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CODICE 86667
ANNO ACCADEMICO 2023/2024
CFU
SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE ING-IND/33
LINGUA Inglese
SEDE
  • SAVONA
PERIODO 1° Semestre
MATERIALE DIDATTICO AULAWEB

PRESENTAZIONE

86667 – POWER SYSTEMS SIMULATION AND OPTIMIZATION

Settore scientifico disciplinare: ING-IND/33 Sistemi Elettrici per l’Energia

Crediti: 6

Anno: II anno Laurea Magistrale in Energy Engineering

Orario: come da indicazione di Scuola Politecnica

Docente: STEFANO BRACCO

OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

The course is designed to provide the students the theoretical and methodological skills necessary for the development of power system simulation and optimization models. The course aims to provide the students the capabilities to model different power system technologies in off-design and transient operating conditions, through the use of dedicated software, and to develop optimization mathematical models for the design and the operation of energy communities, microgrids, nanogrids, and smart charging infrastructures for electric vehicles.

OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO

L'obiettivo principale del corso è quello di consentire agli studenti di acquisire competenze nello sviluppo di modelli di ottimizzazione e di simulazione di sistemi per la produzione, distribuzione e stoccaggio di energia, con un'attenzione particolare al settore delle smart grids/microgrids/nanogrids, delle comunità energetiche e della mobilità elettrica. Al termine del corso, gli studenti avranno acquisito competenze nel simulare il funzionamento di impianti di generazione elettrica e termica, in condizioni di funzionamento sia off-design (ai carichi parziali) che in transitorio, attraverso l'utilizzo di software di calcolo dedicati. Inoltre, essi acquisiranno competenze anche nello sviluppare modelli per la progettazione (Optimal Design) e la gestione operativa (Energy Management Systems) di sistemi di generazione distribuita e smart grids/microgrids/nanogrids, comunità energetiche e sistemi di mobilità elettrica.

 

 

PREREQUISITI

Conoscenze sugli impianti di produzione dell'energia.

Conoscenze di elettrotecnica, di sistemi elettrici e sistemi energetici.

Conoscenze di analisi matematica e teoria dei sistemi.

 

MODALITA' DIDATTICHE

Lezioni teoriche ed applicative. Forte interazione tra studenti e docente durante le lezioni.

Esercitazioni al calcolatore (con utilizzo di Matlab, Simulink, Simscape, Yalmip, HomerPro, HomerGrid).

PROGRAMMA/CONTENUTO

All'interno dell'insegnamento verranno affrontate le seguenti tematiche:

- sviluppo di modelli stazionari e dinamici per la simulazione del funzionamento in off-design (carichi parziali) e in transitorio di componenti di impianto e/o impianti di generazione di energia

- sviluppo di modelli di simulazione di circuiti elettrici

- smart grids/microgrids/nanogrids: aspetti tecnologici ed economici, la Smart Polygeneration Microgrid del Campus di Savona

- modellistica di sistemi di accumulo di energia elettrica, impianti cogenerativi e trigenerativi, impianti alimentati a fonte rinnovabile

- sistemi di mobilità elettrica (veicoli elettrici ed infrastrutture di ricarica, tecnologie vehicle-to-grid V2G e vehicle-to-building V2B, Smart Charging di veicoli elettrici)

- sviluppo di modelli di ottimizzazione per la progettazione, pianificazione e gestione di sistemi di generazione distribuita, smart grids/microgrids/nanogrids e comunità energetiche

- sviluppo di Energy Management Systems per smart grids/microgrids/nanogrids e comunità energetiche

- tecnologie per la Smart City: smart buildings connessi a smart microgrids, e-mobility, demand response

 

Contributo agli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile dell'Agenda ONU 2030:

  • Obiettivo 7. Assicurare a tutti l’accesso a sistemi di energia economici, affidabili, sostenibili e moderni
  • Obiettivo 9. Costruire un'infrastruttura resiliente e promuovere l'innovazione ed una industrializzazione equa, responsabile e sostenibile
  • Obiettivo 11. Rendere le città e gli insediamenti umani inclusivi, sicuri, duraturi e sostenibili
  • Obiettivo 12. Garantire modelli sostenibili di produzione e di consumo
  • Obiettivo 13. Promuovere azioni, a tutti i livelli, per combattere il cambiamento climatico

TESTI/BIBLIOGRAFIA

Dispense e materiale fornito dal docente.

Libri consigliati dal docente.

DOCENTI E COMMISSIONI

Commissione d'esame

STEFANO BRACCO (Presidente)

FEDERICO DELFINO

RENATO PROCOPIO (Presidente Supplente)

LEZIONI

INIZIO LEZIONI

https://courses.unige.it/10170

Orari delle lezioni

L'orario di questo insegnamento è consultabile all'indirizzo: Portale EasyAcademy

ESAMI

MODALITA' D'ESAME

L'esame consiste nella presentazione di un elaborato scritto riguardante un modello di ottimizzazione o di simulazione sviluppato dallo studente e in una prova orale consistente nella risposta a domande teoriche e/o alla risoluzione di esercizi numerici.

La valutazione positiva dell'elaborato scritto permette di sostenere la prova orale.

Gli studenti con disturbi dell'apprendimento ("Disturbi Specifici di Apprendimento", DSA) potranno utilizzare modalità e supporti specifici che verranno stabiliti caso per caso in accordo con il Delegato dei corsi di Ingegneria nel Comitato per l'inclusione degli studenti con disabilità.

 

 

MODALITA' DI ACCERTAMENTO

Verifica dell'acquisizione delle conoscenze teoriche e delle metodologie pratiche indispensabili per lo sviluppo di modelli di ottimizzazione e di simulazione di sistemi di generazione distribuita, microreti, comunità energetiche e sistemi di mobilità elettrica.

Calendario appelli

Data appello Orario Luogo Tipologia Note
11/01/2024 09:30 SAVONA Orale
22/01/2024 09:30 SAVONA Orale
01/02/2024 09:30 SAVONA Orale
13/02/2024 09:30 SAVONA Orale
11/06/2024 09:30 SAVONA Orale
27/06/2024 09:30 SAVONA Orale
11/07/2024 09:30 SAVONA Orale
17/09/2024 09:30 SAVONA Orale

ALTRE INFORMAZIONI

Per seguire le lezioni è necessario che gli studenti abbiano installato il software Matlab/Simulink/Simscape sul proprio computer.

Agenda 2030

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Energia pulita e accessibile
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Imprese, innovazione e infrastrutture
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Consumo e produzione responsabili
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Lotta contro il cambiamento climatico
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