Gestione ottimizzata di centrali a ciclo combinato

Presentazione sul tema: "Gestione ottimizzata di centrali a ciclo combinato"— Transcript della presentazione:

1 Gestione ottimizzata di centrali a ciclo combinato
XXVI Riunione Annuale dei Ricercatori di Elettrotecnica Napoli, 11 giugno 2010 Sessione “Fusione, Energia, ECT” Gestione ottimizzata di centrali a ciclo combinato M. Broccardo, P. Girdinio, E. Martino, M. Nervi Dipartimento di Ingegneria Navale ed Elettrica – Università di Genova, Via Opera Pia 11, Genova 1

2 Perché una gestione ottimizzata di centrali a c.c. ?
Vincoli ambientali Emissioni gas ed effetto serra Problematiche del ciclo termico Connessione di due diversi sistemi energetici Liberalizzazione del mercato elettrico Necessità di tenere conto degli aspetti economici nella valutazione del profilo di generazione

3 Schema di una centrale elettrica a ciclo combinato

4 Principali problematiche di una centrale a ciclo combinato
Sezione a gas: influenza della temperatura e della pressione ambientale sulla produzione energetica Sezione a vapore: influenza della temperatura ambientale sulla produzione energetica Mutua influenza delle due sezioni: complessa regolazione di impianto Condensatore ad aria: Diminuzione della potenza erogabile in caso di malfunzionamento di uno o più moduli

5 Attività di ricerca Decision Support System
ottimizzatore che suggerisce il profilo di generazione orario migliore dal punto di vista economico Energy Scheduling Validator Predittore prezzo en. el. Modello della centrale elettrica Verifica la fattibilità tecnica di una programmazione energetica inserita dall’utente Dati storici Su base oraria

6 Energy Scheduling Validator
Forniti, per ogni ora dell’intervallo scelto: Condizioni ambientali: Temperatura Pressione Condizioni tecniche: Numero di moduli del condensatore funzionanti Una programmazione energetica: Quanta energia produrre L’ESV fornisce indicazione circa la fattibilità di tale programmazione Obiettivo: minimizzare il consumo di combustibile

7 Struttura Energy Scheduling Validator
L’algoritmo sviluppato è articolato in 2 step strettamente dipendenti Step 1 (pre-processing) input: condinzioni ambientali di sito operabilità dei moduli del condensatotre output: limiti orari di operabilità (grafici) Step 1 Step 2 Step 2 (gestione ottimizzata) input: limiti orari di operabilità programmazione energetica output: profilo di generazione ottimale

8 Simulazione con numero di componenti del condensatore ridotto
Step 1 – Ciclo termico ed influenza condizioni esterne, pt. 1 Bilanci energetici Simulazione con numero di componenti del condensatore ridotto Ciclo termico Curve di correlazione Fattori correttivi globali relativi a numero di componenti del condensatore ridotto Fattori correttivi globali relativi a temperatura, pressione ambientale e grado di carico del turbogas

9 Step 1 – Ciclo termico ed influenza condizioni esterne, pt, 2
Interpolazione mediante funzioni multiquadriche Andamento di tutte le variabili nell’intervallo di funzionamento 10 bilanci energetici matrice non piena Interpolazione lineare 20 bilanci energetici matrice piena

10 Step 1 – Ciclo termico ed influenza condizioni esterne, pt, 3
Alcuni andamenti delle principali variabili interpolate mAP [kg/s] WTV netta [MW] h5 [kJ/kg] WTG netta [MW] WCC netta [MW] Q1TV [MWt]

11 Step 1 – Ciclo termico ed influenza condizioni esterne, pt. 4
Hp: condizioni perturbate di valle (numero ridotto di moduli del condensatore) non perturbano le condizioni di monte Simulazione modello matematico (non lineare) del ciclo termico dell’impianto matrici dei fattori di correzione Interpolazione mediante funzioni multiquadriche fattori di correzioni relativi a tutto l’intervallo

12 L’ottimizzazione avviene sulla quantità di carburante consumato:
Step 2 In questa fase l’algoritmo di ottimizzazione verifica la fattibilità tecnica della programmazione energetica inserita imponendo vincoli su: Massima e minima potenza generabile Rampa di presa carico Continuità del profilo di generazione L’ottimizzazione avviene sulla quantità di carburante consumato: Step di ottimizzazione del profilo pari a mezz’ora

13 Step 1 - input 24 h

14 Step 1 - output

15 Step 2 - input Interfaccia utente Programmazione energetica :

16 Step 2 - output Consumo di combustibile: Grado di carico del turbogas:
Energia prodotta: Profilo di generazione

17 Previsore Dati in ingresso: Intervento dell’operatore: Dati in uscita:
Prezzi e carichi orari relativi alle 4 settimane precedenti alla settimana in analisi Reperibili sul sito del mercato elettrico Previsione di carico per la settimana in analisi Facoltativo – facilmente reperibili Intervento dell’operatore: Conferimento “peso” ad ogni settimana nella determinazione del prezzo Previa visualizzazione dei relativi dati Dati in uscita: Stima del Prezzo Unico Nazionale

18 Step 1 – visualizzazione input
Prezzi medi e carichi totali giornalieri (4 settimane) Prezzi e carichi orari (per ogni settimana)

19 Step 2 – visualizzazione output
Confronto prezzo orario (un giorno) Errore assoluto (un giorno) Errore assoluto (settimana) Errore percentuale (settimana) Confronto prezzo orario (settimana) Errore percentuale (un giorno)

20 Energy Scheduling Validator
Attuale ricerca Energy Scheduling Validator Accensione e spegnimento Consumi addizionali di rampa Predittore prezzo energia elettrica Inserimento prezzi zonali Possibilità da parte dell’utente di inserire maggiori indicazioni sul trattamento dei dati Integrazione dei due algoritmi