Progetto S.R.S.
Sotto-Sistema SINERGREEN
Smart INntelligent GREEN Energy
3 ottobre 2013
Componente B: SMARGREEN
Smart and Green Energy
"Big Data Analysis e System Advisor
Model come strumenti di supporto al
processo decisionale nel settore del
solare termodinamico"
3 ottobre 2013
Dott. Giuseppe Di Dio
Esperto in Trasferimento Tecnologico
Università di Catania
WBS SINERGRID
Smart Intelligent Energy Community Grid
OR4
Overcoming economic
and law barriers
B4.1
Modello di
ingegnerizzazione
finanziaria
B4.2
System Dynamic Model e
Supporto alle Decisioni
B4.3
Auditing tecnologico e
modelli per
l’industrializzazione
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B4.4
Sviluppo di Modelli e
Simulatori di Impatto
Economico
Finanziario/Rendimenti
B4.5
Costruzione di Modelli
Normativi e
Procedurali di
Riferimento: Sviluppo
di Protocolli di
Intervento
Schema di lavoro: configurazione
del modello di riferimento
4
Schema di lavoro
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DATASET
• TECNOLOGIE (Photovoltaic - High concentration PV – WindBiomass combustion – Geothermal - Solar water heating - CPS
parabolic trough (physical) - CPS parabolic trough (empirical) CPS power tower molten salt - CPS power tower direct steam CPS linear Fresnel molten salt - CPS liner Fresnel direct steam CPS dish Stirling - CPS generic model.
• ASPETTO ECONOMICO FINANZIARIO (Commercial - PPA
single owner - PPA partership flip whit debt (utility) - PPA
partership flip whitout debt (utility) - PPA sale leaseback (utility)
- LCOE calculator (FCR method) - No financial model
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DATASET
Dati di input:
▶ Location and Resource;
▶ Solar field;
▶ Collectors (SCAs);
▶ Receivers (HCEs);
▶ Power cycle;
▶ Thermal storage;
▶ Parasitics;
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Dati Area economico/finanziaria:
▶ System costs;
▶ Lifetime;
▶ Financial Parameters;
▶ Time of delivery factors;
▶ Incentives;
▶ Depreciation;
▶ Investment Model
OUTPUT – ENERGY MODEL
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OUTPUT – FINANCIAL MODEL
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OUTPUT – Analysis Options
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IL SISTEMA SMART AND GREEN ENERGY
WIREFRAME
Wireframe
L’utente ha la possibile di reperire le informazioni ricercate
tramite l’utilizzo di form di ricerca opportunamente realizzati e
di consultare le elaborazioni ottenute attraverso una
presentazione grafica-testuale di immediata comprensione.
Di seguito le caratteristiche del sistema:
▶ Dashboard
▶ DataSet
▶ Calculate
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IL SISTEMA SMART AND GREEN ENERGY
DASHBOARD
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IL SISTEMA SMART AND GREEN ENERGY
DATASET
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IL SISTEMA SMART AND GREEN ENERGY
DATASET
▶ La pagina “DataSet” permette la consultazione dei dati
presenti sul sistema informativo derivanti da OpenData o da
uploading effettuati da altri utenti.
▶ Attraverso una rappresentazione testuale delle informazioni
correlate da mappe interattive e grafici, le possibilità di
elaborazione dei dati possono essere modulate secondo diversi
criteri di accuratezza.
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IL SISTEMA SMART AND GREEN ENERGY
CALCULATE
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IL SISTEMA SMART AND GREEN ENERGY
INFRASTRUTTURA
▶ Il sistema informativo deve far fronte a diverse necessità
funzionali. Deve essere capace di immagazzinare grosse
quantità di dati, i quali dovranno poi essere elaborati in fase di
analisi – CLOUD ORIENTED
▶ Queste funzionalità si riflettono su una infrastruttura articolata
e con ampie possibilità di crescita legate alla quantità di
soggetti interessati ai servizi offerti ed alla quantità di dati
sottoposti ad elaborazione – WEB SERVICES vs CLOUD
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IL SISTEMA SMART AND GREEN ENERGY
INFRASTRUTTURA
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IL SISTEMA SMART AND GREEN ENERGY
MODELLO DEI DATI
Per lo scambio dei dati all’interno della piattaforma e per la loro
pubblicazione è stato definito un modello di rappresentazione
dell’impianto in formato XML.
Seguendo questa suddivisione vediamo di seguito i parametri di
interesse, che saranno poi indicati nel file XML, suddivisi per
macroarea e con una breve descrizione.
Dati struttura
▶ Data di creazione: data di creazione dell’impianto.
▶ Stato di completamento: indica se l’impianto è stato
completato o no nel formato (y/n).
▶ Installatore: azienda che ha sviluppato o installato l’impianto.
▶ Status: indica se l’impianto è un prototipo o è un prodotto
commerciale.
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IL SISTEMA SMART AND GREEN ENERGY
MODELLO DEI DATI
.
Strumenti e Tecnologie
▶ Collettori: segnala il tipo di collettore utilizzato tra quelli
esistenti (Parabolic Trough [PT] / Fresnel Reflector [FR] / Solar
Tower [ST] / Solar Dish [SD]).
▶ Ciclo di conversione: indica il ciclo di conversione utilizzato per
trasformare l’energia termica in energia elettrica (Ciclo Rankine
/ Ciclo Brayton / Motore Stirling).
▶ Vettore: indica il conduttore di energia termica (Olio sintetico /
Vapore / Sali fusi).
▶ Sistema di Storage: indica, se presente, quale sistema viene
utilizzato per immagazzinare energia termica nelle ore di non
irraggiamento (intermediate load / delayed intermediate load /
base load / peak load / none).
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IL SISTEMA SMART AND GREEN ENERGY
MODELLO DEI DATI
Parametri ambientali e di localizzazione
▶ Coordinate di localizzazione: vengono indicate latitudine e longitudine
relative al luogo di installazione dell’impianto.
▶ Nazione, città, indirizzo: ulteriori informazioni rispetto al luogo in cui è
situato l’impianto.
▶ Irraggiamento: viene indicato nella quantità di KWh per metro quadro
(kWh/m²/a).
▶ Dimensione: superficie utilizzata dall’impianto in metri quadri (m²).
▶ Parametri prestazionali
▶ Condizioni del vapore
▶ Temperatura: temperatura di picco raggiunta dal vapore in gradi
centigradi (°C).
▶ Pressione: pressione in bar.
▶ Capacità: capacità massima istantanea dell’impianto in MW.
▶ Richiesta d’Acqua: fabbisogno d’acqua per il funzionamento dell’impianto
(m3/d).
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IL SISTEMA SMART AND GREEN ENERGY
MODELLO DEI DATI
Parametri economici
▶ Costi d’installazione: costi relativi all’installazione completa
dell’impianto.
▶ Costi di manutenzione: costi di manutenzione e operazioni
successiva alla messa in funzione dell’impianto per ogni KWh
generato.
▶ Agevolazioni: indica se si è usufruito di un finanziamento
incentivante e di che entità.
▶ Occupati: una stima del numero di posti di lavoro generati
dalla struttura.
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IL SISTEMA SMART AND GREEN ENERGY
MODELLO DEI DATI
DATASET
Dati su consumi e produzione energetica da fonti rinnovabili in Italia
▶ http://www.dati.gov.it/
Dati statisti ed economici settore energia in Italia
▶ http://dati.istat.it/Index.aspx
▶ http://data.enel.com/dataresults?language=it
Dati su consumi e produzione energetica da fonti rinnovabili nel Regno
Unito - Opendata UK
▶ http://data.gov.uk/data/search?q=renewable+energy
Dati su consumi e produzione energetica da fonti rinnovabili in Europa Opendata UE
▶ https://opendata.europa.eu/en/data/dataset/aiqPUzHDhPoN3VlSto3cuw
▶ http://discover.ukdataservice.ac.uk/?q=renewable+energy
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IL SISTEMA SMART AND GREEN ENERGY
PROSPETTIVE
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IL SISTEMA SMART AND GREEN ENERGY
PROSPETTIVE
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IL SISTEMA SMART AND GREEN ENERGY
MODELLO DEI DATI
Primo step, consiste nella realizzazione di un aggregatore, il
quale permette:
▶ Identificazione delle sorgenti informative esterne per
l’acquisizione dei dati. Di conseguenza l’analisi delle
informazioni raccolte per la creazione e la validazione dei
modelli economici.
▶ Creazione e validazione di modelli relativi ai rendimenti.
▶ Visualizzazione grafica e reportistica comprendente funzioni di
analisi dei dati per la generazione di report su KPI,
Benchmarking e Cost analysis.
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IL SISTEMA SMART AND GREEN ENERGY
MODELLO DEI DATI
I parametri principali da considerare per lo sviluppo dei modelli
sono:
▶ informazioni di tipo ambientale;
▶ informazioni relative ai consumi energetici;
▶ informazioni relative agli impianti energetici;
▶ informazioni relative alla manutenzione degli impianti e agli
investimenti.
▶ analisi dei viewpoint al fine di individuare e modellare gli
stakeholder previsti per il sistema;
▶ sviluppo di concetti di ricerca semantica del dato: accedere al
contenuto di una serie di valori attraverso un filtro di accesso
che “oscuri” le caratteristiche di basso livello della serie stessa,
andando a raggruppare i dati su criteri legati a “tag” di ricerca.
.
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IL SISTEMA SMART AND GREEN ENERGY
USES CASE
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IL SISTEMA SMART AND GREEN ENERGY
PROSPETTIVE
Secondo step, consiste nello sviluppo di strumenti di supporto al
decision making.
Funzionalità offerte in questa fase sono:
▶ Forecast: funzionalità di previsione ad orizzonte temporale
definito per poter prevedere i fabbisogni;
▶ Statistical energetic analysis: suddivisione dei dati in
cluster omogenei, fino ad analisi più complesse che possono
riguardare la distribuzione spaziale e temporale dei parametri
per stime di trend e individuazione di anomalie.
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