Report RdS/PAR2014/025. Miglioramento delle funzionalità di un simulatore di edificio e sua evoluzione verso la simulazione di reti di edifici in scenari di demand response

Il crescente interesse verso politiche attive della gestione della domanda di energia (demand side management) e verso azioni che possano modificarne il profilo (demand response) implica necessariamente che l’utente finale, per garantire il proprio comfort, abbia a disposizione sistemi energetici che possano garantire la flessibilità della propria domanda: sistemi di generazione distribuita (che trasformano l’utente finale da “consumer” a “prosumer”) ed accumuli elettrici e termici. L’evoluzione naturale del simulatore sviluppato nei PAR precedenti è quindi quella di modellare questi sistemi che sono in grado di garantire una maggiore flessibilità della domanda di energia del consumatore. In particolare, sono stati implementati: sistemi di (co-)generazione distribuita con microturbina a gas (che trasformano l’utente finale da “consumer” a “prosumer”) e sistemi di accumulo, sia termici che elettrici. Inoltre, è stata introdotta la funzionalità di dynamic pricing per simulare le condizioni al contorno del mercato dell’energia elettrica e del gas. Infine, il modello del cluster già presentato l’anno scorso è stato calibrato” sulla base dei dati sperimentali provenienti dalla rete di sensori dello “Smart village ENEA”. Il modello della microturbina implementato risulta essere molto affidabile, grazie anche alla quantità di dati sperimentali in possesso dell’Università Politecnica delle Marche che ha svolto attività di ricerca su questa macchina per diversi anni. La modellazione degli accumuli (termico ed elettrico) fornisce risultati verosimili ed in linea con la bibliografia internazionale. Il simulatore della rete di edifici, la fase di calibrazione ha dimostrato la bontà del simulatore nel ricostruire l’andamento della domanda di energia termica giornaliera degli edifici del distretto: i isultati mostrano una ottima rispondenza tra i massimi ed i minimi (sia assoluti che relativi) nell’arco delle ventiquattro ore. Tuttavia, in futuro altro lavoro dovrà essere svoltoper cercare di ridurre l’errore assoluto tra il valore simulato e quello reale.