Titolo del Progetto di Ricerca

Algoritmi di decisione e controllo per Energy community flessibili ed efficienti

Decision and control algorithms for flexible and efficient energy communities

Idea progettuale

Sistema intelligente per il controllo integrato e la gestione efficiente dell’energia in reti di utenze urbane.

L’affermarsi di generazione diffusa e sistemi intelligenti di connessione/scambio con la rete elettrica sta avendo un impatto profondo sull’interazione tra cliente e fornitori di servizi energetici, con un ruolo attivo dei cittadini nella produzione, distribuzione e consumo. Il progetto di ricerca propone la definizione e sviluppo di un sistema di gestione e controllo per una Energy Community, innovativo elemento della smart grid che integra utenti finali e attori di mercato, con consistenti benefici per tutti di economicità, sostenibilità e sicurezza energetica (riduzione emissioni CO2, risparmio economico, ottimizzazione del profilo di carico globale). Tuttavia, barriere di natura economica e normativa in fase di risoluzione, ma soprattutto la mancanza di efficienti tecnologie di controllo hanno finora impedito la loro diffusione in grande scala o a mercato delle Energy Community. Di contro, proprio l’Italia, per le sue caratteristiche energetiche, potrebbe trarne benefici significativi. Coerentemente con l’idea progettuale scelta, il progetto mira a definire e validare algoritmi di controllo, affidabili e performanti sia in pianificazione che in tempo reale, con cui molteplici utenze, localizzate in una data area urbana, insieme ad attori di mercato, potranno fare rete in piccola scala in modo flessibile ed efficiente, per soddisfare i propri fabbisogni energetici attraverso soluzioni di generazione ed accumulo distribuiti e di gestione intelligente dei flussi energetici.

Intelligent system for the integrated control and efficient management of energy flows in networks of urban end-users

The emergence of distributed generation and intelligent systems for the energy exchange with the power grid is producing significant impacts on the interaction between customers and energy service providers, highlighting the active role of urban end-users in production, distribution and consumption. This research project proposes the definition and development of a management and control system for Energy Communities - innovative elements of the smart grid - which integrate end-users and market players with substantial benefits from the energy economics, sustainability and security perspectives (e.g., reduction of CO2 emissions, economic savings, optimization of the overall load profile). However, economic and regulatory barriers to be still solved, and above all the lack of efficient control techniques have so far prevented their large-scale or market diffusion. On the other hand, Italy, due to its energy characteristics, could benefit significantly from the Energy Communities. Consistent with the chosen design idea, the project aims to define and validate reliable and performing control algorithms (both in the planning phase and in real time), aimed at enabling multiple users - located in a given urban area and supported by market players, to build small-scale networks in a flexible and efficient fashion, while meeting their energy needs through advance solutions for the distributed generation and storage and the intelligent management of energy flows.

Campo principale di ricerca

PE7 Ingegneria dei sistemi e delle comunicazioni

PE7 Systems and communication engineering

Sottocampo di ricerca

PE7_1 Ingegneria dei sistemi di controllo

PE7_1 Control systems engineering

Dettagli dell’impegno di ricerca (obiettivi della produttività scientifica e relative caratteristiche qualitative)

La ricerca dovrà produrre nuovi meccanismi di controllo dei sistemi energetici che abilitino le energy community, migliorando l’efficienza del sistema energetico nel suo complesso.

I principali obiettivi del progetto sono due. Il primo obiettivo è quello di mettere a punto tecniche di controllo per ottimizzare nel tempo i flussi energetici controllati dalla rete di utenze con tecniche predittive di optimal control sulla base di input interni (misure in tempo reale) e esterni (es. prezzo); l’innovatività consiste nel gestire l’interazione di componenti energetiche di diversa natura (elettricità, calore, freddo, ecc.) mediante modellazione matematica delle preferenze degli utenti e elaborazione di dati storici che consentano la previsione dei profili di consumo/produzione a fronte delle incertezze (quantità e comportamento degli utenti, fattore meteo). Il secondo obiettivo atteso è quello di definire logiche e schemi innovativi di demand response in larga scala con tecniche multi-agente e teoria dei giochi; l’originalità consiste nell’utilizzo di meccanismi di controllo distribuito che permettano lo scambio dell’energia peer-to-peer, facilitando la partecipazione attiva, aperta e sicura dei prosumer nel mercato dell'energia e abilitando servizi di flessibilità del consumo/produzione per la rete. I due obiettivi consentono agli utilizzatori finali nuove opportunità di guadagno (accesso al mercato dei servizi dell'energia e risparmio sui costi di approvvigionamento) e agli energy provider migliori profitti (remunerare servizi di modulazione del proprio profilo di carico equivalente da offrire sul mercato dell’energia e dei servizi), migliorando l’efficienza del sistema energetico nel suo complesso, riducendo l’impatto ambientale e garantendo un ritorno economico.

I risultati della ricerca saranno pubblicati su prestigiose riviste internazionali e su atti di congressi internazionali.

The research will have to produce novel control mechanisms for energy systems, which enable energy communities, while improving the efficiency of the energy network as a whole.

The main objectives of the project are two. The first expected objective is to develop control techniques aimed at optimizing the energy flows of networked users over time, through model predictive control approaches based on internal (e.g., real-time measurements) and external (e.g., pricing) inputs. The novel contribution lies in managing different energy vectors (electrical energy, heating, cooling, etc.) by modelling end-users preferences and processing hystorical data allowing the consumption/production profile forecast under uncertainty  (e.g., occupants level and behaviour, weather, etc.). The second expected objective is to define innovative demand response logics and schemes in a large-scale setting using multi-agent and game-theoretic techniques. The novel contribution lies in using distributed control mechanisms, that allow the peer-to-peer energy exchange, while facilitating the active, open, and secure participation of prosumers in the energy market, and enabling consumption/production flexibility services for the grd. Both the aforementioned objectives aim at providing new benefits for the end-users (access to the energy services market and savings on supply costs) and higher profits for the energy providers (e.g., the load shaping could be offered and remunerated in the energy services market), while improving the efficiency of the energy network as a whole, reducing the environmental impact, and ensuring an economic return.

The results of the research will be published on prestigious international journals and on proceedings of international conferences.

Dettagli dell'impegno didattico

Eventuale assegnazione fino a 6 CFU in insegnamenti/moduli afferenti al settore dell’Automatica (SSD ING-INF/04) nei corsi di laurea e laurea magistrale.

Possible classroom teaching for 6 credits (CFU) of classroom teaching in courses related to the scientific area of Control system engineering (SSD ING-INF/04) in the framework of the bachelor/master degree programs.

Attività didattica e di didattica integrativa

L’attività riguarderà l’ambito delle discipline dell’Automatica (SSD ING-INF/04).

The activity will be referred to disciplines pertaining to the scientific area of Control system engineering (SSD ING-INF/04).

Competenze richieste

Ottima conoscenza delle discipline di base dell’Automatica (SSD ING-INF/04).

Comprovata ottima conoscenza di sistemi complessi e a larga scala, con particolare riferimento a sistemi distribuiti, sistemi multi-agente e networked system negli ambiti industria ed energia.

Ottima conoscenza di tecniche di gestione, ottimizzazione e controllo decentralizzato, distribuito e gerarchico.

Excellent knowledge of the basic disciplines related to Control System Engineering (SSD ING-INF/04).

Proven excellent knowledge of complex and large-scale systems, with particular reference to distributed systems, multi-agent systems and networked systems in the industry and energy fields.

Excellent knowledge of decentralized, distributed, and hierarchical management, optimization and control techniques.

Esperienze di ricerca richieste

Almeno tre anni di esperienza documentata di ricerca scientifica nelle tematiche dell’ottimizzazione e controllo di sistemi energetici smart.

At least three years of documented scientific research experience on control and optimization of smart energy systems.

Lingua richiesta

Inglese.

Livello di conoscenza – buono: comprensione/parlato; eccellente: comprensione/scritto.

L’accertamento del grado di conoscenza della lingua richiesta avverrà sulla base delle pubblicazioni scientifiche presentate dal candidato.

La Commissione potrà eventualmente accertare il grado di conoscenza della lingua inglese anche mediante colloquio in presenza.

English language.

Level of knowledge - good: comprehension/spoken; excellent:  listening/written.

The assessment of the language competencies will be based on the scientific publications presented by the candidate. The Commission may assess the language competencies also by means of an interview.

Numero massimo di pubblicazioni presentate dai candidati ai fini della valutazione

10 (dieci)

10 (ten)

Competenze informatiche richieste

Conoscenza di MATLAB e Simulink, dei principali solver di ottimizzazione, nonché di applicativi connessi alla tematica di ricerca.

Knowledge of MATLAB and Simulink, main optimization solvers, and software tools relevant to the topics of the research project.

Servizio agli studenti

Tutoraggio e supporto didattico agli studenti, seminari, laboratori, supervisione di tirocini e tesi di laurea.

Tutoring and teaching support to students, tutorials, laboratory activities,  and supervision of internship and thesis projects.

Requisiti specifici di ammissione

Possesso del titolo di dottore di ricerca o titolo equivalente, conseguito in Italia o all'estero, su tematiche inerenti l’Automatica (SSD ING-INF/04).

PhD degree or equivalent, achieved in Italy or abroad , on topics relevant to Control systems engineering (SSD ING-INF/04).

Diritti e doveri

Come previsto dalle vigenti disposizioni di legge in materia di stato giuridico dei ricercatori universitari a tempo indeterminato, per quanto compatibili, dal Contratto individuale di lavoro e dai vigenti Statuto e Codice di comportamento di questo Politecnico di Bari.

Il ricercatore è tenuto a svolgere la propria attività nel rispetto delle indicazioni contenute nell’Atto Unilaterale d’Obbligo per la realizzazione del Programma Regionale “Research for Innovation – REFIN” POR PUGLIA FESR-FSE 2014/2020 e, in particolare, nella scheda contenuta nell’Allegato 1 al predetto Atto, riferita alla presente procedura di reclutamento e disponibile sul portale www.poliba.it di questo Ateneo.