Impatto dell’incertezza di elementi previsionali sull’ottimizzazione del dispacciamento di impianti cogenerativi

Il lavoro di tesi si è svolto presso Optit S.r.l., azienda operante nel settore del teleriscaldamento. Optit propone sul mercato OptiEPM (Energy Production and Management), un Decision Support System per l'ottimizzazione della produzione e del dispacciamento di energia. Tale soluzione è utilizzata nei principali impianti cogenerativi connessi a reti termiche in Italia. Il problema matematico di unit commitment da ottimizzare prevede di ricevere in input diversi dati, tra cui il profilo di domanda termica e i prezzi del mercato elettrico MGP. Questi input sono deterministici, e il modello matematico calcola una soluzione che si rivela ottima per tali specifici input. Tuttavia, ogni previsione è affetta da incertezza: per questo motivo, una soluzione calcolata dal modello come ottima potrebbe non essere più ottima se le condizioni reali si discostassero da quelle previste. L’analisi in questa tesi è stata effettuata per un impianto "demo" realmente esistente, e mira a valutare la resilienza della soluzione e la robustezza dell’ottimizzazione iniziale al variare delle condizioni di input, in particolare perturbando domanda termica e prezzi elettrici. Si vuole inoltre valutare la possibilità di introdurre caratteristiche più sofisticate nel modello, che tengano conto della componente di incertezza presente nel profilo di domanda termica, e aprano alla possibilità di realizzare peak shaving.