Sviluppo di un simulatore rete di edifici residenziali e implementazione preliminare di un modello di smart district. (Ricerca di Sistema Elettrico Report RdS/PAR2015/020)

L’attività svolta in questa annualità dall’Università Politecnica delle Marche, in collaborazione con ENEA, è stata quella di sviluppare un simulatore della domanda di energia elettrica e termica in ambito residenziale che permetta, in futuro, di studiare e testare in simulazione strategie di gestione e controllo per il demandresponse e il demand side management su un elevato numero di utenze. Tali strategie possono essere utili ad un potenziale aggregatore di alto livello che potrà andare ad attuare, successivamente, tali politiche presso i propri clienti finali. Sono stati sviluppati due simulatori separati: il simulatore della domanda di energia elettrica sviluppato con un approccio puramente statistico ed il simulatore della domanda di energia termica sviluppato modellando delle tipologie caratteristiche di appartamento (casi d’uso) mediante Energy plus. La differenza di metodologia di modellazione si riflette anche nella fase di aggregazione dei carichi a livello di distretto. Infatti, il simulatore di carico elettrico definisce inizialmente il numero di utenze da simulare e poi il simulatore genera delle curve di carico in base alle statistiche inserite dall’operatore: in questo contesto, la simulazione dei carichi di ciascun appartamento nasce contestualmente alla simulazione del carico aggregato. Per il simulatore termico vengono inizialmente definiti dei casi d’uso di appartamenti (anno di costruzione/struttura, superficie, tipologia di impianto, profilo di presenza) che sono successivamente aggregati in base alle statistiche del parco edilizio che si intende modellare. Lo strumento e la metodologia sviluppata si sono dimostrate molto valide nel rappresentare il carattere aleatorio dell’andamento della domanda di energia elettrica ed il carattere più deterministico della domanda di energia termica. Inoltre, lo strumento risulta essere abbastanza flessibile ed in grado di poter testare, in futuro, logiche di demand-response su distretti residenziali. Il simulatore di consumi elettrici aggregati è anche utile per definire potenziali KPI per i consumi di distretto. Questi KPI permetteranno di definire benchmark tra appartamenti utili per la valutazione di politiche di feed-back verso l’utente. Il simulatore della domanda di energia termica è stato anche utilizzato per valutare differenti scenari di monitoraggio ed attuazione all’interno degli appartamenti. Tale valutazione è stata fatta per la tipologia di appartamenti statisticamente più diffusa a Roma; gli scenari simulati sono stati: appartamento senza termostato (accensione e spegnimento manuali); installazione di termostato; installazione di valvole di termoregolazione; utilizzo del termostato con temperature conservative. La simulazione ha dimostrato come tutte le misure intraprese vadano a ridurre i consumi finali dell’appartamento con un beneficio marginale tanto più alto quanto peggiore è la situazione di partenza che si intende andare a migliorare. L’ultima attività di questa annualità è stata la progettazione dei possibili data model che possono essere impiegati per la gestione delle informazioni fra i diversi smart agent di controllo e di analisi dati. In particolare sono stati distinti lo smart agent di primo livello, che agisce a livello di appartamento (domotica), e gli smart agent di secondo livello che agiscono a livello di condominio, di quartiere, di distretto, di città e di aggregatore. Questi ultimi devono essere customizzabili aggiungendo o rimuovendo funzionalità in base al modello di demand-response che si vuole implementare.