Sviluppo di un modello di ottimizzazione economica, energetica e di emissioni di CO2 per una centrale termoelettrica cogenerativa a ciclo combinato

Esposito, Francesco (2024) Sviluppo di un modello di ottimizzazione economica, energetica e di emissioni di CO2 per una centrale termoelettrica cogenerativa a ciclo combinato. [Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in Ingegneria energetica [LM-DM270], Documento full-text non disponibile
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Abstract

Negli ultimi anni, l'importanza dell'efficienza energetica e ambientale è diventata cruciale nello sviluppo e nella gestione dei sistemi energetici. Spesso, l'attenzione è focalizzata esclusivamente sulle innovazioni tecnologiche atte a migliorare le performance dei sistemi esistenti, trascurando il potenziale miglioramento derivante da una gestione ottimizzata. Questa tesi propone lo sviluppo di un modello matematico per ottimizzare la gestione di un impianto termico cogenerativo a ciclo combinato situato a Porcari (LU) e di proprietà di DS Smith Packaging Italia S.p.A. Il modello si concentra sulla modellazione dei singoli componenti dell'impianto e sulle loro interconnessioni, consentendo una comprensione approfondita delle dinamiche operative e l'identificazione di possibili miglioramenti. L'obiettivo principale è sviluppare un modello di gestione per massimizzare l'efficienza economica dell'impianto, con particolare attenzione al risparmio energetico, all'impatto ambientale e al profitto finanziario. Questo modello sarà implementato in un software user-friendly per facilitarne l'utilizzo da parte del personale addetto alla gestione dell'impianto.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea magistrale)
Autore della tesi
Esposito, Francesco
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Modellazione, Modello, Ottimizzazione, Economica, Economia, Energia, Impianto, Termoelettrico, Cogenerazione, Ciclo, Combinato, Turbina, Gas, Vapore, Post, Combustore, Certificati, Bianchi, CO2, Emissioni, Gestione, Applicazione, Programmazione, MATLAB, Regressione
Data di discussione della Tesi
20 Marzo 2024
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