Reti neurali per una comunità ad energia pulita
Un progetto di ricerca innovativo
Sin dalla loro primordiale invenzione, le reti neurali – Artificial Neural Networks (ANNs) – hanno sempre supportato la ricerca nel campo del Data Analytics.
Perchè non utilizzarle per simulare e dimensionare una comunità ad energia pulita (CEC), ci si chiede!
Primo a porsi questa domanda e a dare una risposta è stato un team di ricercatori internazionali afferenti a:
- Università della Calabria – Dipartimento di Ingegneria Meccanica, Energetica e Gestionale, DIMEG – Italia
- Università di Adiyaman – Dipartimento di Ingegneria Meccanica – Turchia
- Università di Waterloo – Dipartimento di Ingegneria Meccanica e Meccatronica e Waterloo Institute of Sustainable Energy, WISE – Canada.
A guidare il team di lavoro è il Ph.D. Ing. Domenico Mazzeo e a collaborare sul fronte italiano, insieme a lui, la Ph.Ds. Ing. Nicoletta Matera, l’Ing. Matteo Bonini e il Prof. Giuseppe Oliveti. A completare il team di ricercatori, ancora, i Proff. Jatin Nathwani e John Z. Wen e il Ph.D. Ing. Münür Sacit Herdem.
Una ricerca che mira al futuro avendo ben chiaro il presente: si prospetta all’orizzonte l’idea di un futuro sostenibile, un futuro in cui le macchine produrranno salute consumando energia pulita.
Siamo in linea con in futuro!
Alma S.r.l.
Alma ha partecipato alla ricerca, proponendo il proprio know-how al servizio di un futuro ad energia pulita: l’Ing. Antonietta Pellegrino ha strettamente collaborato con gli Ingg. Mazzeo e Matera per la generazione di un modello informativo tridimensionale della “comunità tipo”.
CEC è capace di includere edifici a destinazione varia, sistemi di generazione ibrida fotovoltaico ed eolico, sistemi di accumulo dell’energia prodotta e stazioni di ricarica per veicoli alimentati ad energia pulita.
E il modello informativo tridimensionale è un digital twin di CEC. Per la generazione del modello è stato utilizzato il software di BIM Authoring EDIFICIUS di ACCA Software nella release BIM3: tutte le componenti del CEC sono state modellate e integrate in un contesto urbano fittizio.
Un abstract dell’articolo
Un tool per il dimensionamento e per la previsione delle performance della comunità ad energia pulita è stato realizzato impiegando tecniche di intelligenza artificiale basate sulle reti neurali artificiali. Ad alimentare la comunità sono stati disposti:
- sistemi di generazione ibrido fotovoltaico – eolico
- sistemi di accumulo dell’energia prodotta
I sistemi di generazione di energia rinnovabile garantiscono l’alimentazione:
- dei carichi elettrici nel distretto di uffici
- delle postazioni di ricarica di veicoli elettrici
Il tool basato su reti neurali è stato allenato mediante ricchi database informativi caratterizzanti almeno 50000 comunità ad energia pulita nel mondo tenendo conto dell’estrema variabilità delle condizioni climatiche e del carico.
Il potente tool è applicabile ad una qualsiasi comunità ad energia pulita, con una qualsiasi potenza nominale installata, senza limitazioni geografiche, da implementare potenzialmente in qualsiasi località del mondo, e abbinabile a qualsiasi andamento di carico.
Lo strumento, inoltre, con pochi dati annuali in input è in grado di determinare direttamente le prestazioni annuali della comunità senza eseguire alcuna simulazione dinamica ottenendo risultati molto accurati quanto quelli derivanti da simulazioni orarie.
L’articolo è ora disponibile alla lettura
La ricerca qui presentata è stata sviluppata nell’ambito di una collaborazione internazionale tra i vari dipartimenti e i relativi ricercatori. I risultati della ricerca sono stati raccolti all’interno di un articolo recentemente approvato e pubblicato dalla rivista internazionale ENERGY.
L’articolo può essere consultato su ScienceDirect AL LINK
Energy is an international, multi-disciplinary journal in energy engineering and research. The journal aims to be a leading peer-reviewed platform and an authoritative source of information for analyses, reviews and evaluations related to energy. The journal covers research in mechanical engineering and thermal sciences, with a strong focus on energy analysis, energy modelling and prediction, integrated energy systems, energy planning and energy management.
Energy – The International Journal
Ringraziamenti
Ci preme ringraziare gli Ingg. Domenico Mazzeo e Nicoletta Matera, insieme al Prof. Giuseppe Oliveti, per averci resi partecipi di tale innovazione e coinvolti in questa prima passeggiata verso il futuro!
Con questo articolo speriamo di aver contribuito, almeno in parte, alla digitalizzazione del settore delle costruzioni AEC favorendo la diffusione della metodologia BIM!
Per saperne di più contattaci all’indirizzo formazione@almasoft.it
Stay Tuned, Stay BIM!
