Appunti dell'esame Gestione dei sistemi energetici Economia dell'energia - sintesi

Questo documento raccoglie la sintesi degli appunti presi dal sottoscritto per incentrare le idee

principali del corso tenuto dal professore Salvatore Mancò. L'ordine logico con cui sono presentati

gli appunti segue quello del testo consigliato dal docente Dispense del corso gestione dei sistemi

energetici. Tale corso è quello che ha mutuato "Economia dell'energia" nell'anno accademico 2019

- 2020 al Politecnico di Torino.

Gli appunti presenti sono quelli relativi alle lezioni sui capitoli 3, 4, 5, 6 e 7 del testo consigliato dal

docente.

All'interno di questo documento non sono presenti esercizi risolti ma c'è solamente la parte teorica.

Indice: Caratterizzazione dei consumi energetici pag. 2

 Misura dell'energia. Criteri pag. 8

 Efficienza energetica dei processi / sistemi pag. 10

 Controllo di gestione dell'energia pag. 15

 Indici di consumo pag. 22

 Stefano Bonetto

1 CAPITOLO 3 - Caratterizzazione dei consumi energetici

Idealmente si vuole avere una struttura dei costi flessibile in modo da saper rispondere alla

variabilità del mercato.

L'approccio che si vuole seguire è mettere in relazione i costi energetici con le variabili che li

influenzano. energy drivers

La norma sui sistemi di gestione dell'energia è la ISO 50001 del 2018 (le dispense non sono state

aggiornate però il professore fa riferimento alla versione del 2018).

Energy monitoring and targeting: raccolta, analisi e interpretazione di informazioni sull'uso

dell'energia → si vogliono misurare le prestazioni di un sistema e individuare opportunità per

ridurre i consumi e dunque i costi.

Figura fondamentale: energy manager è la figura dirigenziale

dirige il processo di energy review

consiste nell'analizzare gli usi e i

Pianificazione dell'energy review: consumi di energia, identificare le aree che

INPUT: usi dell'energia presenti e passati, variabili rilevanti mostrano consumi significativi e identificare le

nell'uso dell'energia, prestazioni. opportunità di miglioramento nelle prestazioni

energetiche

illustrati all'inizio del capitolo 4

OUTPUT: energy baseline (EnB), EnPI (indice di prestazione energetica, energy performance

indicator), target, obiettivi, piani d'azione.

L'attività di energy monitoring and targeting o di energy review può essere fatta a livello dell'intero

stabilimento oppure a livello di determinati reparti. Servono dei contatori per misurare l'energia

consumata.

Gli energy drivers più usati sono la produzione, i gradi giorno, la variazione di ore buio, i giorni

lavorati.

Es. se dal grafico dei consumi si vede che

nei mesi estivi il consumo di gas naturale è

nullo → il gas naturale viene quindi usato

solo per il riscaldamento → l'energy

driver otimale sono i gradi giorno.

1

(Illustrazione 1 ) Illustrazione 1

Andamenti temporali dei consumi → sono curve complesse

Andamenti dei consumi in funzione degli energy drivers → sono curve semplici (spesso delle

rette)

1 L'illustrazione è tratta dal testo Dispense del corso di Gestione dei sistemi energetici, Gabriele P. , Giacone E. ,

Mancò S. , Epics, marzo 2018, pagina 54.

2

Costo industriale di trasformazione: somma dei costi di manodopera diretta e dei costi indiretti di

produzione (es. MDO indiretta, materiali indiretti, energia - ecologia, ammortamenti, manutenzione,

stipendi). attraverso un modello matematico si caratterizza

Passi dell'attività di energy monitoring and targeting: il sistema dal punto di vista dei consumi energetici,

basandosi sul passato si stabilisce

 creando uno standard rispetto a cui confrontare

una base per prevedere i consumi i consumi futuri

si usa la base trovata per calcolare i

 consumi nel passato recente (giorno, settimana, mese)

si calcola la differenza tra consumi attuali e previsti

 si decide se la variazione è accettabile

 si cerca la causa nel caso ci siano differenze inaccettabili

 si implementano azioni per migliorare le previsioni sui consumi



Due tipologia di processi:

processi dove l'uso dell'energia è determinato dalla fisica del processo (riscaldamento,

• refrigerazione, evaporazione, compressione);

processi in cui la fisica fornisce scarse indicazioni sull'uso dell'energia (lavorazioni

• meccaniche, trasporto all'interno dei confini aziendali).

La frequenza di rilevazione dei dati deve essere costante (es. annuale, mensile, settimanale...).

Molto spesso i consumi sono correlati al driver attraverso una curva di regressione lineare.

Intercetta: consumi che si verificano quando il driver sull'asse x è nullo.

Pendenza: quantità di energia necessaria per produrre una variazione unitaria del driver.

Dispersione dei punti: per un determinato valore del driver i consumi variano in diversi

periodi.

Consumi di energia legati alla produzione

Illustrazione 2 Illustrazione 3

2 3

Caso raro che è assunto solo se la fisica Intercetta molto più importante della

del processo lo giustifica (es. forno di pendenza; dovuta a:

fusione dei metalli ad arco elettrico). ▪ alto consumo fisso e basso consumo addizionale

es. assemblaggio di componenti prodotti esternamente,

attività di ricerca, estrusione di plastiche, motori a

velocità fissa;

2 Op. cit., pagina 58.

3 Op. cit., pagina 59.

3 ▪ ci sono guasti che fanno aumentare la quota

fissa;

▪ i consumi di energia sull'asse y dipendono

anche da altri drivers oppure si ha un mix di

energie consumate differenti.

Illustrazione 4 Illustrazione 5

4 5

Essendo i punti concentrati è difficile trovare A bassa produzione si è più efficienti:

un andamento, es. impianti che lavorano ▪ per avere produzioni alte entrano in funzione

ventiquattr'ore su ventiquattro. impianti vecchi a bassa efficienza;

▪ l'energia serve anche per altri scopi.

Illustrazione 76 Illustrazione 6

7

6 7

Ad alta produzione si è più efficienti: Cause di grosse dispersioni:

▪ gli impianti meno efficienti hanno la priorità; ▪ si è sbagliato driver;

▪ gli impianti raggiungono la massima ▪ i dati si riferiscono a periodi diversi;

efficienza al di sopra di un certo livello. ▪ vengono accumulati semilavorati che

vengono terminati più avanti nel tempo, quindi

4 Op. cit., pagina 60.

5 Op. cit., pagina 60.

6 Op. cit., pagina 61.

7 Op. cit., pagina 61.

4 basta aumentare il periodo di rilevamento dei

dati (es. da giornaliero a settimanale);

▪ l'energia misurata serve per altri scopi oltre

alla produzione (es. riscaldamento);

▪ i dati coprono un lungo periodo temporale in

cui il sistema è cambiato es. sono state

aggiunte nuove linee produttive, è stato

costruito un nuovo edificio.

Illustrazione 8

8 Es. all'aumentare della produzione entrano in

gioco recuperatori o rigeneratori di calore.

Consumi di energia legati al clima GG = ∑ (T - T )

interna media esterna j

j giorno j-esimo

9

Illustrazione 10 Illustrazione 9

10

9 10

Intercetta negativa: Si raggiunge il massimo che l'impianto di

▪ ci sono sorgenti interne di calore; riscaldamento può dare (la caldaia non è in

▪ per calcolare GG si usa ad esempio grado di dare altro combustibile nonostante la

T = 18 °C ma nella realtà all'interno temperatura esterna diminuisca.

interna

dell'edificio T = 15 °C .

interna

8 Op. cit., pagina 62.

9 Op. cit., pagina 68.

10 Op. cit., pagina 69.

5 11

Illustrazione 12 12

Illustrazione 11

11 12

Edifici con elevata altezza interna ed elevate FIGURA RIASSUNTIVA:

superfici vetrate → all'aumentare dei GG ▪ se la temperatura interna aumenta la retta si

aumenta lo scambio termico per irraggiamento. sposta verso l'alto;

▪ se ci sono sorgenti interne di calore la retta si

sposta verso il basso;

▪ se aumentano l'energia dispersa per

trasmissione e quella dispersa per ventilazione

aumenta la pendenza della retta.

Ore buio = 24 ore - (ora tramonto - ora alba)

VOB = ore buio periodo considerato - valore minimo di ore buio riscontrabile nell'anno

La regressione lineare deve essere verificata statisticamente, cioè la statistica deve dire se essa è

^

^

significativa o meno. e = y - y Y = b + b · X

0 1

non sono misurabili;

consumi previsti sono grandezze stimate

(più i dati sono numerosi,

più sono accurate le stime)

Se p-value < 5 % si rifiuta l'ipotesi nulla. Rifiutare l'ipotesi

nulla vuol dire che la relazione tra le due variabili è significativa.

È opportuno accorgersi di eventuali cambiamenti nel tempo.

La caratterizzazione deve essere fatta tenendo conto del criterio di stabilità e del criterio di attualità.

i coefficienti della retta di regressione b e far riferimento al periodo più

0 stabile e recente

b non cambiano nel tempo e sono

1 statisticamente significativi

sommatoria dei residui

^

e = y - y

Mediante il diagramma CUSUM (cumulated sum) si identificano i nodi, cioè i potenziali

cambiamenti del sistema. cambia il modello di previsione e quindi

variano i coefficienti b e b .

0 1

11 Op. cit., pagina 69.

12 Op. cit., pagina 70.

6

Essendo il valor medio dei residui nullo, la somma dei residui a fine periodo deve essere nulla. →

ciò è una conseguenza del metodo dei minimi quadrati. CUSUM

Per vedere se il cambiamento è reale si fanno i test d'ipotesi sulle medie (test t) e sulle varianze (test

F). Varianze uguali Varianze diverse Accettare l'ipotesi nulla

significa dire che le varianze

Medie uguali Nessun cambiamento Cambiamento o le medie sono uguali

Medie diverse Cambiamento Cambiamento

Anche quando il modello di consumo è funzione di più variabili (es. regressione multipla), il

CUSUM resta funzione solo della variabile tempo.

Il periodo più attuale e stabile è detto periodo di setup. La fase successiva di previsione è detta

periodo di monitoraggio.

È necessario uno strumento operativo che sia in grado di segnalare se il sistema va fuori controllo.

↓ il consumo di energia è cambiato oltre un limite non

giustificato dalla variabilità statistica; ciò è da assegnare

a cambiamenti strutturali del sistema.

Per fare ciò si usano le carte di controllo, ad esempio CUSUM tabulare e carta Shewhart.

+

somme dei residui in due statistiche unilaterali C e la differenza rispetto al CUSUM tab è

i

-

C ; la costante K all'interno delle due statistiche &egr