di dispositivi a bodo treno per comunizare il posizionamento di tali punti. La strategia ES2 invece consiste nell’abbassamento del limite di velocità massimo. Risulta quindi più semplice l’implementazione in quanto basta variare il limite da imporre. Entrambe portano a un risparmio di consumi energetici ma un aumento del tempo di percorrenza rispetto alla strategia time optimal ∆𝑡 𝐸𝑆1 e ∆𝑡 𝐸𝑆2 tES1 è il tempo di viaggio per ES1; tcos è la durata di tempo della fase di coasting; ∆𝑡 𝐸𝑆1 è l’incremento di tempo di viaggio per ES1 rispetto alla strategia TO. tES2 è il tempo di viaggio nel caso della seconda strategia di Energy Saving; ∆𝑡 𝐸𝑆2 è l’incremento di tempo di viaggio per ES2 rispetto alla strategia TO. 1

Interrogazione Database Metodologia proposta: Obiettivo Costruzione Database Tipo treno Lunghezza della linea Limite di velocità Velocità minima in coasting Integrazione equazione della trazione 𝑣= 0 ∆𝑡 𝑀 𝑒 𝑇 𝑣 −𝑅 𝑣 𝑑𝑡 Database delle soluzioni ammissibili Interrogazione Database Tipo treno Lunghezza della linea Incremento di tempo Velocità minima in coasting Tempo di viaggio TO-ES1-ES2 Ecattiva TO-ES1-ES2 Ecdissipata TO-ES1-ES2 Punto inizio coasting ES1 L’obiettivo della metodologia proposta è quello di fornire uno strumento di supporto alle decisioni in grado di valutare assegnato il convoglio e la linea ferroviaria le strategie di eco-driving applicabili, mostrandone le differenze. Si è quindi costruito un algoritmo in grado, assegnati i dati di input mostrati, attraverso l’integrazione dell’equazione del moto, di realizzare un database delle soluzioni ammissibili. Imponendo poi un incremento di tempo rispetto alla strategia TO è possibile interrogare il database costruito e ricavare quindi i parametri di tempi e consumi delle strategie TO/ES1/ES2. Con una certa elaborazione di questi dati, è possibile valutare quindi qual è la migliore strategia per quei parametri di input. Database delle soluzioni ammissibili 1 2

1 2 Metodologia proposta: costruzione Database Analisi del fenomeno di moto del treno 𝑣= 0 ∆𝑡 𝑀 𝑒 𝑇 𝑣 −𝑅 𝑣 𝑑𝑡 𝑠= 0 ∆𝑡 𝑣 𝑑𝑡 𝑇 𝑣 è lo sforzo di trazione in funzione della velocità; 𝑅 𝑣 è il valore delle resistenze al moto in funzione della velocità; 𝑀 𝑒 è la massa equivalente: 𝑀 𝑒 =𝑀(1+𝛽). Integrazione per differenze finite Δ 𝑣 𝑖,𝑖+1 = 𝑀 𝑒 (𝑇( 𝑣 𝑚𝑒𝑑𝑖𝑎 )−𝑅( 𝑣 𝑚𝑒𝑑𝑖𝑎 ))Δt Il movimento del treno è governato dall’equazione della trazione. In essa compaiono: lo sforzo di trazione il cui andamento è descritto dalla caratteristica meccanica, le resistenze, distinguibili in resistenze ordinarie e accidentali e la massa equivalente che attraverso il fattore beta tiene conto delle masse rotanti. Ottenuti i valori di velocità a variare del tempo si può calcolare lo spazio. Equazione non integrabile analiticamente, si è usato il metodo numerico alle differenza finite che mira a sostituire nell’equazione da approssimare, ad ogni derivata un rapporto incrementale finito . Leggi dati utilizzati. Dati utilizzati per costruire il database 𝑠 𝑖+1 = 𝑠 𝑖 + 𝑣 𝑚𝑒𝑑𝑖𝑎 ∗Δ𝑡 Convoglio: ETR500 Lunghezze linee: 1-30 km con passo 1 km Velocità massima: 80-250 km/h con passo 10 km/h 𝐸 𝑖+1 = 𝐸 𝑖 + (𝑇 𝑣 𝑚𝑒𝑑𝑖𝑎 ∗ 𝑣 𝑚𝑒𝑑𝑖𝑎 )Δt 𝑣 𝑚𝑒𝑑𝑖𝑎 = 𝑣 𝑖+1 + 𝑣 𝑖 2 1 2

1 2 Metodologia proposta: costruzione Database Strategia TO/ES2 Avviamento 𝑇=min 𝑇 𝑚𝑎𝑥 ; 𝑃 𝑣 𝑣 0 =0 𝑣 𝑓𝑖𝑛𝑎𝑙𝑒 = 𝑣 𝑚𝑎𝑥 Regime 𝑇=R; 𝑣 0 = 𝑣 𝑚𝑎𝑥 ; 𝑣 𝑓𝑖𝑛𝑎𝑙𝑒 = 𝑣 𝑚𝑎𝑥 ; Frenatura 𝐹(𝑣)=−𝑅 𝑣 + 𝑀 𝑒 Δ𝑣 Δ𝑡 𝑣 0 = 𝑣 𝑚𝑎𝑥 𝑣 𝑓𝑖𝑛𝑎𝑙𝑒 =0 Strategia ES1 Avviamento 𝑇=min 𝑇 𝑚𝑎𝑥 ; 𝑃 𝑣 𝑣 0 =0 𝑣 𝑓𝑖𝑛𝑎𝑙𝑒 = 𝑣 𝑚𝑎𝑥 Regime 𝑇=R 𝑣 0 = 𝑣 𝑚𝑎𝑥 𝑣 𝑓𝑖𝑛𝑎𝑙𝑒 = 𝑣 𝑚𝑎𝑥 Coasting 𝑇=0 𝑣 0 = 𝑣 𝑚𝑎𝑥 𝑣 𝑓𝑖𝑛𝑎𝑙𝑒 =? Frenatura: 𝐹(𝑣)=−𝑅 𝑣 + 𝑀 𝑒 Δ𝑣 Δ𝑡 𝑣 0 =? 𝑣 𝑓𝑖𝑛𝑎𝑙𝑒 =0 Per applicare le differenze finite è necessario stabilire le condizioni iniziali, distinguendo le fasi di moto. Sono riportati i parametri delle tre fasi per le strategie To/ES1. Come si può vedere non per tutte le lunghezze il convoglio riesce a raggiungere la massima velocità. Si è infatti impostata una funzione che in automatico dato lo spazio a disposizione e l’andamento di avviamento e frenatura permettesse di individuare la velocità a cui è possibile giungere. Per la strategia ES1 invece, va aggiunta la fase di coasting in cui lo sforzo di trazione T è nullo. Qui la velocità finale non è nota a priori. Da tale velocità non nota va poi a zero in frenatura. Il punto di fine coasting non è quindi univocamente determinato ma dipende dalle scelte di azione. In questo lavoro di tesi si è scelto di massimizzare il coasting fino però a una velocità minima di arrivo posta pari a 30 km/h. Oltre questa velocità il convoglio procede in frenatura. In questo caso si è costruita quindi un’ulteriore funzione in grado di individuare la velocità che si riesce a raggiungere in fase di coasting rimanendo nella lunghezza di linea fissata. A parità di velocità massima, si può vedere quindi che all’aumentare della lunghezza si arriva in coasting a una velocità sempre minore. Oltre una certa lunghezza si giunge alla velocità miinima e lo spazio eccedente si utilizza in fase di regime. 1 2

1 2 Metodologia proposta: grafici L-v-E strategia ES1 Strategia ES1 Si riportano quindi i grafici L-V-E ottenuti per la strategia ES1, proiettati poi sui piano v-E e L-E. Si può notare che sopra certi valori di velocità e lunghezza della linea applicando una stessa strategia a due diverse lunghezze si ottengono sempre gli stessi risparmi di energia. Strategia ES1 1 2

1 2 Metodologia proposta: grafici L-v-E strategia ES2 Strategia ES2 Strategia ES2. A parità di strategia TO e limite di velocità per l’ES2 per lunghezze maggiori si ottengono risparmi di energia superiori, mentre per il coasting al di sopra di una certa lunghezza il risparmio restava costante. Strategia ES2 1 2

1 2 Metodologia proposta: Elaborazione dati di output Database ES1: Ec; Ed 𝑬 𝒕𝒐𝒕 = 𝑬 𝒄 −𝜼∗ 𝑬 𝒅 ES2: Ec; Ed Scenario 1 Scenario 2 Fisssato un DeltaT rispetto alla strategia Time optimal, è possibile costruire le strategie di energy saving per la tratta e il convoglio considerato ottenendo quindi per ognuna dei valori di energia consumata e dissipata. Definito 𝜼 il rendimento dei dispositivi di recupero dell’energia, possiamo definire l’energia totale impiegata come (leggi l’equazione). In letteratura si riporta che inevitabilmente il 30% di energia si perde per attrito e calore. Considerando che i dispositivi arrivano aun rendimento del99% si pone come limite di 𝜼 0,7. Si possono quindi effettuare dei grafici del valore dell’energia totale al variare del rendimento per entrambe le strategie. si possono verificare due scenari: Scenario 1, I valori dell’Etot per ES1 sono sempre inferiori di quelli per ES2 in quanto l’incontro tra le due rette avviene per un rendimento maggiore di 0,7. Scenario 2, Al di sopra di un certo rendimento, l’energia totale minore si ottiene con la strategia ES2. In tal caso quindi l’impresa ferroviaria, in base ai mezzi a disposizione e alle esigenze di esercizio, può decidere di adoperare il coasting, istallando però dispositivi per comunicare il punto di inizio/fine coasting, oppure istallare dispositivi di recupero aal di sopra del dato rendimento e fare uso della strategia di abbassamento del limite di velocità, più semplice da implementare. 1 2

1 2 3 Applicazione a una rete reale: inquadramento della rete CANCELLO ACERRA C. COMMERCIALE AFRAGOLA CASALNUOVO Al fine di validare la metodologia proposta e valutare i risultati, si è applicata a una tratta reale, in particolare la Napoli-Cancello , primo tratto della direttrice Napoli-Bari. La linea si inserisce nell’ambito della riqualificazione delle relazioni trasportistiche dell’asse trasversale Napoli – Benevento – Foggia – Bari. Essa consente di portare i binari della linea a servizio della nuova stazione di Napoli Afragola. Insieme alla variante è prevista anche la realizzazione della nuova stazione di Acerra e di due nuove fermate, Casalnuovo e Centro Commerciale NAPOLI 1 2 3

1 2 3 Applicazione a una rete reale: infrastruttura e segnalamento Al fine di creare il modello si è prima effettuata un’analisi dei dati della rete. I dati inerenti alla rete, all’infrastruttura e al sistema di segnalamento sono stati forniti da Sifel S.p.a.. Si riportano, per motivi di spazio, le tavole inerenti al primo tratto di linea. 1 2 3

Planimetria di progetto Planimetria, da cui è stato possibile ricavare i dati planimetrici del tracciato e rilevare la presenza di opere civili

Profilo longitudinale Profilo longitudinale, da cui si sono ricavate le caratteristiche altimetriche della linea.

Piano schematico Piano schematico, per l’individuazione delle sezioni di blocco, dei segnali di blocco e di protezione e partenza alle stazioni.

Applicazione a una rete reale: modello di simulazione microscopica Napoli Piazza Garibaldi Casalnuovo Afragola Centro Commerciale Acerra Per la simulazione della rete Napoli-Cancello si è deciso di utilizzare uno strumento di simulazione microscopica, OpenTrack. La costruzione del modello ha permesso poi l’applicazione delle strategie di ES. Vediamo però un tratto di binario più nel dettaglio. I binari sono costituiti da un insieme di archi e nodi. I nodi evidenziano i punti della rete in cui almeno uno degli attributi (pendenza, raggio di curvatura, velocità e così via) cambia o in cui è presente un segnale. Questi attributi, ricavati dalle tavole prima esposte, vengono inseriti in ogni arco attraverso lo strumento ispezione. In OpenTrack i nodi sono sempre riportati in coppie in quanto OpenTrack utilizza la tecnica dei grafi a nodo doppio. Questi costituiscono un metodo semplice per posizionare i segnali in modo che controllino una sola direzione di marcia. Quella mostrata è poi l’icona che definisce la stazione. I nodi in azzurro sono quelli facenti parte dell’area stazione, in genere compresi tra i segnali di ingresso e uscita.. Cancello 1 2 3

1 2 3 Applicazione a una rete reale: Scenari analizzati Napoli Casalnuovo Afragola C. Commerciale Acerra Cancello 3,322 km 5,283 km NA-CS NA-AF 1,961 km 11,166 km CS-AF AF-CN 2,589 km 7,872 km AF-CC NA-CC 3,724 km 8,577 km CC-AC CC-CN Si sono eseguite tutte le simulazioni prendendo in considerazione separatamente le tratte stazione-stazione. Inoltre, tenendo conto del fatto che il modello di esercizio della rete potrà prevedere servizi differenti, si sono analizzate varie corse che effettuano fermate in stazioni intermedie differenti. Questo ha permesso di analizzare le strategie di energy saving su tratte di lunghezze diverse. 4,853 km 11,596 km AC-CN NA-AC 13,127 km 16,449 km CS-CN NA-CN 1 2 3

1 2 3 Applicazione a una rete reale: Risultati ottenuti Dati di input Rete: 12 tratte analizzate Convoglio: ETR500 Incremento di tempo: ∆tES1= ∆tES2 ≡ 60 s Velocità minima coasting 30 km/h Dati di input   Strategia TO Strategia ES1 Strategia ES2 Tratta Vmax [km/h] TTO [s] EC [kWh] ED [kWh] NA-CS 136.4 170 148.2537 112.8653 73 37.23608 17.2988 62 45.54958 26.88203 CS-AF 107.7 130 86.37181 76.62954 50 17.46006 8.720384 43 21.50336 13.30019 AF-CC 119.9 150 119.741 83.0671 61 26.44072 14.56866 53 31.68825 20.32146 CC-AC 144.3 184 163.6973 129.6144 76 41.62242 20.33854 65 49.35972 27.04928 AC-CN 161.4 206 209.475 164.4795 92 60.46186 30.68267 79 72.85917 40.91504 CS-CC 221.9 358 510.8368 286.9161 171 241.7542 82.55693 142 284.4988 125.9546 NA-AF 163.6 216 230.82 163.3214 100 74.18467 30.73016 84 88.62914 45.37599 AF-CN 212.5 325 440.4251 267.3848 156 193.1101 68.12686 131 229.2569 108.3328 NA-CC 189.4 269 330.4692 215.9674 129 129.3954 50.05768 107 150.1969 73.76324 CC-CN 197.1 280 350.3934 229.6128 134 137.1076 52.47561 113 159.9097 79.59756 NA-AC 213.6 335 464.1676 267.3772 159 214.7206 70.91949 132 248.0536 108.3287 NA-CN 232.6 413 632.0159 311.8668 191 336.3953 91.88303 157 390.1919 152.4932 Si è quindi imposto un DeltaT rispetto alla strategia TO di un minuto, per entrambe le strategie di ES, fissando la velocità minima di coasting a 30 km/h, e variando quindi la velocità massima. Si sono quindi ottenute per entrambe le strategie i valori di energia consumata e energia dissipata in frenatura, di cui si riportano i risultati. 1 2 3

1 2 3 Applicazione a una rete reale: Risultati ottenuti 𝑬 𝒕𝒐𝒕 = 𝑬 𝒄 −𝜼∗ 𝑬 𝒅 NA-CS s = 3,322 km CS-AF s = 1,961 km AF-CC s = 2,589 km CC-AC s = 3,724 km AC-CN s = 4,853 km CS-CN s = 13,127 km Ricordando legge, si sono costruiti per tutte le tratte, i grafici rendimento-energia. 1 2 3

1 2 3 Applicazione a una rete reale: Risultati ottenuti NA-AF s =5,283 km AF-CN s = 11,166 km NA-CC s = 7,872 km CC-CN s =8,577 km NA-AC s =11,596 km NA-CN s = 16,449 km Analizzando i risultati ottenuti, è evidente che per le tratte e il ∆t considerato l’energia minore si ottiene sempre per la strategia ES1, cioè nell’introduzione della fase di coasting, qualsiasi sia il rendimento di un eventuale dispositivo a bordo treno. Le due rette infatti, si incontrano oltre il limite di rendimento massimo, posto pari a 0,7. Si può notare che però per linee di lunghezza maggiore le rette tendono ad incontrarsi prima. Si può dedurre quindi che per le linee a lunga percorrenza, si può verificare lo scenario 2. Quindi in tal caso, se si ha dei dispositivi di recupero con un certo rendimento, l’energia inferiore si ha adottando la strategia di abbassamento del limite di velocità. Questo punto di intersezione è anche influenzato dal DeltaT imposto. All’aumentare deello stesso infatti, l’intersezione si ottiene per rendimenti minori. 1 2 3

Discussione risultati Conclusioni e prospettive di ricerca Analisi teorica dei risultati Discussione risultati Modello Applicazione In conclusione si è costruito uno strumento di supporto alle decisioni in grado di realizzare, fissati i dati di input un database delle soluzioni ammissibili Impostato un incremento di tempo rispetto alla strategia time optimal con i valori di energia consumata e dissipata calcolati per le 2 strategie., costruendo i grafici eta-etot è possibile individuare qual è lamigliore per i dati considerati. Si è quindi applicata la metodologia alla tratta ferroviaria reale, Napoli-Cancello impostando nelle simulazioni un extratime di un minuto. Per 2 tratte. Per la rete analizzata in tutte le tratte considerate l’energia totale minore si ottiene sempre per la strategia coasting. Si tende però all’altro scenario aumentando le lunghezze delle linee e il deltaT impostato.. .   1 2 3 4

Conclusioni e prospettive di ricerca: il problema delle pendenze Problema non lineare: diverso comportamento in fase di coasting ( Strategia ES1) i = 0 𝐸 𝑐, 0 = 218 kWh i=+5‰ 𝐸 𝑐, +5‰ = 417 kWh i=-5‰ 𝐸 𝑐, −5‰ = 180 kWh 𝐸 𝑐, +5‰ + 𝐸 𝑐, −5‰ 2 =298.5≠ 𝐸 𝑐, 0 (+36,9%) i=+5‰ i=-5‰ In questo studio preliminare sul tema, si è deciso di trascurare le pendenze. La presenza della pendenza non è un fattore banale in quanto l problema non è lineare, perché le resistenze dipendono dalla velocità al quadrato e l’energia non è conservativa. Per analizzare questo fattore più nel dettaglio dopo aver impostato su una tratta una pendenza del 5‰, si sono effettuate una corsa di andata in salita una di ritorno in discesa. Si può notare che in fase di coasting i consumi derivanti sono diversi e non si compensano. In particolare, 𝐸 𝐶,5‰ + 𝐸 𝐶,−5‰ 2 ≠ 𝐸 𝐶,0 con una differenza del 36,9%. In ricerche successive, sarà opportuno esaminare, per linee con pendenze elevate, la questione separatamente, in modo da valutare la dipendenza della pendenza sull’applicazione di queste strategie. 1 2 3 4

PACCHETTO OFFERTE COMMERCIALI Rendimento dispositivi Conclusioni e prospettive future: aggiornamento Database Tratta da percorrere Tipo convoglio Dispositivi a bordo PACCHETTO OFFERTE COMMERCIALI Strategie di ES Vmax Rendimento dispositivi Tempo di viaggio Costo tracce Inoltre, una delle finalità di questo lavoro di tesi è far dipendere l’acquisto delle tracce dai consumi reali del c. In tal caso le aziende di esercizio avrebbero l’opportunità di scegliere tra diverse tariffe applicate a una stessa traccia sulla base dell’effettiva energia consumata A seconda delle diverse esigenze, potrebbero essere disposte a selezionare pacchetti di offerta più costosi per mantenere i minimi tempi di viaggio oppure attraverso tecniche di ottimizzazione dei consumi per un dato convoglio potrebbero o ridurre i costi di accesso all’infrastruttura o a parità di spesa aumentarne la velocità. La metodologia proposta in questo lavoro di tesi si pone quindi in un panorama futuro più ampio che mira a rendere un sistema di trasporto, attualmente già tra i più energicamente efficienti, sempre più sostenibile, garantendo anche dei vantaggi economici per le aziende che ne consentono il funzionamento. 1 2 3 4