1,721,030 research outputs found
Artificial intelligence and new technologies for photovoltaic systems in the Italian scenario
No full textIl sempre più rapido declino delle fonti di energia tradizionali, la crescente
domanda di energia e il problema ambientale hanno spinto negli ultimi anni la
ricerca verso lo sfruttamento di nuove fonti di energia pulite. Sebbene inferiore
ad altre fonti energetiche in termini di capacità installata il solare fotovoltaico
(FV) è tuttora la più importante fonte di generazione distribuita (GD) del pianeta.
La crescita del mercato italiano è stata spinta da una serie di decreti per
l’incentivazione della tecnologia FV, iniziati nel 2005 con il cosiddetto "Primo
Conto Energia". Le tariffe incentivanti per la produzione di energia da solare fotovoltaico
sono state oggetto di continue modifiche fino al Giugno 2013 quando
il governo ha deciso di eliminare definitivamente incentivi per i nuovi impianti
installati. Con quasi 550,000 impianti e 17,4 GW di potenza installata, la
generazione distribuita di FV ha un ruolo molto importante nello scenario italiano
come parte integrante della rete nazionale. Sebbene da un lato il sistema
elettrico benefici della presenza di sistemi di generazione distribuita, dall’altro
sorgono numerosi problemi di integrazione dovuti alla natura dell’energia solare.
Una questione importante da fronteggiare è quella della variabilità della
produzione (ad esempio per via del rapido passaggio di nubi). In questo lavoro
di tesi si cercherà di affrontare il problema mediante algoritmi di previsione
basati su reti neurali e con l’ausilio di sistemi di storage dell’energia.
Un ulteriore problema legato al FV è quello della perdita di efficienza dovuta
all’innalzamento della temperatura del pannello. In questa discussione verrà
mostrato e studiato un innovativo prototipo di un sistema attivo di raffreddamento
della superficie dei moduli. Per ultimo verrà esaminato il problema della
differenza temporale tra energia prodotta e consumo di utenti residenziali, sia
dal punto di vista di energy management a livello domestico che mediante l’uso
di batterie, necessarie per stoccare l’eccesso di energia nei periodi di produzione
di picco
Fuzzy logic based economical analysis of photovoltaic energy management
No full textSince 2002 the European Union has seen a rapid growth in the photovoltaic (PV) sector. During the last two years incentives for PV installations were cut almost worldwide slowing the growth of the market. In this scenario the design of a new plant ensuring economic convenience is strongly related to household electricity consumption patterns and energy management actions. This paper presents a high-resolution model of domestic electricity use based on Fuzzy Logic Inference System. Taking into account consumers sensibility concerning the rational use of energy, the model gives as output a 1-min resolution overall electricity usage pattern of the household. The focus of this work is the use of a novel fuzzy model combined with a cost benefits analysis to evaluate the real economic benefits of load shifting actions. A case study is presented to quantify its effectiveness in the new net metering Italian scenario. © 2015 Elsevier B.V
Fuzzy logic home energy consumption modeling for residential photovoltaic plant sizing in the new Italian scenario
No full textIn recent years, Italy has seen a rapid growth in the PV (photovoltaic) sector, following the introduction of the FIT (feed in tariff) scheme known as Conto Energia. In July 2013 the Italian government definitively cut FITs, leaving only tax benefits and a revised net metering scheme (known as “Scambio sul Posto”) for new PV installations. In this scenario, the design of a new PV plant ensuring savings on electricity bills is strongly related to household electricity consumption patterns. This paper presents a high-resolution model of domestic electricity use. The model is based on Fuzzy Logic Inference System. Using as inputs patterns of active occupancy and typical domestic habits, the fuzzy model give as output the likelihood to start each appliance within the next minute. The model has been validated with electricity demand data recorded over the period of one year within 12 dwellings in the central east coast of Italy. The tool has been used to evaluate the self consumption percentage to correctly size a residential photovoltaic plant in a case study. A cost benefits analysis is presented to show the effectiveness of PV-generation in the new Italian scenario
A novel photovoltaic-thermal collector prototype: design, modeling, experimental validation and control
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PSO-Based Supervisory Adaptive Controller for BESS-VSG Frequency Regulation Under High PV Penetration
Full text linkHigh photovoltaic (PV) penetration challenges grid frequency stability due to reduced system inertia. Virtual Synchronous Generators (VSGs), particularly when paired with Battery Energy Storage Systems (BESSs), can mitigate this by emulating synchronous machine dynamics. This study focuses on improving frequency response during PV power reductions through the adaptive tuning of an extensive set of VSG parameters. A double-phase Supervisory Controller is developed: in the first phase, Particle Swarm Optimization (PSO) computes multiple sets of optimal VSG parameters for various PV curtailment and load demand change scenarios; in the second phase, the system determines the most appropriate parameters based on current operating conditions to minimize frequency deviations, using the first phase as a foundation for adaptive decision making. The proposed Supervisory Controller reduced the Integral of the Absolute Error (IAE) of 151.55% in the case of a 65% irradiance drop. At 55%, the IAE decreased from 0.4605 to 0.2227, and at 25% from 0.0791 to 0.0546. In the low-disturbance scenario at a 25% drop, the IAE was maintained below 0.06. Supervisory Controller performance led to a reduced settling time and improved frequency recovery. These results demonstrate that the Supervisory Controller improves frequency regulation in both mild and severe irradiance reduction events
Modal and harmonic experimental validation of the vibration model of an elastic structure
No full text- …
