VALORIZZARE I DATI GIÀ RACCOLTI PER GENERARE MAGGIOR PROFITTO: IL CASO DI UNA CENTRALE DI COGENERAZIONE

VALORIZZARE I DATI GIÀ RACCOLTI PER GENERARE MAGGIOR PROFITTO: IL CASO DI UNA CENTRALE DI COGENERAZIONE

La sfida più grande che le infrastrutture cogenerative devono affrontare è l’ottimizzazione del processo di produzione combinata di energia elettrica e termica; cioè massimizzare la produzione di energia elettrica quando l’utenza termica diminuisce o viceversa, in modo da poter vendere elettricità e calore (caldo o freddo) al prezzo più vantaggioso, mantenendo alto il rendimento dell’impianto.

In questo caso studio sarà mostrato come è possibile ottimizzare la gestione di un impianto cogenerativo con il triplice scopo di:

  1. 1. garantire agli utilizzatori l’energia necessaria, quando necessaria ed al miglior costo possibile;
  2. 2. intercettare sul nascere malfunzionamenti e sprechi, ottimizzando la gestione degli asset;
  3. 3. vendere l’energia in surplus al miglior prezzo, ovvero evitare di produrre eccessi quando il prezzo di vendita non è interessante o quando non coerente con i vincoli normativi.

 

CONTESTO AZIENDALE

Il cliente è una società italiana che gestisce impianti di cogenerazione e cede al mercato le eccedenze rispetto ai fabbisogni degli utilizzatori. Nell’esempio che segue ci riferiamo ad un impianto di 66 MW a servizio di una serie di edifici commerciali. Nonostante fosse già presente un sistema DCS in grado di acquisire una vasta gamma di misurazioni dal campo, il gestore dell’impianto voleva capire con precisione se stesse producendo energia con la migliore efficienza. In particolare, il costo dell’energia è critico quando il prezzo di cessione alla rete diminuisce.

SOLUZIONE

Con la piattaforma Rebecca di MIPU i dati di impianto vengono raccolti sia dal sistema DCS che direttamente da sensori di terze parti.

L’obiettivo è partire dal patrimonio informativo esistente per simulare, attraverso una serie di intelligenze in cascata, il comportamento atteso dell’impianto al variare delle richieste, delle condizioni operative e dello stato di salute dei macchinari.

In particolare la strategia algoritmica elaborata consente di:

  • predire la richiesta di energia da ogni edificio, in funzione di parametri quali il numero di persone presenti, la temperatura interna ed esterna, l’irraggiamento;
  • controllare costantemente il rendimento del sistema e degli asset, identificando malfunzionamenti e sprechi sulla base di modelli di manutenzione predittiva sia sul sistema primario che secondario;
  • supportare l’operatore nel decidere quale è l’assetto ottimale di conduzione dell’impianto in funzione della richiesta da parte dell’edificio e del prezzo previsto di vendita dell’energia alla rete.

Ad esempio, è possibile selezionare l’assetto di sistema più conveniente dal punto di vista economico. In particolare, l’operatore può scegliere se massimizzare la produzione di energia elettrica o termica sulla base del prezzo dell’elettricità sul mercato e della richiesta di calore dell’utenza.

La simulazione considera ogni parametro in grado di influenzare il sistema. I risultati vengono confrontati in termini di costi, ricavi e profitti. Durante la simulazione vengono anche considerati vincoli fisici e operativi, come il numero massimo di avvii e arresti per l’apparecchiatura o il minimo set-up consentito. Vincoli quali i certificati bianchi possono essere aggiunti per rendere la simulazione il più precisa possibile. La funzionalità di gestione remota consente di controllare la piattaforma anche a distanza, dopo un accesso di convalida sicuro.

RISULTATI OTTENUTI

Il modello di collaborazione sviluppato prevede una fee di set-up ed uno split tra MIPU e il cliente del maggior beneficio derivante dall’utilizzo del sistema. Nel primo anno dalla messa in funzione la soluzione implementata ha generato un maggior beneficio di 1,2 milioni di euro, pari ad un aumento del 46% rispetto alla gestione precedente.

Il risultato è dovuto principalmente all’ottimizzazione giornaliera del piano di produzione. Ora infatti il sistema può combinare le competenze degli operatori con un sistema di simulazione che calcola i profitti di ogni possibile scenario.

Il monitoraggio e la diagnostica in tempo reale hanno contribuito ad intercettare anomalie nell’impianto e a valutare ex-ante i benefici conseguenti alle sostituzioni di componenti. Ad esempio, è stato possibile intercettare una perdita di uno dei generatori di vapore, anticipando l’intervento di manutenzione alla prima fermata utile ed evitando uno spreco di risorse stimato in 10.000 €/mese.

 

La nostra piattaforma Rebecca è in grado di rispondere a queste ed altre esigenze con i suoi moduli. Se vuoi saperne di più clicca qui oppure contattaci.

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