Techno-economic Energy Management of Water-Integrated Multi- microgrid System using Dynamic Demand Response Programs

Nel mondo moderno, l'elettricità e l'acqua sono spesso trattate come servizi separati, che scorrono attraverso tubi e cavi distinti verso le nostre case e le nostre attività. Eppure, sono profondamente intrecciate; produrre elettricità richiede spesso enormi quantità di acqua per il raffreddamento, mentre pompare e trattare l'acqua richiede una significativa potenza elettrica. Questa connessione, nota come nesso acqua-energia, significa che gestire una risorsa influisce inevitabilmente sull'altra. Poiché le comunità si affidano sempre più a fonti di energia locali come i pannelli solari e le turbine eoliche per sostituire le grandi centrali elettriche centralizzate, la sfida si sposta dal semplice generare abbastanza energia al bilanciare domanda e offerta in tempo reale. Quando il sole non splende o il vento non soffia, le reti locali possono avere difficoltà, portando a blackout o a una costosa dipendenza da linee elettriche distanti. Per risolvere questo problema, gli ingegneri stanno sviluppando le "microgrid" — piccole reti energetiche autonome che possono operare indipendentemente. L'obiettivo è rendere questi sistemi locali più intelligenti, permettendo loro di regolare i consumi in base a ciò che è disponibile, proprio come una famiglia potrebbe spegnere le luci per risparmiare denaro, ma su una scala che mantenga un intero quartiere in funzione regolarmente.

Hamid Karimi, un ricercatore della Qom University of Technology in Iran, ha affrontato questo complesso compito di bilanciamento progettando un nuovo sistema di gestione per una rete di tre tali microgrid che sono anche responsabili della fornitura di acqua potabile. Nel suo studio, ha simulato uno scenario in cui queste reti locali erano dotate di pannelli solari, turbine eoliche, generatori diesel e batterie di accumulo, insieme a pozzi d'acqua, macchine per la desalinizzazione e serbatoi di stoccaggio. Il fulcro del suo lavoro è stato un processo di pianificazione in due fasi, progettato per gestire sia le realtà economiche che quelle tecniche della gestione di un tale sistema. La prima fase si è concentrata puramente sull'economia, calcolando il modo più economico per far funzionare il sistema decidendo quando acquistare energia dalla rete principale, quando utilizzare i generatori locali e quando spostare la produzione di acqua nei momenti in cui l'elettricità era economica. La seconda fase ha preso quel piano più economico e lo ha perfezionato per migliorare una specifica misura di indipendenza chiamata "indice di misura dell'autosufficienza". Questo indice premia essenzialmente il sistema per la generazione della propria energia localmente piuttosto che per il ricorso alla rete principale, il che aiuta a ridurre le perdite di energia e a mantenere stabile la tensione locale.

Un'innovazione critica nell'approccio di Karimi è stata il modo in cui ha gestito la "risposta alla domanda" (demand response), una strategia in cui i consumatori accettano di modificare il proprio utilizzo di elettricità in risposta a segnali. Gli studi precedenti spesso assumevano che una microgrid potesse semplicemente tagliare o aggiungere una percentuale fissa del proprio carico in qualsiasi momento, in modo simile ad assumere che una persona potesse mangiare esattamente la stessa quantità di cibo extra indipendentemente dal fatto che fosse già sazia o affamata. Karimi ha sostenuto che questo fosse irrealistico. Invece, ha sviluppato un programma dinamico che osserva le abitudini quotidiane reali delle microgrid. Ha riconosciuto che durante le ore di morbida, quando l'elettricità è economica e la domanda è bassa, una microgrid ha ampio margine per aumentare il pompaggio dell'acqua o la ricarica delle proprie batterie. Al contrario, durante le ore di punta, quando tutti utilizzano energia, c'è pochissimo spazio per aggiungere altro carico, ma c'è un margine significativo per ridurlo. Calcolando questi limiti ora per ora, il sistema può prendere decisioni molto più intelligenti. Ad esempio, il modello ha determinato che durante le prime ore del mattino, le microgrid potevano aumentare il pompaggio dell'acqua fino al 20 percento, mentre durante il picco serale, potevano ridurre il consumo di un margine simile, una flessibilità che un sistema rigido a tasso fisso semplicemente non poteva raggiungere.

Quando Karimi ha eseguito le sue simulazioni confrontando questo nuovo metodo dinamico con un approccio tradizionale a tasso fisso, i risultati sono stati sorprendenti. Il sistema dinamico ha ridotto il costo operativo totale delle tre microgrid di circa il 20 percento, risparmiando oltre 700 dollari nella giornata simulata rispetto al metodo standard. Ancora più importante, ha migliorato drasticamente l'affidabilità del sistema. La quantità di elettricità non fornita, nota come "energia non fornita", è scesa di due terzi, passando da oltre 1.300 kilowattora a poco meno di 440 kilowattora. Ciò è accaduto perché il modello dinamico ha permesso alle microgrid di spostare la produzione di acqua e la ricarica delle batterie nei momenti in cui l'energia rinnovabile locale era abbondante e i prezzi erano bassi, invece di lottare per soddisfare la domanda durante le ore di punta costose e ad alta tensione. Il sistema è diventato anche più autosufficiente, con l'indice di misura dell'autosufficienza che è salito da circa il 79 percento all'86 percento, il che significa che le reti locali sono state in grado di soddisfare più dei propri bisogni senza attingere dalla rete principale.

Lo studio ha anche rivelato come i sistemi idrici ed energetici si influenzassero a vicenda in modi inaspettati. La simulazione ha mostrato che le microgrid davano priorità al pompaggio dell'acqua dai pozzi sotterranei perché richiedeva meno elettricità rispetto al funzionamento delle unità di desalinizzazione. Tuttavia, quando la produzione di vento e solare era elevata, il sistema deviava automaticamente quell'energia pulita in eccesso per far funzionare le macchine di desalinizzazione, riempiendo i serbatoi di acqua dolce per l'uso successivo. Questa coordinazione ha regolarizzato il profilo del carico giornaliero, rendendo la curva dell'utilizzo di elettricità più piatta ed efficiente. I ricercatori hanno introdotto una nuova metrica chiamata "indice del profilo del carico morbido" per misurare questa regolarità, e il modello dinamico ha migliorato questo punteggio di circa il 4 percento rispetto all'approccio statico. Al termine della simulazione, le microgrid avevano dimostrato con successo che trattare l'acqua e l'elettricità come un sistema unico e coordinato, gestito da una risposta flessibile e intelligente alle condizioni in tempo reale, poteva rendere le reti energetiche locali più economiche, più affidabili e molto più indipendenti. I risultati suggeriscono che, mentre le comunità si muovono verso l'energia decentralizzata, la chiave del successo non risiede solo nell'avere più pannelli solari o batterie, ma nel comprendere il potenziale preciso, ora per ora, di spostare la domanda in un modo che rispetti i limiti fisici del sistema.