Studio e implementazione di algoritmi di supervisione e controllo per un impianto di cogenerazione micro solare

With cogeneration plant we mean a system able to produce in a combined way both thermal and electric energy, as opposed to classic methods that imply a separated production. So, combined production grants savings (in addiction to a less environmental impact) because of the combined production being executed in cascade: by using heat wasted during the thermal production, work (as electrical energy in this case) is generated. The objective of this thesis is the development of supervision and control algorithms for a micro solar cogeneration plant (that uses solar radiation as primary energy) in order to increase system performance, up to maximize energy production, and adapt its behavior depending on users connected to the plant and, therefore, the type of consumptions. The methodologies used in this thesis go to the fuzzy logic applied for the control of the system to neural networks for recognition of the consumptions profile connected to the plant. So, the implemented control allows to increase the system performance and, eventually, modify its behavior in order to adapt it to plant’s users’ needs.

Con impianto di cogenerazione si intende un sistema in grado di produrre in modo combinato energia termica ed elettrica, al contrario dei metodi classici che prevedono una produzione separata. La produzione combinata, quindi, consente di avere un risparmio economico (oltre che un impatto ambientale minore) in quanto la produzione dei due tipi di energia viene fatta in cascata: utilizzando il calore disperso durante la produzione di energia termica si genera lavoro utile (in questo caso energia elettrica). L’obiettivo di questa tesi è sviluppare algoritmi di supervisione e controllo per un impianto di cogenerazione micro solare (ovvero che utilizza l’irraggiamento solare come energia primaria) al fine di incrementarne le prestazioni, fino a massimizzare la produzione di energia, e adattarne il comportamento in funzione dell’utenza connessa all'impianto, quindi al tipo di consumi. Le metodologie applicate in questa tesi vanno dalla logica fuzzy per il controllo del sistema, alle reti neurali per il riconoscimento del profilo dei consumi collegato all'impianto. Il controllo implementato ha quindi permesso di incrementare le prestazioni del sistema ed eventualmente, modificarne il comportamento per adattarlo alle esigenze di consumo dell’utenza collegata.