Integrazione di flotte di veicoli elettrici e fonti rinnovabili nella gestione energetica dell'edificio

Luca Ferrarini - Politecnico di Milano - DEIB

Alberto Valentini, Politecnico di Milano - DEIB

- Descrizione del problema - Formulazione del problema di ottimizzazione - Analisi del decadimento batteria - Limiti di potenza - Apprendimento logica BMS - Conclusioni e sviluppi futuri

Descrizione del problema
- Smart meter (PCC - MPC, RES) - Power grid trading - Company
- Company - Battery power transactions

Formulazione del problema di ottimizzazione
Definizione stati e ingressi MPC

Obiettivi:
- Decide la Potenza di carica / scarica per ogni EV
- Minimizza i costi dell'energia
- Aggiorna le predizioni man mano che il tempo procede

Used techniques:
- Model Predictive Control
- Receding / Shrinking horizon
- Vincoli sullo stato finale (SOC finale = SOC iniziale + reward)

Radar chart
Formulazione del problema di ottimizzazione
Analisi dei risultati

Il grafico (nel PDF) mostra la correlazione tra le caratteristiche del prezzo dell'energia,i dettagli della flotta, e il consumo energetico con i risparmi sui costi.

Le caratteristiche che influenzano i risparmi sono posizionate tra 0 e 1. Al contrario, le componenti che hanno un impatto minimo ricadono all'interno del cerchio rosso interno.

"Tariff factors and industrial load consumption significantly impact savings. To isolate and examine the variability associated with the EV fleet, a consistent profile for both load and energy cost is selected and applied across 30 days."

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