Analisi e modelli predittivi di sistemi energetici a scala regionale, provinciale e locale: studi sperimentali, modellazione e analisi parametrica.

Il lavoro ha affrontato differenti ambiti tipici della pianificazione energetica, dell’analisi di dati e dei modelli predittivi. Tutti i predetti temi sono coniugati al fine di studiare le caratteristiche dei sistemi energetici, i bilanci energetici a scala regionale e locale, di valutare gli indicatori di efficienza dei sistemi su macro area utilizzando metodi statistici e previsionali. A tal fine sono stati applicati modelli e software predittivi basati su metodi di regressione e/o Neural Network per la predisposizione di scenari energetici a breve, medio e lungo termine. Nel complesso, il lavoro ha riguardato l’implementazione ed analisi di modelli numerici, in grado di determinare in maniera predittiva e/o statistica i quantitativi di energia producibile da fonti non programmabili e di energia consumata per vettore e settore produttivo. Sono stati altresì implementati ulteriori casi studio che riguardano il mercato elettrico e i consumi in edifici con caratteristiche di ufficio siti in diversi stati europei. Dagli studi svolti possiamo affermare che per la predizione di indicatori energetici relativi a sistemi energetici su scala regionale, provinciale e locale, i modelli con serie storiche risultano superiori ai modelli Neural Network nel caso il DataSet sia costituito da un numero basso di dati. In tal senso la predizione assume più una veste di predizione del trend che del dato effettivo. Nel caso di DataSet ben organizzato i risultati per modelli Neural Network risultano essere più affidabili e precisi, fornendo indici di bontà quanto più elevati al crescere del numero di campioni del DataSet. Si deve anche evidenziare che al crescere del campione nel DataSet, quando questo non perde le caratteristiche di serie storica, gli indici di bontà del modello Neural Network e del modello serie storiche si eguagliano a causa di fattori di periodicità e stagionalità che caratterizzano i dati energetici di macro aree come comuni, provincie e regioni. Infine, è bene evidenziare come gli indicatori di input utilizzati nelle analisi condotte e relativi a condizioni sociali, economiche, geomorfologiche, climatiche ed impiantistiche rendono i modelli, predittivi sviluppati con approccio regressivo (Neural Network e regressione logaritimica) appropriati, nella maggior parte dei casi, alla predizione dei consumi energetici e della produzione da fonti energetiche rinnovabili su scala locale, provinciale e regionale

Second generation of freescoo Solar DEC prototypes for residential applications

Freescoo is an innovative all-in-one compact solar Desiccant Evaporative Cooling (DEC) air conditioner concept. Results of the first prototype developed were presented at SHC Conference last year. Now a second generation of freescoo prototypes for applications in residential and small office buildings have been installed in Italy at ENEA Casaccia and at UNIPA. The thermodynamic cycle is based on the use of fixed and cooled adsorption beds and advanced evaporative cooling concepts. The adsorption bed, which is a fin and tube heat exchanger packed with silica gel grains, allows simultaneous dehumidification and cooling of the process air. The indirect evaporative cooling process, operated downstream to the dehumidification, is realized using an optimized configuration with two wet plate heat exchangers connected in series. Low wet bulb temperatures reached on the secondary flow, allow supply air temperatures to the room below 20°C. Systems are designed also for stand-alone operation thanks to a battery accumulator and PV cells installed. No auxiliary device is used for cold production. The main features of the second generation prototype system are first discussed, as well as some optimizations carried out from the first to the second generation prototype. Results are related both to field monitoring data. Performance indicators such EER and thermal COP, maximum cooling power achieved, stand alone operation data and control issues are presented and discussed

Rapporto energia 2013: monitoraggio sull’energia in Sicilia

L’obiettivo della politica energetica europea è quello di abbassare le emissioni di CO2 e di operare una trasformazione del sistema che privilegi un'economia a basse emissioni di carbonio ed estremamente efficiente sotto il profilo energetico. A tal fine, l’U.E. ha allungato l’orizzonte temporale entro cui raggiungere questi virtuosi risultati e, con il Libro verde della Commissione «Un quadro per le politiche dell'energia e del clima all'orizzonte 2030», del 27 marzo 2013, ha aperto una consultazione sulle modalità con cui coniugare il soddisfacimento della sempre più crescente domanda di energia con le necessità di riduzione dei gas inquinanti e di fornitura di energia a prezzi contenuti, data l’attuale fase di crisi economica e finanziaria. I pilastri della politica energetica dell'U.E. sono la sostenibilità, la sicurezza dell'approvvigionamento e la competitività, elementi che, dapprima, hanno orientato la definizione del Pacchetto Clima 2020 (i cui obiettivi sono la riduzione del 20% delle emissioni inquinanti, la riduzione del 20% dei consumi finali energia prodotta da fonti rinnovabili, e l’incremento del 20% dell’efficienza energetica), e che ora ispirano la nuova strategia elaborata dalla Commissione europea per il post 2020 e contenuta nell’Energy Roadmap 2050. In aderenza al nuovo orizzonte temporale preso in considerazione dalla politica energetica europea, anche quella nazionale si prefigge il raggiungimento ed il superamento degli obiettivi del Pacchetto Clima-Energia 2020. Successivamente alla consultazione pubblica effettuata nel periodo compreso tra il 16 ottobre ed il 30 novembre 2012, con D.M. 8 marzo 2013, è stato approvato, il documento contenente la Strategia Energetica Nazionale (S.E.N.), che esplicita l’impegno italiano al raggiungimento, entro il 2050, dell’obiettivo di decabornizzazione dell’economia fissato dalla politica energetica europea. La Strategia enuclea quattro finalità principali che devono ispirare le azioni da intraprendere nel settore energetico: 1) ridurre significativamente il gap di costo dell’energia per i consumatori e le imprese, allineando prezzi e costi dell’energia a quelli europei al 2020, e assicurando che la transizione energetica di più lungo periodo (2030-2050) non comprometta la competitività industriale italiana ed europea; 2) raggiungere e superare gli obiettivi ambientali e di decarbonizzazione definiti dal Pacchetto europeo Clima-Energia 2020, ed assumere un ruolo guida nella definizione ed implementazione della Roadmap 2050; 3) continuare a migliorare la nostra sicurezza ed indipendenza di approvvigionamento; 4) Favorire la crescita economica sostenibile attraverso lo sviluppo del settore energetico. Dalla realizzazione delle iniziative previste nella S.E.N., si prevede di conseguire una progressiva e significativa trasformazione del sistema, dal punto di vista sia economico sia ambientale

The new building regulation plan schema in the town of Castelbuono (Sicily): the experience of FACTOR20- LIFE+ project

The LIFE+ Programme is the European Union’s funding instrument for the environment. The general objective of LIFE+ is to contribute to the implementation, updating and development of EU environmental policy and legislation by co-financing pilot or demonstration projects with European added value. In the framework of LIFE+, the project “Forwarding demonstrative ACTions On a Regional and local scale (FACTOR20) to reach EU targets of the European Plan 20/20/20” was founded by European Commission. FACTOR20 is aimed to define a set of tools to support the planning of regional and national policies for the reduction of greenhouse gas emissions and for the reduction of energy consumption. The knowledge of the existing building allow to quantify energy consumption of an urban area and to highlight what are the main energy problems on which to intervene. One of these tools is the definition of a new building regulation schema that identifies the best practices to improve the energy efficiency, to reduce the GHG emissions and to promote the use of RES. The authors, in order to assess the applicability and the effectiveness of some key actions proposed in the new building regulation plan schema, have performed a detailed dynamic analysis of energy consumptions related to typical building structures strongly representative of Sicilian context. The simulations, carried out by using TRNSYS17, have permitted to assess the actual energy consumptions and then to compare the new energy performances induced by the application of some key retrofit actions. In this way it was possible to identify which retrofit action is more convenient from the point of view of energy and environmental; also the designer have an indication to the designer on the priorities of retrofit actions

Forecasting the Cell Temperature of PV Modules with an Adaptive System

The need to reduce energy consumptions and to optimize the processes of energy production has pushed the technology towards the implementation of hybrid systems for combined production of electric and thermal energies. In particular, recent researches look with interest at the installation of hybrid system PV/T. To improve the energy performance of these systems, it is necessary to know the operating temperature of the photovoltaic modules. The determination of the operating temperature is a key parameter for the assessment of the actual performance of photovoltaic panels. In the literature, it is possible to find different correlations that evaluate the referring to standard test conditions and/or applying some theoretical simplifications/assumptions. Nevertheless, the application of these different correlations, for the same conditions, does not lead to unequivocal results. In this work an alternative method, based on the employment of artificial neural networks (ANNs), was proposed to predict the operating temperature of a PV module. This methodology does not require any simplification or physical assumptions. In the paper is described the ANN that obtained the best performance: a multilayer perception network. The results have been compared with experimental monitored data and with some of the most cited empirical correlations proposed by different authors

The Energy System of Sicilian Region, Italy: 2014 situation and evolutionary trends

The development of reliable energy scenarios are become increasingly more important and crucial due to scientific interest but also because it is essential for the deployment of effective energy policies in the territory. The depletion of Fossil Fuels and the need for the most industrialized countries to achieve the target of a sustainable development have induced important national, European and global initiatives. These actions have led to major changes on each energy system of countries and regions, contributing to the evolution of new local energy systems. In this paper, the Authors have collected, processed and analyzed the data concerning the evolution and changes of the Sicilian energy system due to the development of the renewable energy plants in the last years. The study carried out a deep analysis of data concerning each energy carriers, collecting information issued by institutional key players, elaborating the data and reorganizing them in a more useful and organic form. The results permit to obtain an accurate and detailed description of the Sicilian Energy System and the potential of the renewable energy sources; where the data have allowed to make the appropriate processing, it was possible to estimate the effects of last Climate Policy rules

Energy and economic assessment of a small domestic wind turbine in Palermo

The cost effectiveness of micro-wind technology is closely linked to the annual energy production plants, which strongly depends on the wind characteristics and on the morphological properties of the installation site. The power curve of a wind turbine, supplied by manufacturers, characterizes the theoretical energy performance that it should have at a particular site. The behavior of a wind turbine in the field is affected by the speed but also by wind direction variations. At each change of direction and speed, the turbine will try to adapt to new conditions and the phase transition negatively influences the energy production. In order to experimentally confirm what above mentioned, the authors have built up a test facility and started a monitoring campaign in the urban area of Palermo. In particular, a micro wind turbine and a weather station were installed at the solar laboratory of DEIM. Thanks to data monitoring was possible a climate characterization of the site, and the evaluation of the experimental power curve of the turbine. The experimental data were discussed and compared to the manufactured data