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Ricerca e tecnologia: nuove opportunità per le fonti energetiche
rinnovabili
“ll valore delle previsioni di produzione a breve termine per le FER”
Luca Massidda, CRS4
24 Giugno 2021
1
Sommario
• Cos’è il CRS4
• FER nella distribuzione
energetica
• Il valore della previsione
• Alcuni progetti sviluppati al CRS4
- NETfficient
- Tessuto Digitale Metropolitano
- SENDER
2
CRS4
• Il CRS4 è un centro di ricerca interdisciplinare costituito dalla Regione Autonoma della Sardegna nel 1990 il cui
socio unico è l'agenzia regionale Sardegna Ricerche.
• Il Centro promuove lo studio, lo sviluppo e l'applicazione di soluzioni innovative a problemi provenienti da
ambienti naturali, sociali e industriali. Tali sviluppi e soluzioni si basano sulla Scienza e Tecnologia
dell'Informazione e sul Calcolo Digitale ad alte prestazioni.
• Dal 2003 il Centro è situato nel Parco Scientifico e Tecnologico (Polaris), luogo di attrazione per la ricerca high-
tech, nel Comune di Pula a circa 40 km da Cagliari.
• Il CRS4, inizialmente guidato dal Premio Nobel per la Fisica Carlo Rubbia (1990 - 1999), ha avuto i seguenti
Presidenti: Nicola Cabibbo (2000 - 2003), Carlo Rubbia (2003 - 2006), Paolo Zanella (2006 - 2014), Luigi Filippini
(2014 - 2017), Annalisa Bonfiglio (2017-2020). Il 9 Luglio 2020 è stato nominato Amministratore Unico Giacomo
Cao.
• Attualmente al CRS4 sono impiegate circa 130 persone.
• La missione del Centro è quella di aiutare la Sardegna a dar vita e far crescere un tessuto di imprese hi-tech
essenziali per il suo sviluppo economico e culturale.
• Lo sviluppo tecnologico e la ricerca scientifica del CRS4 si focalizzano sulle tecnologie computazionali abilitanti e
sulla loro applicazione nei settori delle bioscienze, della società dell'informazione, dell'energia e dell'ambiente.
Settori tematici caratterizzati da un elevato impatto economico e sociale, che rispondono alle esigenze del
mercato, della collettività e alla necessità di sviluppare prodotti, processi e servizi ad alto contenuto
tecnologico.
• L'obiettivo del Centro è studiare, sviluppare e applicare soluzioni innovative attraverso un approccio
multidisciplinare, avvalendosi di competenze e conoscenze altamente specializzate. Su queste basi, il CRS4
stipula accordi con il mondo accademico, imprenditoriale e scientifico, partecipando anche a rilevanti progetti
nazionali ed internazionali.
3
FER nella distribuzione energetica
4
Pierro, M., Perez, R., Perez, M., Moser, D., & Cornaro, C.
(2020). Italian protocol for massive solar integration:
imbalancemitigation strategies. Renewable Energy.
doi:10.1016/j.renene.2020.01.145
FER nella distribuzione energetica
Pierro, M., Perez, R., Perez, M., Moser, D., & Cornaro, C.
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imbalancemitigation strategies. Renewable Energy.
doi:10.1016/j.renene.2020.01.145
5
FER nella distribuzione energetica
Carlo Brancucci Martinez-Anido, Benjamin Botor,
Anthony R. Florita, Caroline Draxl, Siyuan Lu, Hendrik F.
Hamann, Bri-Mathias Hodge, The value of day-ahead
solar power forecasting improvement, Solar Energy,
Volume 129, 2016 6
FER nella distribuzione energetica
7
Pierro, M., Perez, R., Perez, M., Moser, D., & Cornaro, C.
(2020). Italian protocol for massive solar integration:
imbalancemitigation strategies. Renewable Energy.
doi:10.1016/j.renene.2020.01.145
Il valore della previsione
8
Pierro, M., Perez, R., Perez, M., Moser, D., & Cornaro, C.
(2020). Italian protocol for massive solar integration:
imbalancemitigation strategies. Renewable Energy.
doi:10.1016/j.renene.2020.01.145
Il valore della previsione
Carlo Brancucci Martinez-Anido, Benjamin Botor, Anthony R. Florita, Caroline Draxl,
Siyuan Lu, Hendrik F. Hamann, Bri-MathiasHodge, The value of day-ahead solar
power forecasting improvement, Solar Energy, Volume 129, 2016
Pierro, M., Perez, R., Perez, M., Moser, D., & Cornaro, C. (2020). Italian protocol for massive solar integration:
imbalancemitigation strategies. Renewable Energy.doi:10.1016/j.renene.2020.01.145
9
NETfficient: descrizione del progetto
• NETfficient: Energy and economic efficiency for today’s smart
communities through integrated multi storage technologies
• Finanziamento: H2020-LCE-2014-3, Innovation Action
• Durata: 48M, 01/2015 - 12/2018
• Partner: Ayesa, Zigor, Santander, PowerTech, Williams, Swerea,
Vanderborre, Borkum, Steinbeis, Fraunhofer, Schneider, UniCa
• Obiettivo: Il progetto ha testato tecnologie locali di stoccaggio
dell'energia e sviluppato strumenti di informazione e
comunicazione, per sfruttare le sinergie tra lo stoccaggio di
energia, la rete intelligente e i cittadini.
• Task: CRS4 ha sviluppato gli algoritmi di previsione della rete,
basati sulla simulazione numerica ad alte prestazioni delle
condizioni meteorologiche locali e su tecniche di
apprendimento automatico che prevedono i flussi di energia
per l'intera rete intelligente e per le singole case ed edifici;
fornendo previsioni di carico, potenza eolica e potenza
fotovoltaica.
10
NETfficient: descrizione del progetto
11
NETfficient: peak shaving and ancillary services
12
NETfficient: homes and buildings use case
13
NETfficient: previsioni per gli impianti fotovoltaici
Weather conditions
Past power
Optimizer
Clear Sky model
M.A.R.S.
MODEL
Training
Weather conditions
Future power
Clear Sky model
M.A.R.S.
MODEL
Production
Sunny week Cloudy week
14
NETfficient: previsioni per le turbine eoliche
15
NETfficient: previsione degli scambi energetici
16
TDM: descrizione del progetto
• TDM : Tessuto Digitale Metropolitano
• Finanziamento: POR FESR Sardegna 2014
– 2020 Asse 1 Azione 1.1.3
• Durata: 06/2019 - 06/2022
• Partner: UniCA
• Obiettivo: Offrire nuove soluzioni intelligenti
per aumentare l'attrattività della città, la
gestione delle risorse e la sicurezza e la
qualità della vita dei cittadini, attraverso la
ricerca e lo sviluppo di tecnologie abilitanti e
soluzioni verticali innovative per la
protezione dai rischi ambientali, l'efficienza
energetica e la fruizione del patrimonio
culturale.
• Task: Sviluppo di tecnologie e applicazioni
per l'efficienza energetica e la
consapevolezza energetica
17
TDM: monitoraggio energetico
18
TDM: dashboard ed applicazioni
19
TDM: previsione dei consumi
20
TDM: previsione della generazione
21
SENDER: descrizione del progetto
• SENDER : Sustainable Consumer engagement and
demand response
• Finanziamento: H2020, LC-SC3-EC-3-2020,
Innovation Action
• Durata: 48M, 10/2020 - 09/2024
• Partner: Smart Innovation Norway (Coordinator),
Trialog, Euroquality, Hypertech (15)
• Obiettivo: Sviluppare e testare la prossima
generazione di applicazioni di servizi energetici per
la demand response, l’automazione ed il comfort
domestico, coinvolgendo direttamente i
consumatori/produttori in un processo di co-
creazione con altri attori del settore energetico
durante la progettazione, lo sviluppo e l'utilizzo di
meccanismi pro-attivi per il demand-response.
• Task: Sviluppo del servizio di previsione
probabilistica del carico e della generazione di
energia rinnovabile per il consumatore/produttore
22
SENDER: descrizione del progetto
23
Pubblicazioni recenti
• Massidda, Luca, Marino Marrocu, and Simone Manca. "Non-intrusive load disaggregation via a fully convolutional neural network: improving the accuracy on
unseen household." In 2020 2nd IEEE International Conference on Industrial Electronics for Sustainable Energy Systems (IESES), vol. 1, pp. 317-322. IEEE,
2020.
• Pinna, Andrea, and Luca Massidda. "A Procedure for Complete Census Estimation of Rooftop Photovoltaic Potential in Urban Areas." Smart Cities 3, no. 3
(2020): 873-893.
• Salimbeni, Andrea, Mario Porru, Luca Massidda, and Alfonso Damiano. "A Forecasting-Based Control Algorithm for Improving Energy Managment in High
Concentrator Photovoltaic Power Plant Integrated with Energy Storage Systems." Energies 13, no. 18 (2020): 4697.
• Marrocu, Marino, and Luca Massidda. "Performance Comparison between Deep Learning and Optical Flow-Based Techniques for Nowcast Precipitation from
Radar Images." Forecasting 2.2 (2020): 194-210.
• Massidda, Luca, Marino Marrocu, and Simone Manca. "Non-Intrusive Load Disaggregation by Convolutional Neural Network and Multilabel Classification."
Applied Sciences 10.4 (2020): 1454.
• Massidda, Luca, and Marino Marrocu. "Smart meter forecasting from one minute to one year horizons." Energies 11.12 (2018): 3520.
• Massidda, Luca, and Marino Marrocu. "Quantile Regression Post-Processing of Weather Forecast for Short-Term Solar Power Probabilistic Forecasting."
Energies 11.7 (2018): 1763.
• Massidda, Luca, and Marino Marrocu. "Decoupling weather influence from user habits for an optimal electric load forecast system." Energies 10.12 (2017):
2171.
• Marrocu, Marino, and Luca Massidda. "A simple and effective approach for the prediction of turbine power production from wind speed forecast." Energies
10.12 (2017): 1967.
• Massidda, Luca, and Marino Marrocu. "Use of Multilinear Adaptive Regression Splines and numerical weather prediction to forecast the power output of a PV
plant in Borkum, Germany." Solar Energy 146 (2017): 141-149.
24
Grazie per l’attenzione
Luca Massidda
luca.massidda@crs4.it
CRS4 - HPC for Energy & Environment
Località Piscina Manna, Edificio 1
09050 Pula (CA), Italy
www.crs4.it
Tel: +39 070 9250 1
Fax: +39 070 9250 216
Email: info@crs4.it
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Il valore delle previsioni di produzione a breve termine per le FER

  • 1. Ricerca e tecnologia: nuove opportunità per le fonti energetiche rinnovabili “ll valore delle previsioni di produzione a breve termine per le FER” Luca Massidda, CRS4 24 Giugno 2021 1
  • 2. Sommario • Cos’è il CRS4 • FER nella distribuzione energetica • Il valore della previsione • Alcuni progetti sviluppati al CRS4 - NETfficient - Tessuto Digitale Metropolitano - SENDER 2
  • 3. CRS4 • Il CRS4 è un centro di ricerca interdisciplinare costituito dalla Regione Autonoma della Sardegna nel 1990 il cui socio unico è l'agenzia regionale Sardegna Ricerche. • Il Centro promuove lo studio, lo sviluppo e l'applicazione di soluzioni innovative a problemi provenienti da ambienti naturali, sociali e industriali. Tali sviluppi e soluzioni si basano sulla Scienza e Tecnologia dell'Informazione e sul Calcolo Digitale ad alte prestazioni. • Dal 2003 il Centro è situato nel Parco Scientifico e Tecnologico (Polaris), luogo di attrazione per la ricerca high- tech, nel Comune di Pula a circa 40 km da Cagliari. • Il CRS4, inizialmente guidato dal Premio Nobel per la Fisica Carlo Rubbia (1990 - 1999), ha avuto i seguenti Presidenti: Nicola Cabibbo (2000 - 2003), Carlo Rubbia (2003 - 2006), Paolo Zanella (2006 - 2014), Luigi Filippini (2014 - 2017), Annalisa Bonfiglio (2017-2020). Il 9 Luglio 2020 è stato nominato Amministratore Unico Giacomo Cao. • Attualmente al CRS4 sono impiegate circa 130 persone. • La missione del Centro è quella di aiutare la Sardegna a dar vita e far crescere un tessuto di imprese hi-tech essenziali per il suo sviluppo economico e culturale. • Lo sviluppo tecnologico e la ricerca scientifica del CRS4 si focalizzano sulle tecnologie computazionali abilitanti e sulla loro applicazione nei settori delle bioscienze, della società dell'informazione, dell'energia e dell'ambiente. Settori tematici caratterizzati da un elevato impatto economico e sociale, che rispondono alle esigenze del mercato, della collettività e alla necessità di sviluppare prodotti, processi e servizi ad alto contenuto tecnologico. • L'obiettivo del Centro è studiare, sviluppare e applicare soluzioni innovative attraverso un approccio multidisciplinare, avvalendosi di competenze e conoscenze altamente specializzate. Su queste basi, il CRS4 stipula accordi con il mondo accademico, imprenditoriale e scientifico, partecipando anche a rilevanti progetti nazionali ed internazionali. 3
  • 4. FER nella distribuzione energetica 4 Pierro, M., Perez, R., Perez, M., Moser, D., & Cornaro, C. (2020). Italian protocol for massive solar integration: imbalancemitigation strategies. Renewable Energy. doi:10.1016/j.renene.2020.01.145
  • 5. FER nella distribuzione energetica Pierro, M., Perez, R., Perez, M., Moser, D., & Cornaro, C. (2020). Italian protocol for massive solar integration: imbalancemitigation strategies. Renewable Energy. doi:10.1016/j.renene.2020.01.145 5
  • 6. FER nella distribuzione energetica Carlo Brancucci Martinez-Anido, Benjamin Botor, Anthony R. Florita, Caroline Draxl, Siyuan Lu, Hendrik F. Hamann, Bri-Mathias Hodge, The value of day-ahead solar power forecasting improvement, Solar Energy, Volume 129, 2016 6
  • 7. FER nella distribuzione energetica 7 Pierro, M., Perez, R., Perez, M., Moser, D., & Cornaro, C. (2020). Italian protocol for massive solar integration: imbalancemitigation strategies. Renewable Energy. doi:10.1016/j.renene.2020.01.145
  • 8. Il valore della previsione 8 Pierro, M., Perez, R., Perez, M., Moser, D., & Cornaro, C. (2020). Italian protocol for massive solar integration: imbalancemitigation strategies. Renewable Energy. doi:10.1016/j.renene.2020.01.145
  • 9. Il valore della previsione Carlo Brancucci Martinez-Anido, Benjamin Botor, Anthony R. Florita, Caroline Draxl, Siyuan Lu, Hendrik F. Hamann, Bri-MathiasHodge, The value of day-ahead solar power forecasting improvement, Solar Energy, Volume 129, 2016 Pierro, M., Perez, R., Perez, M., Moser, D., & Cornaro, C. (2020). Italian protocol for massive solar integration: imbalancemitigation strategies. Renewable Energy.doi:10.1016/j.renene.2020.01.145 9
  • 10. NETfficient: descrizione del progetto • NETfficient: Energy and economic efficiency for today’s smart communities through integrated multi storage technologies • Finanziamento: H2020-LCE-2014-3, Innovation Action • Durata: 48M, 01/2015 - 12/2018 • Partner: Ayesa, Zigor, Santander, PowerTech, Williams, Swerea, Vanderborre, Borkum, Steinbeis, Fraunhofer, Schneider, UniCa • Obiettivo: Il progetto ha testato tecnologie locali di stoccaggio dell'energia e sviluppato strumenti di informazione e comunicazione, per sfruttare le sinergie tra lo stoccaggio di energia, la rete intelligente e i cittadini. • Task: CRS4 ha sviluppato gli algoritmi di previsione della rete, basati sulla simulazione numerica ad alte prestazioni delle condizioni meteorologiche locali e su tecniche di apprendimento automatico che prevedono i flussi di energia per l'intera rete intelligente e per le singole case ed edifici; fornendo previsioni di carico, potenza eolica e potenza fotovoltaica. 10
  • 12. NETfficient: peak shaving and ancillary services 12
  • 13. NETfficient: homes and buildings use case 13
  • 14. NETfficient: previsioni per gli impianti fotovoltaici Weather conditions Past power Optimizer Clear Sky model M.A.R.S. MODEL Training Weather conditions Future power Clear Sky model M.A.R.S. MODEL Production Sunny week Cloudy week 14
  • 15. NETfficient: previsioni per le turbine eoliche 15
  • 16. NETfficient: previsione degli scambi energetici 16
  • 17. TDM: descrizione del progetto • TDM : Tessuto Digitale Metropolitano • Finanziamento: POR FESR Sardegna 2014 – 2020 Asse 1 Azione 1.1.3 • Durata: 06/2019 - 06/2022 • Partner: UniCA • Obiettivo: Offrire nuove soluzioni intelligenti per aumentare l'attrattività della città, la gestione delle risorse e la sicurezza e la qualità della vita dei cittadini, attraverso la ricerca e lo sviluppo di tecnologie abilitanti e soluzioni verticali innovative per la protezione dai rischi ambientali, l'efficienza energetica e la fruizione del patrimonio culturale. • Task: Sviluppo di tecnologie e applicazioni per l'efficienza energetica e la consapevolezza energetica 17
  • 19. TDM: dashboard ed applicazioni 19
  • 20. TDM: previsione dei consumi 20
  • 21. TDM: previsione della generazione 21
  • 22. SENDER: descrizione del progetto • SENDER : Sustainable Consumer engagement and demand response • Finanziamento: H2020, LC-SC3-EC-3-2020, Innovation Action • Durata: 48M, 10/2020 - 09/2024 • Partner: Smart Innovation Norway (Coordinator), Trialog, Euroquality, Hypertech (15) • Obiettivo: Sviluppare e testare la prossima generazione di applicazioni di servizi energetici per la demand response, l’automazione ed il comfort domestico, coinvolgendo direttamente i consumatori/produttori in un processo di co- creazione con altri attori del settore energetico durante la progettazione, lo sviluppo e l'utilizzo di meccanismi pro-attivi per il demand-response. • Task: Sviluppo del servizio di previsione probabilistica del carico e della generazione di energia rinnovabile per il consumatore/produttore 22
  • 23. SENDER: descrizione del progetto 23
  • 24. Pubblicazioni recenti • Massidda, Luca, Marino Marrocu, and Simone Manca. "Non-intrusive load disaggregation via a fully convolutional neural network: improving the accuracy on unseen household." In 2020 2nd IEEE International Conference on Industrial Electronics for Sustainable Energy Systems (IESES), vol. 1, pp. 317-322. IEEE, 2020. • Pinna, Andrea, and Luca Massidda. "A Procedure for Complete Census Estimation of Rooftop Photovoltaic Potential in Urban Areas." Smart Cities 3, no. 3 (2020): 873-893. • Salimbeni, Andrea, Mario Porru, Luca Massidda, and Alfonso Damiano. "A Forecasting-Based Control Algorithm for Improving Energy Managment in High Concentrator Photovoltaic Power Plant Integrated with Energy Storage Systems." Energies 13, no. 18 (2020): 4697. • Marrocu, Marino, and Luca Massidda. "Performance Comparison between Deep Learning and Optical Flow-Based Techniques for Nowcast Precipitation from Radar Images." Forecasting 2.2 (2020): 194-210. • Massidda, Luca, Marino Marrocu, and Simone Manca. "Non-Intrusive Load Disaggregation by Convolutional Neural Network and Multilabel Classification." Applied Sciences 10.4 (2020): 1454. • Massidda, Luca, and Marino Marrocu. "Smart meter forecasting from one minute to one year horizons." Energies 11.12 (2018): 3520. • Massidda, Luca, and Marino Marrocu. "Quantile Regression Post-Processing of Weather Forecast for Short-Term Solar Power Probabilistic Forecasting." Energies 11.7 (2018): 1763. • Massidda, Luca, and Marino Marrocu. "Decoupling weather influence from user habits for an optimal electric load forecast system." Energies 10.12 (2017): 2171. • Marrocu, Marino, and Luca Massidda. "A simple and effective approach for the prediction of turbine power production from wind speed forecast." Energies 10.12 (2017): 1967. • Massidda, Luca, and Marino Marrocu. "Use of Multilinear Adaptive Regression Splines and numerical weather prediction to forecast the power output of a PV plant in Borkum, Germany." Solar Energy 146 (2017): 141-149. 24
  • 25. Grazie per l’attenzione Luca Massidda luca.massidda@crs4.it CRS4 - HPC for Energy & Environment Località Piscina Manna, Edificio 1 09050 Pula (CA), Italy www.crs4.it Tel: +39 070 9250 1 Fax: +39 070 9250 216 Email: info@crs4.it 25